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        BP 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在江南泵站深基坑變形預(yù)測中的應(yīng)用探討

        2017-02-21 09:22:56魯罕張曉君閔海濤袁帥馬豪豪
        贏未來 2017年13期
        關(guān)鍵詞:BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)

        魯罕 張曉君 閔海濤 袁帥 馬豪豪

        摘要:隨著各種大型建筑工程的逐步發(fā)展,深基坑工程大量出現(xiàn)。深基坑建設(shè)過程中,如何確保其施工安全是非常重要的環(huán) 節(jié)。現(xiàn)有的施工監(jiān)測屬于事中控制,從施工方案的優(yōu)化等角度來講,還必須進行事先控制,這就要求預(yù)先要對變形值的發(fā)展 情況做出模擬或預(yù)測。BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是一種實現(xiàn)多變量之間非線性映射的一種人工智能方法,在深基坑變形預(yù)測中取得了一定 的應(yīng)用。本文依托武漢江南泵站深基坑項目,擬對現(xiàn)有的 BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)深基坑變形預(yù)測方法進行探討,總結(jié)現(xiàn)有的不足,并提 出了相應(yīng)的改進措施,可以減小神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的計算規(guī)模,提高計算精度,為江南泵站深基坑及類似工程項目施工提供重要 的參考。

        關(guān)鍵詞:;深基坑變形預(yù)測;BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò);量綱分析;參數(shù)反演

        中圖分類號:TU433 文獻標識碼:A 文章編號:2095-3178(2018)06-0297-02

        1 引言

        隨著各種大型建筑工程的逐步發(fā)展,深基坑工程大量出現(xiàn)[1-2],

        如建筑基坑、地鐵基坑、泵站基坑等?,F(xiàn)有施工過程中一般采用現(xiàn) 場施工監(jiān)測的方法,實時監(jiān)測基坑周圍的地表變形、基坑支護的水 平變形等,當變形超過預(yù)警值時,就采取相應(yīng)的安全加固措施。施 工監(jiān)測屬于事中控制,從施工方案的優(yōu)化等角度來講,還必須進行 事先控制,這就要求預(yù)先要對變形值的發(fā)展情況做出模擬或預(yù)測。 目前主要有理論計算和現(xiàn)場監(jiān)控兩種途徑來解決,都存在固有的缺 陷,無法預(yù)測基坑變形。尋求一種更為有效的基坑變形預(yù)測方法來 指導(dǎo)施工是至關(guān)重要的。本文依托中電建武漢江南泵站深基坑項目 (如圖1所示),該項目由于所處地層環(huán)境復(fù)雜,且由施工速度較快,

        需要在施工的過程中進行變形預(yù)測,以確保施工過程中的安全。 BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是一種實現(xiàn)多變量之間非線性映射的一種人工智能

        方法,在深基坑變形預(yù)測中取得了一定的應(yīng)用[3-11]。然而,由于影響 基坑穩(wěn)定性的因素眾多,現(xiàn)有的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測方法仍存在一定的不 足。本文擬對現(xiàn)有的 BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)深基坑變形預(yù)測方法進行探討,總 結(jié)現(xiàn)有的不足,并提出了相應(yīng)的改進措施,為實際工程施工提供重 要的參考。

        2 BP 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)簡介

        神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方法是近幾十年來發(fā)展起來的一種模仿人類神經(jīng)系統(tǒng) 的人工智能方法,可以實現(xiàn)任意復(fù)雜的非線性映射關(guān)系。雖然眾多 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型被提出來,在深基坑變形預(yù)測方面應(yīng)用較多的是BP 神 經(jīng)網(wǎng)絡(luò),該模型采用誤差反向傳播算法,由于該算法解決了神經(jīng)網(wǎng) 絡(luò)隱層單元間連接權(quán)的學(xué)習(xí)問題,克服了其他模型中的一些其他問 題,取得了廣泛的應(yīng)用。

        圖2 所示為一種典型的 BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)示意圖,包含輸入層、隱含 層和輸出層三部分,其中必須包含輸入層和輸出層,隱含層可以是 一層或多層,隱含層的多少決定了神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的預(yù)測精度和計算 效率,選擇時需要慎重選擇。BP 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在學(xué)習(xí)時,首先由輸入層 輸入已知信息,通過在神經(jīng)元中進行傳播最后由輸出層輸出信息, 將輸出層信息與期望輸出進行對比,如果兩者誤差較大,則將誤差 反向進行傳播,傳播過程中不斷調(diào)整神經(jīng)元之間的連接權(quán)值,直至 輸出層信息與期望輸出之間的誤差滿足要求。

        3 BP 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)基坑變形預(yù)測方法

        采用BP 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測深基坑變主要有兩種實施方案,一是借助 于有限元模型,首先建立深基坑開挖有限元模型,通過大量的有限 元計算獲得關(guān)鍵點位移與土體材料參數(shù)之間的對映關(guān)系,然后通過 這些數(shù)據(jù)訓(xùn)練所建立的 BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型訓(xùn)練完成之后通 過實測的監(jiān)測數(shù)據(jù)反演基坑周圍土體的物理參數(shù),得到參數(shù)以后再 帶入到有限元模型中,通過有限元數(shù)值計算預(yù)測基坑變形。因而該 方法的計算精度取決于所建立的有限元模型,需要一定的計算時間。

        第二種方法不借助于有限元模型,通過神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練建立前期 監(jiān)測數(shù)據(jù)與后期沉降變形之間的關(guān)系,通過持續(xù)地獲取監(jiān)測數(shù)據(jù)來 達到預(yù)測后期沉降的目的。

        這兩種預(yù)測方法各有優(yōu)勢,都取得了一定的應(yīng)用。然而總的來 說現(xiàn)有神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)變形預(yù)測方法都存在一定的局限性。主要體現(xiàn)在以 下幾個方面:

        (1)影響深基坑變形的影響因素眾多,如果都考慮的話不僅加 大了對計算資源的需求,而且也會降低神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的預(yù)測精度,需要 找出影響基坑變形的主次因素,只針對主要因素進行分析。

        (2)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型中所用到的物理參數(shù)一般都沒有進行無量綱 化,使得參數(shù)的大小跟其單位選取有關(guān),而單位的選取又沒有統(tǒng)一的規(guī)定。

        (3)所介紹的兩種神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)一般都是獨立使用,如果能夠綜合

        兩種方法的優(yōu)勢,將兩種方法結(jié)合使用,則能夠提高神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測 的精度。

        4 改進的 BP 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)基坑變形預(yù)測方法

        針對上述提到的問題,本文提出在如下方面進行改進:

        (1)預(yù)先采用有限元模型針對深基坑變形進行參數(shù)敏感性分析, 區(qū)分主次參數(shù)的影響,選取主要參數(shù)進行預(yù)測研究。

        (2)將主要因素進行無量綱化,針對無量綱參數(shù)建立神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 預(yù)測模型。

        (3)結(jié)合正演和反演神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),大大提高現(xiàn)有方法的計算效率。 5 綜上所述,本文提出的改進的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測方

        法總結(jié)如下(技術(shù)路線如圖 3 所示):

        5.1 首先建立深基坑開挖有限元模型,考慮基坑降水及

        降雨入滲引起土體飽和度變化,基坑開挖施工參數(shù),基坑支 護條件等對基坑變形的影響,模擬整個降水,基坑開挖施工 過程中周圍土體及圍護結(jié)構(gòu)的變形規(guī)律。

        5.2 通過有限元模型對影響基坑變形的參數(shù)進行敏感性分析, 區(qū)分出重要影響參數(shù)。對影響參數(shù)進行量綱分析,將敏感性參數(shù)無 量綱化。

        5.3 建立深基坑環(huán)境參數(shù)反演 BP 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),通過實測 數(shù)據(jù),離心實驗,有限元模擬等得到的樣本對神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進行

        訓(xùn)練及檢驗。得到參數(shù)反演神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型。

        5.4 建立深基坑變形預(yù)測正演 BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),通過實測數(shù)據(jù),離

        心實驗,有限元模擬等得到的樣本對神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進行訓(xùn)練及檢驗。得 到變形預(yù)測正演神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型。

        5.5 以深基坑詳勘資料作為網(wǎng)絡(luò)輸入?yún)?shù),帶入正演 BP 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),對深基坑變形進行初步預(yù)測。

        5.6 將實際監(jiān)測數(shù)據(jù)作為反演 BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)輸入,得到實際環(huán)境 影響參數(shù)。將反演得到環(huán)境影響參數(shù)帶入正演BP 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),預(yù)測得 到修正的深基坑變形。

        圖 3 改進的BP 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測模型技術(shù)路線 6 總結(jié)

        隨著我國城市建設(shè)的快速發(fā)展,各類基坑工程建設(shè)在規(guī)模和數(shù) 量上都得到了迅猛發(fā)展。與此同時,基坑的失穩(wěn)破壞等工程事故的 頻繁發(fā)生,造成了重大的人員傷亡和財產(chǎn)損失,基坑工程的安全問 題引起了人們的密切關(guān)注。BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是一種實現(xiàn)多變量之間非線 性映射的一種人工智能方法,在深基坑變形預(yù)測中取得了一定的應(yīng) 用。本文對現(xiàn)有的深基坑神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測方法進行了探討,總結(jié)了現(xiàn) 有方法的不足,提出了相應(yīng)的改進措施,可以為基坑工程施工提供 重要的參考。

        參考文獻

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