参数反演—基于BP神经网络PPT文档格式.pptx
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传统的实验法、经验分析法、数值分析法都存在着一些缺陷。
反分析方法在求解力学参数方面具有很好的适用性。
将反演的力学参数值与实际的力学参数值进行对比,可以看出反分析方法在解决力学参数方面具有很好的适用性。
此方法为实际工程的参数反演提供了基础。
第1章前沿,1.2国内外研究现状(神经网络算法),第1章前沿,1.2国内外研究现状(反分析方法),第1章前沿,1.3研究内容及思路正演分析,反演分析,第1章前言,第2章BP神经网络,2.1BP神经网络的原理BP算法的基本思想是,学习过程由信号的正向传播和反向传播两个过程组成。
正向传播,(反向传播的过程中更新权值),给定样本,隐含层,输入层,输出层,相等停止,比较输出值与期望值不等误差,输出层,反向传播输入层隐含层,第2章BP神经网络,2.2BP神经网络的结构,BP神经网络的特点:
(1)BP神经网络的传递函数必须可微;
(2)采用误差反向传播算法进行学习,第2章BP神经网络,2.3BP网络的学习算法,学习算法分为正向传播和反向传播正向传播计算误差:
反向传播更新权值:
权值调整量=学习率*局部梯度*上一层输出信号标准的BP算法存在着一些缺陷,因此对标准的BP算法进行改进,得到:
动量BP法,学习率可变的BP算法,第2章BP神经网络,2.4BP神经网络的设计网络的层数:
3层输入层和输出层节点数:
输入层节点数为2,输出层节点数为3隐含层节点数:
20,第2章BP神经网络,2.4BP神经网络的设计传递函数的选择:
隐含层采用Log-Sigmoid函数,输出层使用线性函数。
训练算法的选择:
L-M算法初始权值的确定:
在(0,1)之间随机选定学习率的确定:
0.18,第3章正演模型的建立,3.1FLAC3D软件简介FLAC3D可以用于模拟三维土体、岩体以及其他材料的力学特征,广泛应用于地下洞室、施工设计、边坡稳定等诸多领域。
优点:
对模拟塑性破化和塑性流动采用的是“混合离散法”对静态和动态模型都采用动态运动方程采用了一个“显示解”方案。
第3章正演模型的建立,3.2模型试验论文采用L16(34)的正交表进行正交试验,第3章正演模型的建立,3.3正演模型的数值计算本论文开挖模型选用NullModel模型,隧道围岩选用CVSIC模型。
隧道模型,CVSIC模型,第3章正演模型的建立,3.3正演模型的数值计算计算结果利用FLAC3D软件计算了17组试验数据。
以第0组作为目标值,考虑到蠕变的特性,本论文没有将位移作为输入集,而是将不同条件下的蠕变曲线与第0组的蠕变曲线的均方差作为输入集。
均方差计算公式:
(i=116)以第1组为例,拱顶沉降均方差的计算结果为:
25.568水平收敛均方差的计算结果为:
72.564,第4章物理力学参数的反演,本文参数反演借助于MATLAB软件学习样本16组,通过前面的计算得到,第4章物理力学参数的反演,反演结果,通过结果可以看到误差比较大,但这并不影响该方法对于工程参数反演的适用性,误差较大的主要原因在于学习样本不足和正演分析的参数范围过大。
第4章物理力学参数的反演,反演结果对比实际曲线与反演曲线拱顶沉降曲线,水平收敛曲线,从图中可以看出两个曲线得到很好的拟合,说明通过均方差进行反分析是可行的,第5章结论与展望,5.1结论岩土工程十分复杂,相关力学力学参数的确定则更是困难,本论文借助反分析方法确定了相关力学参数。
本文借助于BP神经网络对岩体力学参数进行反演,提出了新的思路,以前的反分析以位移作为输入集,力学参数作为输出集;
本文考虑到岩体的蠕变特性,将不同试验条件下的蠕变曲线与目标曲线的均方差作为输入集。
由于学习样本过少和参数范围过大导致反分析的效果不是特别理想,但本文所提出的思路和方法仍是可取的。
第5章结论与展望,5.2展望反分析的内容比较复杂,涉及到不同学科之间的融合,本文的研究的广度和深度都还不够,本人认为还可以从以下方面发展:
分析参数范围和学习样本数对参数反演的精度的影响。
文中3个参数和反分析的差别较大,可进一步分析原因。
本文参数组合采用正交设计,没有考虑这3个参数之间的联系,可以分析不同参数之间的联系。
本文的智能分析只采用了BP神经网络,可采用其他方法进行分析,并探究各种方法的优劣及适用。
可以研究反分析在其他类型岩土工程的应用。
感谢各位评委老师,
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- 参数 反演 基于 BP 神经网络