ANN-GA压力反分析模型在应力测量中的应用

发布时间：2018-10-10 13:46

【摘要】：针对水电工程地应力测量中测点较少、量测结果离散及计算的非线性问题,提出了基于人工神经网络(ANN)和遗传算法(GA)的应力测量压力反分析模型。该模型利用ANN预测井底压力,并结合井底量测压力值,建立一个适应度函数,然后利用GA在一个大的搜索空间中找到适应度函数的最优解,即所求的应力参数。最终利用糯扎渡水电工程实测水力压力值对该模型进行验证,结果表明模型识别应力值与实测值的相对误差在5%以内,验证了ANN-GA模型的有效性,为水电工程应力确定提供了新方法。
[Abstract]:In order to solve the nonlinear problems in the field stress measurement of hydropower engineering, such as fewer measuring points, discrete measurement results and nonlinear calculation, a back analysis model of stress measurement pressure based on artificial neural network (ANN) and genetic algorithm (GA) is proposed. In this model, ANN is used to predict the bottom hole pressure, and combined with the measured pressure value, a fitness function is established. Then, GA is used to find the optimal solution of the fitness function in a large search space, that is, the stress parameter. Finally, the model is verified by the measured hydraulic pressure of Nuozhadu Hydropower Project. The results show that the relative error between the identified stress value and the measured value is less than 5%, which verifies the validity of the ANN-GA model. It provides a new method for stress determination of hydropower engineering.
【作者单位】： 安阳师范学院建筑工程学院;郑州大学水利与环境学院;
【基金】：河南省科技攻关计划项目(152102310318) 河南省高等学校重点科研项目(16A410001)
【分类号】：TV223

【参考文献】

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【共引文献】

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【二级参考文献】

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本文编号：2262008