BP神经网络改进Mathews图表法分区:工业试验验证

本文主要探讨了在地质工程领域中,如何通过引入机器学习技术来改进传统的Mathews图表法的分区问题。Mathews图表法是一种广泛用于评估岩体稳定性的图表，但其原始版本受到回归分析的局限，对于水力半径过小和过大的区域，稳定性判断不够明确。为解决这一问题，研究者采用了基于BP（Back Propagation）神经网络的方法。 BP神经网络是一种模仿人脑神经元工作原理的人工神经网络，它能够处理复杂的非线性关系。研究团队首先构建了一个BP神经网络模型，使用Mawdesley修正过的Mathews图表法的历史样本数据进行训练。这个模型的目标是精确预测图表中各节点的稳定性状态，从而提供更为细致的稳定性评估。 通过对训练数据的学习，神经网络能够在预测过程中捕捉到更多的细节，尤其是在水力半径变化较大时，能够给出更为精确的稳定性分类。研究者根据神经网络的预测结果，绘制出稳定性等值线图，以此为基础进行了分区的优化调整。特别地，他们为之前未明确划分的低稳定性系数小水力半径和高稳定性系数大水力半径的区域制定了新的稳定性准则。 优化后的分区与原始Mathews图表在中间区域保持一致，这表明神经网络方法的引入并未改变原有方法的基本原理，而是增强了其适用性和精确度。实验结果在焦家金矿的工业试验中得到了验证，通过调整后的分区和临界跨度设计法，采场的结构参数得以优化，进路跨度提升到了7.9米，实际的采场稳定性表现良好。 总结来说，本文通过BP神经网络对Mathews图表法进行分区调整，显著提高了稳定性评价的准确性，并在实际应用中取得了积极效果，这不仅展示了神经网络技术在岩体稳定性分析中的潜力，也为其他类似问题提供了新的解决方案。