选取有代表性的公路隧道支护设计工程实例,提取特征参数,归一化处理后,形成神经网络训练样本库。利用MATLAB程序设计语言编制BP神经网络可执行程序,经过训练,得到稳定的神经网络。应用神经网络进行工程实例预测,通过比较分析,证明了人工神经元网络在公路隧道支护设计中的可行性和可靠性。结果表明,神经元网络技术在公路隧道设计中应用的关键在于影响设计因素的确定和训练样本的选择。
基于G1816国家高速公路兰州新区至兰州段大跨新黄土隧道的地质特性,结合对同类型隧道设计支护参数取值的调研,采用工程类比法和数值模拟分析法,综合确定适合该项目的黄土隧道支护参数,并针对大跨黄土隧道施工过程中出现的拱顶沉降变形、湿陷性影响、黄土陷穴和地表裂缝等问题提出了相应的处治措施。
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