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基于FLAC3D和神经网络的基坑变形预测系统研究

作　者: 杜嘉林
导　师: 孙宗军
学　校: 山东科技大学
专　业: 交通运输规划与管理
关键词: FLAC3D BP神经网络 土体参数反演 基坑预测系统
分类号: TU433
类　型: 硕士论文
年　份: 2011年
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内容摘要


基坑开挖变形的提前预测对基坑开挖工程非常重要,它能使设计和施工人员提前知道基坑的健康状况为支护设计和施工变更提供依据。本文主要是探索基坑开挖实时预测系统的建立过程,该系统以FLAC3D为计算内核通过基坑开挖时采集的各种数据对模型进行反复反演和修正进而得到于实际情况最符合的模型,利用得到的模型对下几步的开挖进行预测。对基坑开挖施工进行最准确的指导,以防止基坑事故的发生。本文主要研究工作如下：(1)建立了不同土体物性参数有限差分数值模型,利用FLAC3D计算得到各个数值模型下基坑的三种位移响应。对不同参数下的数值模型进行了正交试验设计,通过对16组试验方案的直观分析得出了四种不同土体物性参数对基坑三种位移状态的不同影响程度。(2)利用BP神经网络对土体参数进行反演,学习样本采用正交试验设计的16组数值试验数据。在第一步开挖后利用实测数据对土体参数进行了反演,得到与实际情况较为接近的土体参数。(3)基坑进行下一步开挖后测得坑边位移值。利用数值试验数据样本再次对神经网络进行训练并将本次实测数据带入后反演得到更为精确的土体物性参数。(4)经过两次的数据反演,得到与实际土体拟合较好的数值模型对下一步的开挖进行预测并利用FLAC3D计算此时的基坑位移与支护结构内力以指导施工。

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中图分类: > 工业技术 > 建筑科学 > 土力学、地基基础工程 > 土力学 > 地基变形
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