基于神经网络与有限元法相结合的初始地应力场反分析

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1、第一章绪论反复试算求出初始地应力场，直到计算值与实测资料达到基本符合为止。但该方法工作量大，且它的解有可能不唯一。1983年，冯紫良等发表了论文“初始地应力的反推原理"【141，提出了初始地应力位移反分析计算的有限单元法的计算原理，包括弹性问题计算的基本关系式，以及弹塑性闯题计算的数值处理法等。1983年，郭怀志、马启超、薛玺成、王大年【15】又提出了改进的岩体初始应力场分析方法，该方法的基本思想是：①根据确定的地质、地形勘测试验资料，建立有限元模式；②把可能形成初始应力场的因素(如自重、构造运动等等)作为待定因素，建立

2、待定因素与实测资料之间多元回归方程；③用统计分析的方法，使残差平方和达到最小，可求得回归方程中各自变量(待定因素)系数的唯一解，同时在求解过程中可对各待定因素进行筛选，贡献显著的引进，不显著的剔除。1985年，杨林德、黄伟等f16】发表了论文“初始地应力位移反分析计算的有限单元法"，建立了平面应变弹性问题和弹塑性问题反演计算的有限单元法的具体计算法，给出了程序编制的框图和算例验证。这一方法的特点是提出了单独确定初始构造应力的方法，并可在任意开挖阶段进行反演计算，排除了开挖作业对位移量测值产生的空间效应的影响，为理论分析解

3、决了在这类课题研究中存在的一个难题。1993年，朱伯芳【17】给出了岩体初始地应力反分析的两种方法：第一种方法是利用地下工程掘进过程中实测位移值反演小范围内的岩体初始地应力场；第二种方法是利用现场的初始地应力的一些实测值，反演大范围内的岩体初始地应力场，并且证明采用第二种方法可减少回归变量，提高回归精度。随着反演理论的不断发展和反演方法的不断改进，越来越多的学者把初始地应力场的反演方法应用到实际工程当中，并根据实际计算结果提出了一些有价值的建议及改进方法。付成华、汪卫明、陈胜宏㈣根据溪洛渡水电站五程坝区地应力的实测资料，

4、采用有限单元法，结合多元线性回归方法、神经网络法和遗传算法，分别反演求得整个坝区的初始地应力场，比较发现三种方法反演计算的结果非常接近，且均能模拟实际地应力场的分布规律。进一步的分析结果表明，由于溪洛渡水电站工程坝区在天然情况下岩体的屈服范围很小，坝区初始地应力场的非线性特征不观显，线性回归分析方法可以满足要求。同时，研究还表明，在结果均能满足要求的前提下，神经网络方法、遗传算法与5河海大学硕士学位论文回归分析方法相比具有更方便快捷、唯一解的优势。梅松华、盛谦、冯夏庭等【19】采用均匀设计方法和三维显式有限差分法，通过模

5、拟试验洞的开挖变形，对龙滩水电站厂房区岩体地应力场进行了三维变形反演分析。对比计算位移和监测位移，并计算各方案的位移目标函数，获得了岩体地应力场沿深度的分布规律。戴荣、李仲奎【20】从回归分析出发，对地应力场的神经网络反分析进行了改进：采用线弹性有限元计算进行线性回归分析，获得优化参数的大致范围；应用均匀设计来确定计算参数不同水平的组合，进行弹塑性有限元计算获得训练的样本；采用hedberg．Marquardt算法来训练BP神经网络，以提高效率；使用及早停止和正规化方法来避免神经网络的过拟合问题；得到离散化的应力值后，用

6、神经网络拟合出了以坐标为参量的全场应力函数。目前，在初始地应力反演研究方面，同济大学一直处于国内领先地位。迄今为止，同济大学岩土工程系已经发表的成果有弹性问题矿山巷道初始地应力反演确定的解析解、弹性问题初始地应力和地层E、∥值反演确定的数值计算法、弹塑性问题初始地应力及地层特性参数值(E、∥、C、矽)反演确定的优化反分析法以及粘弹性问题初始地应力和地层特性参数值反演确定的统一数值解法等。研究成果中不仅有二维问题的反演计算法，并且有三维问题的反演计算法；初始地应力的分布规律不仅可为均布应力场，而且可为按线性规律分布的应力场

7、；反演计算的目标未知数不仅可为初始地应力，而且可为地层材料特性参数值；用以进行反演计算的现场量测信息不仅可为位移量信息，而且可包括扰动应力增量量测信息等。此外，在计算方法中还引入了可用以加快收敛速度的摄动法，并在模型辩识理论研究方面也已取得阶段成果f2¨。在国外，日本对这类课题的研究也取得了较多的成果。其中比较著名的是樱井春辅提出的位移一应变反馈确定初始地应力与地层弹性参数值的有限单元法田】【23】。这一方法的特点是，假设了岩体的初始垂直应力近似等于自重应力，取用了不等于∥／(1一∥)的待定侧压力系数以及在分析计算中可同

8、时确定地层E、∥值。为使计算位移值逼近实测位移值，这一方法需经过多次重复计算才能最终确定弹性参数及初始地应力。对于这一方法存在的缺陷，国内的林世胜已研究有改进的方法。除樱井春辅外，久武胜保在提出的位移预报法中涉及了初始地应力的反演确定，对圆形硐室的粘弹性问题提出了解析解6第一章绪论法。这一成果以比较实用的近似方法同时