大型地下硐室开挖过程位移变形智能预测

作     者：孙豁然 王述红 宫永军 庄世勇 SUN Huo-ran;WANG Shu-hong;GONG Yong-jun;ZHUANG Shi-yong

作者机构：东北大学资源与土木工程学院辽宁沈阳110006 本溪钢铁公司南芬露天矿辽宁本溪117014 

出 版 物：《煤炭学报》 (Journal of China Coal Society)

年 卷 期：2001年第26卷第1期

页      面：45-48页

核心收录：

学科分类：12[管理学] 081901[工学-采矿工程] 1201[管理学-管理科学与工程(可授管理学、工学学位)] 0819[工学-矿业工程] 081104[工学-模式识别与智能系统] 08[工学] 0835[工学-软件工程] 0811[工学-控制科学与工程] 0812[工学-计算机科学与技术（可授工学、理学学位）] 

基　　金：中国博士后科学基金 

主　　题：量测位移 遗传算法 神经网络 实时预报 地下硐室 开挖 位移 变形监测 

摘      要：地下硐室开挖过程中 ,硐周位移及其变化规律比较容易获得并起着十分重要的作用 ,不仅可以作为检验施工设计的依据 ,而且可以预测预报围岩的稳定性和调整开挖方式、支护设计等 ,从而指导施工 .根据现场监测的数据 ,利用建立的遗传神经网络模型 ,分析了原始数据 ,对观测数据进行学习 ,预测下步施工位移变形量 ,从而为施工方法及时调整和支护方案优选提供参考 .工程实例分析表明 ,该方法预测精度高、实用性广、简单易行 .