文献类型：学位论文

中文题名：基于BP神经网络的结构面峰值剪切强度预测

作者：陈洁[1];

机构：[1]绍兴文理学院;

导师：马成荣;绍兴文理学院|朱智勇;绍兴文理学院

授予学位：硕士

语种：中文

中文关键词：岩石结构面;BP神经网络;峰值剪切强度;三维形貌参数

中文摘要：本文针对岩石结构面的剪切力学行为问题,基于BP神经网络方法建立可预测结构面峰值剪切强度的模型。BP神经网络作为一种信息处理的方法,能够综合多种影响因素进行预测,具有自学、高效等特点。结构面剪切强度是影响岩体稳定性的主要因素,传统结构面剪切强度模型通过试验分析手段构建力学模型。经过调研,收集了部分学者的结构面直剪试验结果数据,选择了 Grasselli的直剪试验作为样本数据,经过多次网络分析训练最终建立预测模型。通过综合分析,考虑以结构面形态参数及外部实验条件等因素作为主要参数指标,同时这些因素作为BP神经网络的输入参数,经过多次网络分析训练获得了 BP神经网络预测模型,可快速预测结构面的峰值剪切强度值,并进行了预测结果与其他剪切模型计算所得的峰值剪切强度值对比分析,验证了将室内直剪试验作为新数据的可行性。本研究取得的主要研究成果如下:（1）综合分析了影响岩石结构面峰值剪切强度的各种影响因素,考虑以结构面可能接触面积比A