进化神经网络位移猜测及弹塑性位移反分析研究

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进化神经网络位移猜测及弹塑性位移反分析研究

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毕业论文范文题目：进化神经网络位移猜测及弹塑性位移反分析研究，论文范文关键词：进化神经网络位移猜测及弹塑性位移反分析研究
进化神经网络位移猜测及弹塑性位移反分析研究毕业论文范文介绍开始：
【论文摘要】：自从新奥法问世并锋芒毕露以来,在岩土工程界引起了极大的器重,在新奥法支护构造的设计问题上,很多人在寻求数值解法。然而咱们所面对跟处理的岩土工程是天然材料跟构造组成的工程岩土体,岩土体存在很大的随机性、含混性、不断定性跟信息不完全性,因此决定岩土工程不可能是“正确解”工程。地下洞室围岩变形时光序列数据中蕴含着体系演变的信息,咱（此处忽略..）们可能从这些数据中找出其蕴含的法则性。神经网络方法从模仿人脑的形象思维入手,对处理存在强噪声、含混性、非线性的地下工程地质信息,它存在广阔的利用前景。因为岩土材料物理特点如力学特点非常复杂,要想用解析手段猜测地下洞室、地道、大坝与桥梁基本等多种地下构造物的力学动态,就必须树破精度很高的本构关联式。本构关联越复杂,要输入的参数（文章此处忽略..）就越多,且不管这些参数在室内或现场测试如许艰苦,相应于诸多的力学参数,其中的人为因素也必定很大。地下洞室开挖后的初始变形监测须要进行仪器预埋,施工难度跟工程造价都较大,以现场量测信息为基本,应用进化神经网络较强的非线性映射才能,可能有效解决这一问题;地层的力学性态应以弹塑性实际作为打算根据,断定各类打算参数的弹塑性优化反分析（此处忽略..）方法可能用于解决复杂的岩土工程问题且存在相称的经济价值。重要内容可总结为如下多少点:1、采取遗传进化算法搜查最优的Elman网络构造参数,该网络较常用前馈网络表示出更好的时光动态特点,通过样本学习猜测起始位移监测值前方必定范畴内某测点的位移,补充因为施工影响而在施工开挖后未能即时监测的位移值,并更正确地断定终极位移值。2、利用F（本文此处忽略..）LAC~3D软件树破分析模型,分析模型用于打算围岩变形的应力跟应变,进行地下洞室位移的打算模仿。3、利用地下洞室中少数多少个把持点的实际位移量,利用用弹塑性实际,采取黄金宰割坐标轮换优化反演法反演岩体的弹性模量E跟作用于打算模型侧边界的程度川应力分量P。4、对反演的成果结合工程地质,施工开挖情况及监测数据等进行分析。

以上为本篇毕业论文范文进化神经网络位移猜测及弹塑性位移反分析研究的介绍部分。

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