本文選題：ANSYS + BP神經網絡　； 參考：《中國安全科學學報》2014年05期

【摘要】：為控制隧道拱頂下沉過程及其最終下沉量,保障隧道工程建設安全,需要準確預測隧道拱頂沉降量�；谟邢拊腿斯ど窠浘W絡,結合工程實踐,提出ANSYS有限元和BP神經網絡相結合(ANSYS-BP)的隧道拱頂沉降預測方法。其預測步驟為:根據隧道地質條件、圍巖性質、施工工藝、支護襯砌方式,采用ANSYS建立隧道模型,計算多步工藝施工下隧道拱頂指定單元處沉降值序列,以此構建BP神經網絡預測模型,將沉降序列信息作為輸入樣本對BP神經網絡的進行訓練、測試。并以某在建公路隧道為研究對象,進行預測分析。結果表明,ANSYS-BP方法能夠有效改善隧道拱頂沉降的預測性能,其預測值與實際監(jiān)測值基本一致,預測精度高于單獨使用ANSYS計算或BP網絡預測的結果。
[Abstract]:In order to control the process of tunnel dome subsidence and its final subsidence, and to ensure the safety of tunnel construction, it is necessary to accurately predict the tunnel dome settlement. Based on finite element, artificial neural network and engineering practice, a prediction method of tunnel vault settlement is presented based on ANSYS finite element method and BP neural network combined with ANSYS-BP. The prediction steps are as follows: according to the geological conditions of the tunnel, the nature of surrounding rock, the construction technology and the supporting and lining mode, the tunnel model is established by using ANSYS, and the settlement value sequence of the specified unit of the tunnel vault under the multi-step construction is calculated. The prediction model of BP neural network is constructed, and the settlement sequence information is used as input sample to train and test BP neural network. Taking a highway tunnel under construction as the research object, the prediction and analysis are carried out. The results show that ANSYS-BP method can effectively improve the prediction performance of tunnel dome settlement, and its prediction value is basically consistent with the actual monitoring value, and the prediction accuracy is higher than that of ANSYS calculation alone or BP network prediction.
【作者單位】： 中南大學資源與安全工程學院;
【分類號】：U452.1

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本文編號：1838411