基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡的煤礦深埋硐室軟巖流變參數(shù)反演分析.pdf

1、深部采礦工程中，巖體處在高溫高壓的復雜環(huán)境下，礦井巷道的掘進、支護與維護問題愈加突出。深部礦井巷道圍巖表現(xiàn)出的明顯的大變形、高地壓及長期持續(xù)流變的特性對工程施工提出了更艱巨的任務。因此，探究高應力環(huán)境下圍巖的蠕變的破壞規(guī)律，是解決深部礦山工程的重要技術(shù)難題和發(fā)展煤礦建設與開采的迫切需要。
　　 由于巷道圍巖隨時間的流變變形對施工期的圍巖穩(wěn)定性和運行期襯砌結(jié)構(gòu)安全性影響重大，因此巖體的流變參數(shù)與初始地應力參數(shù)成為設計與施工中重要的

2、力學參數(shù)。因其巖體的非連續(xù)性、非均質(zhì)性及尺寸效應等，常規(guī)的室內(nèi)外試驗得到的流變參數(shù)具有一定局限性，位移反分析法可望解決這些不足。本文以實際煤礦巷道工程為背景，結(jié)合現(xiàn)場實測資料，基于差分法和進化BP神經(jīng)網(wǎng)絡進行了巷道蠕變變形的位移反分析研究。文中所采用方法充分利用了BP人工神經(jīng)網(wǎng)絡對非線性函數(shù)強大的映射能力、自學習能力和推廣能力，并采用貝葉斯規(guī)則化法對系統(tǒng)進行改善，泛化能力得到了提高。本文利用三維快速拉格朗日有限差分程序?qū)﹂_挖初襯巷道隨時