人工神经网络辨识岩体力学参数：实例与应用

本文主要探讨了在2002年的研究中，利用人工神经网络技术来识别岩体力学参数在岩石工程中的应用。人工神经网络作为一种模仿人脑神经元工作方式的计算模型，被用来解决复杂问题，特别是那些传统方法难以精确处理的岩体参数辨识问题。 论文首先概述了人工神经网络的基本原理，包括其结构、训练过程以及如何构建适合于岩体力学参数辨识的网络架构。作者重点介绍了网络训练样本的获取策略，强调了在实际工程环境中，这些样本通常来自于巷道变形的观测数据，这些数据是通过实地监测和测量得到的。 然后，论文详细阐述了人工神经网络辨识岩体力学参数的具体方法和步骤，包括参数输入、网络训练、预测和验证等环节。研究者提出的这一方法特别适用于软岩这类复杂地质条件下的参数识别，因为在软岩中，由于其物理力学性质的多变性和不确定性，传统的参数估计方法可能效果不佳。 通过一个实际的参数辨识案例，研究者证明了人工神经网络的有效性。结果表明，这种方法能够基于巷道变形的观测数据，提供相对准确的岩体力学参数估计，这对于理解岩体的物理力学行为和预测工程中的岩体响应具有重要意义。 最后，文章强调了人工神经网络在岩体物理力学性质参数和初始地应力条件研究中的潜在价值，特别是在软岩工程中的应用，它为克服传统方法中的参数不确定性提供了新的解决方案。关键词包括人工神经网络、岩石工程、岩体力学参数、参数辨识、软岩巷道和巷道变形观测，这些关键词揭示了论文的核心内容和研究领域。 本文是一项关于人工神经网络在岩体力学参数辨识中的创新性应用，它为解决实际工程中岩石力学参数估计难题提供了新的科学工具和技术路线。