基于GA-BP神经网络的软岩隧道围岩力学参数反演分析

Back Analysis of Mechanical Parameters of Soft Rock Tunnel Surrounding Rock Based on GA-BP Neural Network

为研究变形较大的松散软岩隧道围岩参数问题,以湖北省某高铁隧道为例,利用MATLAB平台的神经网络工具箱和北卡罗来纳大学的GAOT工具箱,建立GA-BP神经网络位移反分析模型。通过MIDAS GTS NX三维隧道正分析模型、正交试验和均匀试验设计方法,构造神经网络的训练样本与测试样本。依据断面实测拱顶沉降和水平收敛值及GA-BP神经网络位移反分析系统,仿真预测出围岩力学参数。最后将参数预测值代入隧道正分析数值模型中计算相应的围岩位移,对比分析位移计算值与实测值,验证了本次位移反分析法的可靠性与正确性,为类似工程提供参价值。