文献类型：期刊文章

作　　者：王睿[1,2] 漆泰岳[1,2] 冯剑[3] 雷波[1,2] 李延[1,2]

机构地区：[1]西南交通大学交通隧道工程教育部重点实验室,四川成都610031 [2]西南交通大学土木工程学院,四川成都610031 [3]中国市政工程西南设计研究总院有限公司,四川成都610031

出　　处：《铁道学报》

基　　金：国家自然科学基金(51278423;51478395)

年　　份：2016

卷　　号：38

期　　号：4

起止页码：98-104

语　　种：中文

收录情况：AJ、BDHX、BDHX2014、CAS、CSA、CSA-PROQEUST、CSCD、CSCD2015_2016、EI(收录号：20162102408033)、IC、JST、RCCSE、SCOPUS、ZGKJHX、核心刊

摘　　要：相对于监测数据采集的高效性,隧道施工中对现场突发状况缺乏高效的应对措施。本文结合工程实例,采用正交表及对应三维数值计算模型,得到隧道施工参数与对应隧道变形的样本集,应用基于遗传算法的BP神经网络Matlab程序,通过对施工参数进行正演分析,实现相对高效的施工反馈;在实测数据基础上,通过进一步的反演分析,可优化施工参数,实现施工工艺的经济优选。工程应用结果表明,该方法的分析结果能够满足工程施工精度要求,有效提高施工过程中突发状况的应对效率,同时也为设计中参数的优化选择提供参考,为建立隧道工程施工的高效反馈机制提供新方法和新思路。

关 键 词：遗传算法 BP神经网络 正演分析  反演分析

分 类 号：U456.3]