基于RBF模糊神经网络模型的深厚冲积层立井冻结压力分析与预测

发布时间：2017-09-27 10:35

  本文关键词：基于RBF模糊神经网络模型的深厚冲积层立井冻结压力分析与预测

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【摘要】：针对丁集矿井壁冻结压力进行不同监测水平的现场实测,发现冻结压力随时间和环境而变化,受层位深度、岩土含水率、冻结壁平均厚度和平均温度等因素的影响,具有明显的不确定性,以变异系数表征其不确定程度。在此基础上优化传统的RBF神经网络,把变异系数引入模糊中心值和权值学习策略中,建立深厚冲积层井壁冻结压力预测模型。该模型以层位深度、含水率、冻结壁平均厚度和平均温度为输入信息量,区分黏土层与钙质黏土层,采用两淮地区7只井筒33个监测水平的样本数据进行训练学习,最后通过口孜东矿井壁冻结压力预测分析进行模型验证。结果表明:现场实测值与预测值拟合度好,模型算法高效,精度合理,为两淮地区深厚冲积层立井冻结压力的分析与预测提供可靠依据。
【作者单位】： 安徽理工大学土木建筑学院;南通职业大学建筑工程学院;安徽大学资源与环境工程学院;
【关键词】： 冻结压力 变异系数 RBF模糊神经网络 学习策略优化 工程预测
【基金】：国家自然科学基金项目(51374010,51474004) 安徽高校省级自然科学研究重点项目(KJ2010A094,KJ2011A093)
【分类号】：TD265.3
【正文快照】： 冻结法施工是目前地下井筒开挖的主要技术。该方法通过人工制冷将地下工程周围含水岩土层冻结成封闭的冻结壁,起到临时支护的作用,抵抗岩土压力,隔绝内外地下水的联系,井筒施工完成后对冻结壁进行解冻处理[1]。在冻结工程中,由于土体冻胀和融沉,以及冻融循环对初始地层应力场

【参考文献】

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7 O赐蜢，

本文编号：929213