人工智能科学在软土地下工程施工变形预测与控制中的应用实践——理论基

发布时间：2022-02-22 11:06

　　首先,介绍了基于人工神经网络的智能预测方法（多步滚动预测）和基于智能模糊逻辑法则的施工变形控制方法对策;其次,介绍了基坑施工和盾构掘进施工变形智能预测与控制案例。经过应用实践,认为智能方法的优点是:对于结构变形位移和周边地表沉降/隆起,智能方法所得的预测值（3～5 d）与其相应实测值的精度偏差一般为5%～10%;不只是可以了解到当天已发生的信息,还可预见3～5 d将要发生的变形位移和沉降/隆起等的预测定量值;在施工变形达到超限阈值前,采用智能模糊逻辑控制法则作处理,通过调整相应的施工技术参数,即可使后续变形始终处于允许的限值之内,而无需附加额外的巨大花费,节约造价,节省工期,还可实现远程、无线、视频监控。在探讨地铁施工变形智能预测与控制的基础上,开发了盾构掘进施工中工程周边地表沉降/隆起变形的多媒体三维动态可视化仿真程序软件,研制了盾构掘进施工计算机智能管理系统。目前,上海隧道工程有限公司已在上海市沿江通道盾构施工中进行试验性应用,取得了良好的技术效益。最后,对人工智能科学发展的前景及存在的一些问题进行了探讨。 

【文章来源】：隧道建设(中英文). 2020,40(01)北大核心

【文章页数】：8 页

【文章目录】：
0 引言
1 基于人工神经网络的智能预测方法
    1.1 人工神经网络智能预测(多步滚动预测法)的实施
    1.2 基于智能模糊逻辑的施工变形控制的实施
    1.3 测试样本的机器学习与演练
2 人工神经网络智能预测与控制案例
    2.1 基坑施工变形智能预测与控制实施案例
    2.2 盾构掘进施工变形智能预测与控制实施案例
3 智能方法的优点和特色
4 盾构施工网络多媒体图形图像仿真精细化智能技术管理的实施
5 结语


【参考文献】：
期刊论文
[1]基于遗传算法和极限学习机的智能算法在基坑变形预测中的应用[J]. 陈艳茹.  隧道建设(中英文). 2018(06)



本文编号：3639325