基于BP神经网络的深部巷道围岩力学参数反分析

  • 打印
  • 收藏
收藏成功
微博 QQ空间 微信


打开文本图片集

［摘要］ 基于BP神经网络算法原理，借助matlabR2021b神经网络工具箱建立深部巷道围岩力学参数位移反分析模型，利用正交试验和Flac3D数值模拟软件建立神经网络的学习训练样本，对深部巷道的四个围岩力学参数粘聚力C、内摩擦角φ、泊松比ν、弹性模量E进行反演计算。结果表明：将参数反演结果代入Flac3D有限元数值模拟软件，计算出的巷道拱顶沉降和两帮收敛值与实际监测值相比非常接近，相对误差小、精度高。（剩余134字）

试读结束

目录
monitor