基于神经网络与遗传算法的地应力识别优化研究

发布时间：2017-10-02 06:40

  本文关键词：基于神经网络与遗传算法的地应力识别优化研究

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【摘要】：针对井下存在地应力测点相对较少,量测结果离散,计算非线性等问题,研究将神经网络与遗传算法应用于地应力测量中。利用BP神经网络代表矿井水压致裂的压力值和地应力参数之间的非线性关系,通过实际工程样本对神经网络进行训练,从而保证了网络预测的准确性。结合万福矿区工程实例,利用遗传算法识别出该矿井井下的地应力,通过与理论计算结果对比,验证了该方法应用于地应力识别是可行的、可靠的和方便的,在类似工程中具有一定的实用价值。
【作者单位】： 安阳师范学院建筑工程学院;河南理工大学土木工程学院;
【关键词】： 水压致裂 地应力测量 神经网络 遗传算法 参数识别 压力反分析
【基金】：国家自然科学基金资助项目(41172244) 河南省科技攻关计划项目(152102310318) 安阳师范学院大学生创新基金资助项目(ASCX/2015-Z147)
【分类号】：TD311
【正文快照】： *0引言岩体初始地应力是指岩体处于天然条件下所具有的应力,是确定工程岩石力学属性,进行围岩加固与支护、水力压裂增产、井壁稳定分析、地质力学油气藏模拟或其他地下工程的设计、决策及施工的必要前提条件[1-2]。测定岩体的初始应力场参数的研究方法主要包括:套心应力解除法

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本文编号：958110