浅谈基于进化算法的神经网络在单桩极限承载力预测中的研究与应用

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1、合肥工业大学硕士学位论文基于进化算法的神经网络在单桩极限承载力预测中的研究与应用姓名：王春申请学位级别：硕士专业：岩土工程指导教师：王国体2001.5.207-}摘要桩基由于其巨大的工程应用价值而受到广泛的研究，尤其是单桩极限承载力始终是工程技术人员十分关心的问题。对于如何确定单桩极限承载力，人们根据不同的假设提出不同的数学模型．但由于它们都是对大量的参数进行简化，从而使这些模型具有较大的局限性。本文首先分别介绍了各种桩的荷载传递机理并在此纂础上总结出影响单桩极限承载力的各种因素，其次介绍了人工神经网络和遗

2、传算法的基本理论，然后重点讨论了如何用遗传算法进化神经网络的权值、阙值和网络结构，从而得到最佳的神经网络结构——进化神经网络。文章结合进化神经网络和影响桩基承载力的因素，首次提出并建立了预测各种桩型的单桩承载力的进化神经网络模塑。最后通过工程实验证明该模型具有一定的理论和应用价值．【关键词l单桩极限承载力神经网络遗传算法进化神经网络模型／＼／o。J-_StudyandApplicationofEvolutionaryNeuralNetvorkonForecastofSinglePileUltimateCap

3、acityAbstractPilefoundationhasbeenwidelystudiedbecauseofitspracticalvalues．Theultimatecapacityofsinglepile(UcsP)isseriouslyconcernedbyRockandSoiltechnicians．Theyadvancedmykindsofmathmodelsintheli曲tofdifferenthypothesis．Becausetheparsletersemployedinthemode

4、lsareexcessivelysiwplified。themthmodelshavemuchlimitationonpracticaluses．Thispltper，firstly。introducesthetransferringmachani蹦ofloadwhichthepileisundergoneandsmmarizethefactorswhichinfluenceU(忑PandsecondlyintroducesthebasictheoryofArtificialNeuralNetvork(AN

5、N)andGeneticAlgorithm(G^)andsubsequentlydiscussesh佣touse6AtoevolvetheweigIltsandthresholdsof^醐andthenwecouldconstitutetheoptimal删Nstructure—EvolutionaryNeuralNetwork(瓯N)．Onthecombiningof洲andtheinfluencingfactors。WesetupE硎modelstoforecasttheUcSPofdifferentk

6、indsofpiles．Atlast，themodelsareverifiedthronghtconstuctionprojectexperiments．【x·，vordn]瞄PANNIB^洲medel．Jr．f^致谢值此论文完成之际，谨向我的导师王匿体教授表示最真诚的感谢。在近三年的研究生学习阶段。王嗣体教授渊博的知识、严谨求实的学风、孜孜不信的教导、平易近人的作风和无徽不至的关怀都给我留下了终生难忘的印象。使我受益非浅．是我今后学习和工作的楷模．王固体教授在在学业上对我进行了悉心的指导，尤其是在论文撰写

7、过程中自始至终都对我倾注了大量的心血。可以这样说．我的每一点成绩都包含着他辛勤的汗水。另外我妥感谢土木建筑工程学院和研究生部的各位老师对我学习的指导和研究工作的支持和帮助．在此我还要特剔感谢潘恒芳老师对我学习和生活上的帮助．十分摩谢合腮工业大学计算机学院的鳃婕同学，机城工程学院的邓力、濮林同学，±术建筑工程学院的王超，黄囊，麓永辉厨学，他们在我论文整个撰写过程中给了我撮大的穗助．还要感谢安徽省电力设计院的许加安工程师，台肥工大建设监理公司的王士勇、田彬工程师。他们为我提供了大量的工程实验数据。最后，感谢我的

8、囊予汪豢蠢女士和双臆胎儿子天天，羯羯，她们对我的学习和生活提供了无私的帮助和支持。是我完成学业的糟神动力。图I．1图1．2图2．i图2．2图2．3图2．4图2．5图2．6图2．7图2．8图2．9图3．1图3．2图3．3图3．4图3．5图3．6图3．7图3．8图4．1图4．2图5．1插图清单单桩荷载一沉降(P—s)曲线⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯3单桩s一109t曲线⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯3