CN114036831B 一种待检测工程场地边坡的岩土力学参数的实时检测方法 （北京交通大学）_第1页
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一种待检测工程场地边坡的岩土力学参数本发明提供了一种待检测工程场地边坡的BP-GA模型；处理器将实时接收到的待检测工程场地边坡的监测数据输入到训练好的BP-GA模型，所述BP-GA模型输出待检测工程场地边坡的2在待检测工程场地进行现场踏勘，获取所述待检测工程场地边坡的实际岩土力学参检测设备获取待检测工程场地边坡的监测数据，将所述监测数据传处理器将实时接收到的待检测工程场地边坡的监测数据输入到训练好的BP-GA模型，所述BP-GA模型输出待检测工程场地边坡的实时岩所述的检测设备获取待检测工程场地边坡的监测数据，将所述监测数据传输给处理在待检测工程场地边坡布设检测设备，获取待检测工程场地边处理器利用有限元分析软件Flac3d建立数值分析模型，利用数值分所述的以反演岩土力学参数为训练样本，输入到BP—GA模型中进行处理器以满足精度要求的监测数据及相应的岩土力学参为输出层神经元，中间隐藏层神经元个数以(输入层个数+输出层个数)/2至(2倍输入层神训练过程中BP—GA模型的输出数据是对应于输入层数据的各层岩土体的黏聚力和内3针对待检测工程场地进行现场踏勘，获取岩芯和土样，在室内对岩芯4的c,p值。[0008]工程地质类可以较快的得到岩土力学参数，但受限于地5[0009]基于实测数据的反分析法的基础是能提前了解或较合理地估算出岩体参数进行[0010]本发明的实施例提供了一种待检测工程场地边坡的岩土力学参数的实时检测方[0014]检测设备获取待检测工程场地边坡的监测数据，将所述[0016]处理器将实时接收到的待检测工程场地边坡的监测数据输入到训练好的BP-GA模6[0026]处理器以满足精度要求的监测数据及相应的岩土力学参数为训练样本，将位移角做为输出层神经元，中间隐藏层神经元个数以(输入层个数+输出层个数)/2至(2倍输入[0027]训练过程中BP—GA模型的输出数据是对应于输入层数据的各层岩土体的黏聚力[0031]图1为本发明实施例提供的一种待检测工程场地边坡的岩土力学参数的实时检测语和科学术语)具有与本发明所属领域中的普通技术人员的一般理解相同的意义。还应该7[0036]为了克服以往沿途力学参数获取方法的种种不足，尤其[0037]本发明实施例提供了一种待检测工程场地边坡的岩土力学参数的实时检测方法[0046]训练过程中BP—GA模型的输出数据是对应于输入层数据的各层岩土体的黏聚力[0047]BP-GA模型为遗传算法改进的神经网络模型，遗传算法是根据大自然中生物体进8[0052]训练好的BP-GA模型是一个成熟的可以预测的神经网络模型，当把输入层各个神任何熟悉本

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