基于RBF的隧洞岩体蠕变参数反演方法  

作　　者：李志刚 王忠全 张云山 徐洁 杨帆[2] 黄铭[2] 

机构地区：[1]中国水利水电第一工程局有限公司,长春130033 [2]合肥工业大学土木与水利工程学院,合肥230009

出　　处：《水利科技与经济》2023年第2期6-10,共5页Water Conservancy Science and Technology and Economy

摘　　要：岩体蠕变参数是软岩洞室设计和施工中的重要力学参数,为解决蠕变参数难以获取的研究现状,建立基于RBF神经网络的隧洞岩体蠕变参数智能反演方法。在综合分析工程资料的基础上,采用符合该工程岩体变形规律的蠕变本构模型,建立反映隧洞开挖支护工序和长期蠕变特征的仿真计算模型,以测点沉降值为指标,采用敏感性分析方法,确定待反演参数。通过正交设计和仿真计算构造训练样本,对RBF神经网络进行训练,建立蠕变参数和位移值之间的非线性关系。输入实测位移值,得到相应的岩体蠕变参数。将该方法应用于滇中引水工程的隧洞蠕变参数反演中,利用所得参数进行数值计算,计算结果与实测位移值误差较小,表明该方法合理、实用,且具有良好的精度,可为获取软岩隧洞蠕变参数提供简捷高效的方法。

关 键 词：引水隧洞 软岩 蠕变参数 参数反演 RBF神经网络 

分 类 号：TV672.1[水利工程—水利水电工程]