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| 基于神经网络的岩石强度准则研究 |
| 崔铁军1,2 ， 马云东2， 肖晓春3 |
| 1.辽宁工程技术大学 安全科学与工程学院， 辽宁 阜新； 2.大连交通大学 辽宁省隧道与地下结构工程技术研究中心， 辽宁 大连； 3.辽宁工程技术大学 力学与工程学院， 辽宁 阜新 |
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| 崔铁军1,2 ， 马云东2， 肖晓春3 |
| 1.辽宁工程技术大学 安全科学与工程学院， 辽宁 阜新； 2.大连交通大学 辽宁省隧道与地下结构工程技术研究中心， 辽宁 大连； 3.辽宁工程技术大学 力学与工程学院， 辽宁 阜新 |
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摘要 传统的岩石强度预测均使用经典强度准则.该文使用神经网络在单轴及三轴加载情况下对岩石强度准则进行研究，搜集来的各种岩石相关数据随机划分成训练和验证子集.将抗压强度σc和最小主应力σ3作为输入值，最大主应力值σ1f作为输出值训练神经网络.使用训练后的神经网络预测试验岩体破坏时的σ1f，同时使用相同的训练子集反演Hoek-Brown经验公式的常数m.使用测试数据对训练后神经网络预测的目标岩石强度的准确性进行验证，同时将测试数据带入两类Hoek-Brown(m值的取值不同)经验公式预测目标岩石强度(岩体破坏时的σ1f).比较神经网络和Hoek-Brown预测结果表明神经网络预测结果的均方差减小了30%～40%，决定系数增加了0.05～0.08，更接近于1.说明使用ANN对岩石强度进行预测能适应的加载范围较宽，且适合岩石种类多变的复杂非线性情况，灵活准确.
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收稿日期: 2014-01-25
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| [1] |
张 桓 毓. 高考数学实战教学[J]. , 2016, 55(5): 0-0. |
| [2] |
王 志 斌. 抛物线焦点弦的性质[J]. , 2016, 55(5): 0-0. |
| [3] |
成 卫 东. 论高中数学直觉思维能力[J]. , 2016, 55(5): 0-0. |
| [4] |
李 春 平. 高中数学概念课教学[J]. , 2016, 55(5): 0-0. |
| [5] |
刘 勇. 如何提高高中数学学习效率[J]. , 2016, 55(5): 0-0. |
| [6] |
王 二 虎. 高中生数学思维障碍的成因及突破[J]. , 2016, 55(5): 0-0. |
| [7] |
王 俊 辉. 高中数学教学反思[J]. , 2016, 55(5): 0-0. |
| [8] |
廖 润 生. 中学数学教学思考[J]. , 2016, 55(5): 0-0. |
| [9] |
任 启 胜. 解析一次函数[J]. , 2016, 55(5): 0-0. |
| [10] |
廖 润 生. 常见数学题型教学策略[J]. , 2016, 55(5): 0-0. |
| [11] |
黄 梅 容. 如何培养小学生学习科学的兴趣[J]. , 2016, 55(5): 0-0. |
| [12] |
陈 永. 论小学生数学思维能力[J]. , 2016, 55(5): 0-0. |
| [13] |
黄 文 锋. 小学数学语言训练方法[J]. , 2016, 55(5): 0-0. |
| [14] |
李 芳. 如何培养小学低年级学生的数学语言表达能力[J]. , 2016, 55(5): 0-0. |
| [15] |
谭 玲 玲. 如何培养小学低段学生的数学学习习惯[J]. , 2016, 55(5): 0-0. |
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