基于神经网络的软土蠕变特性预测与沉降建模

本文主要探讨了软土复杂蠕变特性的一种新型预测方法，即利用人工神经网络技术。软土是地基工程中常见的问题，其蠕变特性对于地基稳定性和建筑物长期性能具有重要影响。传统的本构关系模型在描述软土蠕变行为时往往依赖于人为假设，这可能导致预测精度的局限。因此，研究人员针对这一问题，通过对BP（Backpropagation，反向传播）神经网络进行改进，包括引入动量项、采用自适应学习率策略以及采用贝叶斯正则性能函数，提高了网络的稳定性和预测能力。 首先，通过软土三轴蠕变试验收集大量数据，这些试验是评估软土蠕变性能的基础，能够提供丰富的输入和输出样本。然后，这些数据被用于训练和优化神经网络模型，使其能够理解和模拟软土随时间的蠕变行为，特别是非线性蠕变现象。经过训练后的模型，避免了传统方法中的假设限制，能够更准确地预测软土在不同条件下的蠕变响应。 接下来，作者对训练好的神经网络模型进行了验证，通过对比实际三轴蠕变试验结果，确认了模型的有效性和可靠性。模型的验证结果显示，神经网络预测模型在处理软土蠕变问题上展现出优越的性能，能够提供更精确的地基沉降预测，这对于工程设计和施工过程中的风险评估具有重要意义。 最后，该研究成果不仅为软土工程领域提供了一种新的预测工具，而且也为其他复杂地质条件下材料的蠕变特性研究提供了借鉴。人工神经网络的使用，展示了其在解决工程实际问题中的潜力，特别是在处理非线性问题时，相比于传统的数学模型，神经网络方法具有更高的灵活性和适应性。 总结来说，这篇文章的核心内容是利用神经网络技术改进的BP算法来建立和验证软土蠕变预测模型，这一创新方法为软土工程领域的预测分析开辟了新的途径，提高了预测精度并减少了人为假设的影响。在未来的研究和实践中，这种方法有望进一步优化，以满足更广泛的实际工程需求。