【摘 要】
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深基坑工程受时空效应、地质条件以及土体不确定性的影响较大,其土层参数难以确定。根据现场实测数据利用基于FLAC正分析的BP神经网络反分析方法,对工程中的关键土层进行参数
【机 构】
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同济大学地下建筑与工程系,同济大学岩土及地下工程教育部重点实验室,无锡市轨道交通发展有限公司,
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深基坑工程受时空效应、地质条件以及土体不确定性的影响较大,其土层参数难以确定。根据现场实测数据利用基于FLAC正分析的BP神经网络反分析方法,对工程中的关键土层进行参数反分析,算例结果显示:以实测地下连续墙最大水平位移反分析的⑥1层土体参数与实验值吻合较好,说明在深基坑工程中,基于FLAC正分析的BP神经网络反分析方法能够很好的反映土体的非线性、不确定性特征,可以用于深基坑对关键土层参数的反分析。
Deep foundation pit project is affected by space-time effect, geological conditions and soil uncertainty, soil parameters are difficult to determine. The back analysis method of BP neural network based on FLAC positive analysis is used to carry out the parameter back analysis of the key soil layers in the project. The results show that the ⑥ layer 1 soil parameters It is in good agreement with the experimental data that the back analysis method of BP neural network based on FLAC positive analysis can well reflect the nonlinear and uncertainty characteristics of soil in deep foundation pit engineering and can be used in the key of deep foundation pit Back analysis of soil parameters.
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