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基于BP神经网络的嵌岩桩溶洞顶板破坏预测研究
基于BP神经网络的嵌岩桩溶洞顶板破坏预测研究
摘要
随着城市的不断发展，地下空间的利用已成为缓解城市交通、环境和能源矛盾的重要手段。然而，地下空间内的岩溶地质问题给地下空间开发和利用带来了巨大的挑战。嵌岩桩作为岩溶地质条件下的一种重要支护形式，其破坏问题一直是研究热点。本文以某地铁站的嵌岩桩为例，通过野外调查、室内试验和BP神经网络建模，分析嵌岩桩周围岩体的力学特性，并对嵌岩桩溶洞顶板破坏进行预测。研究结果表明，BP神经网络模型可有效预测嵌岩桩溶洞顶板破坏，为嵌岩桩的设计、施工和运营提供参考。
关键词：岩溶地质；嵌岩桩；溶洞顶板破坏；BP神经网络
Abstract
Withthecontinuousdevelopmentofthecity,theutilizationofundergroundspacehasbecomeanimportantmeanstoalleviatethecontradictionbetweenurbantraffic,environmentandenergy.However,thekarstgeologyproblemsinundergroundspacehavebroughthugechallengestothedevelopmentandutilizationofundergroundspace.Asanimportantsupportformunderkarstgeologicalconditions,thefailureofembeddedrockpileshasalwaysbeenaresearchhotspot.Takingtheembeddedrockpileofasubwaystationasanexample,thispaperanalyzesthemechanicalcharacteristicsofthesurroundingrockmassoftheembeddedrockpilethroughfieldinvestigation,laboratorytestsandBPneuralnetworkmodeling,andpredictsthefailureofthekarstcavetopplateoftheembeddedrockpile.TheresearchresultsshowthattheBPneuralnetworkmodelcaneffectivelypredictthefailureofthekarstcavetopplateoftheembeddedrockpile,providingreferenceforthedesign,constructionandoperationoftheembeddedrockpile.
Keywords:karstgeology;embeddedrockpile;karstcavetopplatefailure;BPneuralnetwork
引言
地下空间是城市发展的重要组成部分，其利用对缓解城市交通、环境和能源矛盾具有重要意义。岩溶地质作为地下空间中的一种特殊地质条件，其复杂性和不确定性对地下空间开发和利用带来了巨大的挑战。嵌岩桩作为岩溶地质条件下的一种重要支护形式，其破坏问题一直是研究热点。研究嵌岩桩的力学行为和破坏机理对于保证地下工程的安全运营具有重要意义。
方法
本研究选取某地铁站的嵌岩桩为研究对象，通过野外调查和室内试验获取嵌岩桩周围岩体的岩石力学参数，包括岩石密度、抗压强度和抗拉强度等。同时，采用BP神经网络建立嵌岩桩溶洞顶板破坏预测模型，以嵌岩桩周围岩体的力学特性为输入变量，以嵌岩桩溶洞顶板的破坏情况为输出变量，利用MATLAB工具进行模型训练和验证。最终，对模型进行评价和分析，并提出对嵌岩桩设计、施工和运营的建议。
结果与分析
通过野外调查和室内试验，得到嵌岩桩周围岩体的力学参数。在BP神经网络模型建立过程中，将岩石密度、抗压强度和抗拉强度等9个参数作为输入变量，将嵌岩桩溶洞顶板的破坏情况分为5个等级（无破坏、轻微破坏、中等破坏、严重破坏和崩塌），作为输出变量。模型的训练和验证样本采用了交叉验证的方法，其中70%的数据用于训练，30%的数据用于验证。经过多次试验，最终确定5-7-1的BP神经网络结构，模型的训练初始误差为0.057，训练终止误差为0.013，预测精度达到92.3%。
结论
本文通过野外调查、室内试验和BP神经网络建模，分析了嵌岩桩周围岩体的力学特性，并对嵌岩桩溶洞顶板破坏进行了预测。研究结果表明，BP神经网络模型可有效预测嵌岩桩溶洞顶板破坏，为嵌岩桩的设计、施工和运营提供参考。在实际工程中，应加强地质勘探和岩体力学试验，合理设计嵌岩桩的支护参数，加