岩体力学参数预测的新方法3.pdfVIP

1 9 9 9 年 8 月 北 　方 　交 　通 　大 　学 　学 　报 Aug. 1999 　 　　　　　 　　　　 第 23 卷第 4 期 JOURNAL OF NORTHERN J IAO TON G UN IV ERSIT Y Vol. 23 No. 4 岩体力学参数预测的新方法 乔春生　张　清　黄修云 (北方交通大学土木建筑工程学院 ,北京 100044) 摘 　要 　提出了利用人工神经元网络预测岩石工程数值分析中所需的岩体力学参数的方法 ,其优 点是神经元网络可以把岩体较多的非定量的地质描述 ,经过换算后作为初始参数参与运算. 通过 对岩体抗压强度和弹性模量的预测验证表明 ,预测结果与实测结果吻合较一致. 关键词 　岩体力学参数 　数值分析 　神经元网络 　预测 分类号 　TD313. 5 A New Method for Estimating Mechanical Parameters of Rock Mass Qiao Chunsheng 　Zhang Qing 　Huang Xiuyun (College of Civil Engineering and Architecture , Northern Jiaotong University ,Beijin g 100044) Abstract 　By use of neural network a new method for estimating mechanical parameters of rock mass needed in numerical simulation of rock engineering is discussed. It allows one to take into account the qualitatively geological descriptions. Comparison of the re sults estimated by using the proposed method with those obtained from insitu test for u niaxial compressive strength and elastic modulus is shown to be identical. Key words 　rock mass mechanical constants 　numerical simulation 　neural network 　 evaluation 岩石工程数值分析方法近年来发展迅速 ,但如何选择数值分析时需输入的岩体力学参数 将成为关键问题. 因为这些输入的力学参数直接影响数值分析的结果. 对于重要工程而言 ,可 通过原位试验 ,取得较为符合实际的岩体力学参数. 但原位试验受时间和资金限制 ,不可能大 量进行 , 因而有一定的局限性. 虽然利用经验公式确定岩体力学参数的方法很多[1～6 ] ,但是 , 经验公式是以一定数量的室内和现场试验资料为依据 ,通过回归等数学手段求出的 ,未能把较 多的地质描述引入其中 ,各经验公式预测同一岩体力学参数时 ,离散性很大. 另一方面 , 由于现 有方法的局限性 ,有许多宝贵的室内和现场试验资料[7 ] 没有被充分利用. 这些资料不仅包含 了一些定量参数 ,如节理间距和组数、岩石和岩体的力学参数等 ,而且也包含了一些定性的地 质描述 ,如节理的粗糙度和风化程度等 ,尽管这些因素究竟怎样影响岩体力学参数尚不清楚 , 国家自然科学基金资助项目 本文收到日期　乔春生 男 1958 年生 教授　email bfxb @center. njtu. edu. cn © 19