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岩土工程人工神经网络应用
RSS 打印 复制链接 发布时间:2016-11-07 10:10:55

摘要:人工神经网络属于一种对人脑结构及功能进行反映的数学抽象模型,对人的思维以及存储知识等功能进行模拟,从而完成某项工作。对于岩土工程来说,主要包括岩体和土体两项内容,且这两项内容均具备很高的复杂性。在岩土工程研究过程中,有必要借助人工神经网络,从而使岩土工程的研究得到有效进步发展。本文在分析人工神经网络的基础上,进一步对人工神经网络在岩土工程中的应用进行分析,以期为岩土工程研究的进展提供一些具有价值的参考建议。

     关键词:人工神经网络;岩土工程;应用
 
     岩土工程的研究对象分为两大类:其一为岩体;其二为土体。岩土工程涉及的介质存在两大特性,即模糊性和随机性,这两大特性又统称为不确定性。近年来,不少学者在岩土工程研究过程中,提出了人工神经网络这一概念,即利用人工神经网络,将其应用到岩土工程研究领域当中,从而为深入了解岩土工程的某些介质特征奠定有效基础[1]。从岩土工程研究的优化及完善角度考虑,本文对“人工神经网络在岩土工程中的应用”进行分析意义重大。
 
1人工神经网络分析
     1.1人工神经网络概念
     对于人工神经网络来说,是一种对人脑结构与功能进行反映的数学抽象模型;主要通过数理策略,经信息处理,进一步对人脑神经网络构建某种简化模型,进一步采取大量神经元节点互连,从而形成复杂网络,最终完成人类思维及储存知识的能力的模拟。神经网络无需构建反映系统物理规律的数学模型,与别的方法比较,在噪声容忍度方面更强[2]。与此同时,还拥有很强的非线性映射功能,对于大量非结构性以及非精准性规律存在自适应能力,具备超强的计算能力,可完成信息的记忆以及相关知识的推理,且其自身还具备自主学习能力;与常规算法相比,优势、特点突出。
 
     1.2BP网络简述
     从研究现状来看,基于实际应用过程中,人工神经网络模型大多数采取BP网络。BP网络即指的是多层前馈网络,因多层前馈网络的训练通常使用误差反向传播算法,所以将BP网络称之为属于一类误差反向传播的多层前馈网络。对于其网络而言,具备输入节点和输出节点,同时还具备一层隐层节点与多层隐层节点,基于同层节点当中不存在耦合状态。其中的输入信号从输出层节点依次传过各个隐层节点,进一步传输至输出节点,每一层节点的输出只对下一层的节点输出产生影响。
 
2人工神经网络在岩土工程中的应用分析
     在上述分析过程中,对人工神经网络的概念有一定的了解,由于其模型算法的优越性,可将其应用到岩土工程研究领域当中,从而为解决岩土工程问题提供有效凭据。从现状来看,人工神经网络在岩土工程中的应用主要体现在以下几大方面。
 
     2.1在岩石力学工程中的应用
     岩石力学工程是岩土工程中尤为重要的一部分,将神经网络应用到岩石力学工程当中,主要对岩石非线性系统加以识别,同时还能够为工程岩体分类提供有效帮助,此外在爆破效应预测方面也具备一定的应用价值。对于人工神经网络来说,存在从有限数据中获取系统近似关系的优良特性,而岩石当中的各项参数之间又存在很复杂的关系,并且难以获取完整的参数集。在这样的情况下,使用人工神经网络技术,便能够使岩石非线性系统识别问题得到有效解决[3]。此外,有研究者将岩石抗压强度、抗拉强度以及弹性能量指数等作为岩爆预测的评判指标,进一步对岩爆预测的神经网络模型进行构建,然后预测了岩爆的发生与烈度。通过计算得出结论:采取人工神经网络方法进行岩爆预测行之有效,值得采纳借鉴。
 
     2.2在边坡工程中的应用
     对于岩土工程中的边坡工程来说,边坡失稳状况突出,且是由多因素造成的,比如边坡失稳的地质形成条件、诱发因素的复杂性以及随机性等。与此同时,由于边坡动态监测技术从目前来看尚且不够成熟,因此边坡失稳在岩土工程研究领域一直视为是一项难以解决的工程项目。而对于神经网络方法来说,因其具备非常好的预测功能,因此相关岩土工程研究工作者通常会采取人工神经网络对岩土工程中的边坡工程问题进行求解。并且,从现有研究成果来看,将人工神经网络应用于岩土工程的成果突出。有学者对影响岩质边坡的稳定性的相关因素进行了分析,包括地形因素、岩体因素以及外部环境因素等,并构建了边坡稳定性分析的BP网络模型[4]。此外,还有学者将大量水电边坡工程的稳定状况作为学习训练样本及预测样本,对以人工神经网络技术的边坡岩体的稳定性进行了研究,结果显示,采取人工神经网络对边坡岩体的稳定状况进行预测可行性高。
 
     2.3在基坑工程中的应用
     采取人工神经网络对基坑变形进行预测主要分为两种情况:其一,对会影响基坑变形的各大因素及位移的神经网络模型加以构建;其二,把变形监测数据作为一个时间序列,以历史数据为依据,将系统演变规律查找出来,进一步完成系统未来发展趋势的分析及预测。有学者针对基坑变形利用了人工神经网络方法进行预测,结果表明:对前期实测结果加以应用,使用此方法能够对后续阶段的基坑变形实时预测出来,并且预测结果和实测结果保持一致性。此外,还有学者根据具体工程项目,采取人工神经网络,对深基坑施工中地下连续墙的位移进行了深入分析及预测,结果显示:使用人工神经网络方法进行分析及预测,在精准度上非常高,值得在深基坑工程相关预测项目中使用[5]。
 
     2.4在地铁隧道工程中的应用
     在地铁隧道施工过程中,存在地表变形和隧道围岩变形等状况,为了深入了解这些状况,可将人工神经网络应用其中。有学者在对地层的影响因素进行分析过程中,列出了可能的影响因素:盾构施工参数、盾构物理参数以及地质环境条件,进一步利用人工神经网络,构建了人工神经网络模型,进一步针对盾构施工期间的地层移动进行实时动态预测,最终得到了不错的预测成果。此外,还有学者对BP网络算法进行改进,然后对某地铁工程中隧道上方的地表变形进行了未来趋势预测,结果表明:和其他地表变形预测方法相比,人工神经网络预测方法的应用价值更为显著。
 
3结语
     通过本文的探究,认识到基于人工神经网络模型的算法具备很高的优越性,由于岩土工程地质条件复杂,为了深入研究岩土工程,可将人工神经网络应用其中。结合现状研究成果可知,人工神经网络在岩石力学工程、边坡工程、基坑工程以及地铁隧道工程中均具备显著应用价值。例如:将人工神经网络应用于岩石力学工程当中,能够预测岩爆的发生与烈度;应用于边坡工程当中,能够边坡工程的稳定性进行精准预测;应用于基坑工程当中,实现对基坑工程变形的实时动态监测;应用于地铁隧道工程当中,能够进一步了解地铁工程中隧道上方的地表变形情况。
 
     总而言之,人工神经网络在岩土工程中的应用价值高,值得相关工作者采纳应用。
 
参考文献
[1]郑惠娜.章超桦.秦小明.肖秀春,等.人工神经网络在食品生物工程中的应用[J].食品工程,2012(01):16-19.
[2]邹义怀.江成玉.李春辉,等.人工神经网络在边坡稳定性预测中的应用[J].矿冶,2011(04):38-41.
[3]曹建智.张健.人工神经网络在白洋淀水质评价中的应用[J].电子技术与软件工程,2016(08):261-262.
[4]王祖顺.韩吉德.王春青,等.回归-Elman网络在矿坝变形预测中的应用[J].测绘工程,2016(01):39-42.
[5]邱忠超.张卫民.果艳.刘金.成明明,等.基于GA-BP神经网络的微裂纹漏磁检测定量化评价[J].无损检测,2016(02):1-4
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