巖體力學(xué)能數(shù)與變形特征的智能識(shí)別研究.pdf_第1頁(yè)
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1、東北大學(xué)博士學(xué)位論文巖體力學(xué)能數(shù)與變形特征的智能識(shí)別研究姓名：張治強(qiáng)申請(qǐng)學(xué)位級(jí)別：博士專業(yè)：工程力學(xué)指導(dǎo)教師：馮夏庭林韻梅2000.8.1查些查蘭堡主堂生笙苧一——一竺!旦!壘!工ABSTRACTInChinawimthedevelopmentofthenationaleconomythefieldandscaleofrockengineeringhavegreatlyenlarged，whichleadtofrequentaccide

2、ntsofcoastandcollapsesHencepeopleattachgreatimportancetothemAttllepresenttime，thoughpeoplehaveachievedgreatSUCCESSinstabilizationanalysisanddeformationpredictionofrockengineering，therestillremainquestionsnotsolvedcomplet

3、elyowingtothecomplexitiesofrockmaterialOnthebasisofotherscholar’Sresearch，theauthorappliesgeneticalgorithmsandneuralnetworkinrockengineering，andstudiesthedisplacementbackanalysisandthecharacteristicidentificationofdeform

4、ationevolvementofrockTheauthor’SmajorWOrksareasfollows：1Accordingtothepracticeofrockengineering，thetraditionalgeneticalgorithmswerechangedtobesuitablefortheproblemsofbackanalysisanddeformationanalysis2Theauthorproposesan

5、ewmethod—七volveneuralnetwork—fordisplacementbackanalysisofrock，whichcombinestheglobaloptimizationcharacteristicofgeneticalgorithmsandthenon—linearmappingcharacteristicofneuralnetworkandhasbeenappliedinrockengineeringsucc

6、essfully3AgeneticneuralnetworkmethodiSproposedtoidentifytheevolvementcharacteristicofnon—lineardeformationofrockandtheeffuctofthecontroIparametersontheperformanceofgeneticneuralnetworkiSinvestigated4Theauthorproposesasen

7、sitivityanalysismethodforparameteridentificationofrockmass，andappliesitintheThreeGorgesProjects(TGP)todetermineparametersthatcanbeobtainedbydisplacementbackanalysis5UsinggeneticneuralnetworksadisplacementbackanalysisiSco

8、nductedtodeterminetheparametersofrockmassinsection17一17ofTGPAlsoaforwardcalculationiSconductedbyusingFLACprogramwiththeobtainedparametersandthedeformationofrockmassiSanalyzed6Usinggeneticneuralnetworkstheevolvingcharacte

9、risticofnon—lineardeformationofmonitoringpointsintheslopeofpermanentshiplockofTGPiSmodeledandpredicted，andtheoptimalneuralnetworksaregiventoidentifytheevolvingcharacteristics7Bysearchingtheunknownparametersinthemodelsfor

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