基于bp神经网络的土体参数反演及其工程应用

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1、/IItl~ft#:.'tHebeiUniversityofEngineering-fi*:ftf~:~~----?85~NUm~~9ftl:~mit-*~~J~t5t~f3f~~:±-fu)ji~~~tit!mlil~,Ji)Ti£~~:~~~~Jt~~~---..*A~m~~=M~~~~~~~.~*A:tE%~~m~~.~~*ff~1L.I1t:fiffItt1~1¥1PX;*.,~X9='Bt~1.3:BJ3iJIffll¥1P9~;rr,-*it-X/f'~1:f1PJ:1t1t£'tA~-~8

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4、oHebeiUniversityofEngineeringFortheAcademicDegreeofMasterofEngineeringSoilMechanicalParametersBack-analysisBasedonBPNeural-NetworkandItsEngineeringApplicationsCandidate：GaoMingshangSupervisor：AssociateProf.YanZhifengProf.ZhangJingsenAcademicDegreeApplied

5、for：MasterofEngineeringSpecialty：GeologicalResourcesandGeologicalEngineeringCollege/Department：CollegeofResourceHebeiUniversityofEngineeringMay,2016摘要在现代建设的大型土木工程中，几乎都会用到桩基础技术。桩基础不仅在一般土质地区，特别是在土质不良地区修建的高层、超高层建筑物，重型工业厂房以及为满足特殊要求而修建的构筑物等常常采用的基础形式，基础沉降始终是岩土

6、工程工作人员最关心的问题之一。本文以某桩基工程为背景，在现场单桩静载试验和地层数据的基础之上，用FLAC3D建立单桩静载试验的数值分析模型，用正交试验设计不同的试验方案，通过计算，得到不同工况下的变形数据。以不同工况下计算所得变形数据为基础，用MATLAB中的BP神经网络工具箱，反演场地土层的岩土参数。将反演所得数据与勘察报告提供数据进行对比，分析两者不同。根据反演所得到的土层参数以及勘察和设计给出的其他数据，用FLAC3D建立群桩承台的三维的数值模型，计算整个工程的变形及受力。将计算结果与实测变形数据

7、进行对比，得出以下结论：（1）应用FLAC3D建立单桩模型，以不同方案的岩土参数模拟计算得到不同荷载下的单桩沉降数据及其对应的岩土参数为训练样本数据库，对BP神经网络进行训练，然后以实测单桩变形数据为基础，用训练好的网络进行运算，以此方法求得岩土参数是可行的。（2）对于需要通过反演获得岩土参数的工程项目，可以只对不同土层计算时所需要的变形模量进行反演，泊松比只在有限的范围内变化，其对位移的影响也是有限的。（3）对于没有条件进行反演而又需要进行数值计算的岩土工程项目，一般情况下对变形模量进行适当的修正，可

8、获得满意的效果，建议的取值范围为E0=3~10Es，不同地区、不同土层可能会有所不同，需要多次调试。关键词：桩基；FLAC3D；反演；沉降IAbstractTechnologyofpilefoundationisusuallyusedinthemodernconstructionoflargecivilengineering.Asoneofthefoundationforms,pilefoundationiswidelyadoptednot