[发明专利]一种考虑空间效应的围岩位移释放系数确定方法

权利要求书

1.一种考虑空间效应的围岩位移释放系数确定方法，其特征在于：包括以下步骤：

步骤一：通过数值模拟的方法确定隧道在空间效应影响范围内围岩位移释放系数的影响因素；

步骤二：考虑各影响因素之间的相关性，进行有限元数值模拟，建立样本集，所述样本集包括训练集和验证集；

步骤三：构建神经网络模型，并对该神经网络模型进行训练和验证，通过和有限元进行对比，验证训练的准确性，从而得到一个可以预测围岩位移释放系数的BP神经网络；

步骤四：根据得到的训练好的BP神经网络对围岩位移释放系数进行预测。

2.根据权利要求1所述的一种考虑空间效应的围岩位移释放系数确定方法，其特征在于：在步骤一中，根据有限元数值模拟分析结果，确定隧道在空间效应影响范围内围岩位移释放系数的五个影响因素为：围岩的泊松比ν、粘聚力c、内摩擦角、隧道的埋深比H/R、目标断面到开挖面的距离D/R。

3.根据权利要求1所述的一种考虑空间效应的围岩位移释放系数确定方法，其特征在于：在步骤二中，考虑各影响因素之间的关联性，随机选取多组不同的工况进行数值模拟，得到多条不同的隧道纵向位移释放系数曲线；每条曲线上取多个控制点，从而得到样本集，用于训练和验证神经网络；其中，为体现验证样本的随机性，每间隔一定个数的样本里面选取一个样本用作验证，从而形成一个验证集和一个训练集。

4.根据权利要求1所述的一种考虑空间效应的围岩位移释放系数确定方法，其特征在于：在步骤三中，构建神经网络模型时，网络层数选取为3层，分别为输入层、一个隐层和输出层；输入层结点数为5，输出层结点数为1；

当模型构建好后，对步骤二中的训练集进行训练，记录训练过程误差曲线，训练相关系数，训练误差和相对误差等内容，并对训练的结构进行分析；

网络训练完成后，将验证样本输入量代入训练好的网络进行仿真，得出结果进行反归一化得到输出目标值，与有限元计算结果进行对比，验证网络训练的准确性，最终得到一个可以预测围岩位移释放系数的BP神经网络。

5.根据权利要求4所述的一种考虑空间效应的围岩位移释放系数确定方法，其特征在于：在进行神经网络模型训练时，隐层函数神经元数目采用20个。

6.根据权利要求1所述的一种考虑空间效应的围岩位移释放系数确定方法，其特征在于：在步骤四中，根据得出的BP神经网络对不同工况进行预测，并且将神经网络得出的位移释放系数曲线和有限元的得出的位移释放系数曲线进行对比。