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人工神经网络应用于地下洞室围岩参数识别的研究 被引量:17

A STUDY OF PARAMETER IDENTIFICATION FOR SURROUNDING BOCK OF UNDERGROUND CAVERNS USING ARTIFICIAL NEURAL NETWORKS
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摘要 本文提出了利用人工神经网络技术识别层状地层中地下洞室围岩物性参数的一种方法.理论分析与数值模拟结果表明,在一定条件下,采用该方法可以给出精度较高的围岩物性参数和初始地应力参数识别值. A method based on the use of artificial neural networks is presented to identify the physical parameters of the surrounding rock of underground caverns in stratified layers. A theoretical analysis and simulated results show that the estimates with high precision of the physical parameters for the surrounding rock and the components of the initial stress can be obtained using this method on some conditions.
出处 《模式识别与人工智能》 EI CSCD 北大核心 1996年第1期71-77,共7页 Pattern Recognition and Artificial Intelligence
基金 国家自然科学基金
关键词 地下洞室 围岩 参数识别 神经网络 Physical Parameter Identification, Artificial Neural Networks, Stratified Layers.
  • 相关文献

参考文献3

二级参考文献4

  • 1何富连,1989年
  • 2Chen Q,Proceedings of the international conference on vibration engineering,1994年
  • 3陆金桂,中国科学.A,1994年,24卷,6期,653页
  • 4颜廷虎,振动工程学报,1993年,3期,205页

共引文献43

同被引文献167

引证文献17

二级引证文献217

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