【摘要】：巖爆是巖石深部開挖中一種常見的工程地質(zhì)災害。為評價巖爆發(fā)生的可能性,提出一種基于粒子群算法和廣義回歸神經(jīng)網(wǎng)絡模型(PSO-GRNN模型)的巖爆預測方法。該方法利用已有巖爆數(shù)據(jù),通過神經(jīng)網(wǎng)絡技術(shù)建立回歸模型,采用粒子群算法對模型參數(shù)進行優(yōu)化,減少人為因素對神經(jīng)網(wǎng)絡設計的影響。據(jù)此方法,在能量理論的基礎上,選取洞壁圍巖最大切向應力、巖石單軸抗壓強度、抗拉強度和彈性能量指數(shù)作為主要影響因素,利用國內(nèi)外26組已有工程數(shù)據(jù)建立巖爆預測的PSO-GRNN模型。通過對蒼嶺隧道和冬瓜山銅礦巖爆預測的工程實例分析驗證該方法的可行性和適用性。所提方法可為類似工程的巖爆預測提供參考。
[Abstract]:Rock burst is a common engineering geological hazard in deep excavation of rock. In order to evaluate the possibility of rock burst, a prediction method based on particle swarm optimization (PSO) and generalized regression neural network model (PSO-GRNN) was proposed. The regression model is established by using the existing rock burst data and the particle swarm optimization algorithm is used to optimize the parameters of the model to reduce the influence of artificial factors on the design of neural network. According to this method, on the basis of energy theory, the maximum tangential stress, uniaxial compressive strength, tensile strength and elastic energy index of the surrounding rock of the tunnel wall are selected as the main influencing factors. The PSO-GRNN model of rock burst prediction is established by using 26 sets of existing engineering data at home and abroad. The feasibility and applicability of the method are verified by engineering examples of rock burst prediction in Cangling Tunnel and Dongguashan Copper Mine. The proposed method can be used as a reference for rock burst prediction in similar projects.
【作者單位】： 浙江大學建筑工程學院;
【基金】：浙江省重大科技專項和優(yōu)先主題資助項目(2010C13029) 國家自然科學基金資助項目(41202216)
【分類號】：TU45

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本文編號：2458355