人工神經(jīng)網(wǎng)絡在樁基承載力設(shè)計中的應用.pdf

1、隨著我國經(jīng)濟技術(shù)的飛速發(fā)展和城市化進程的不斷推進，現(xiàn)代建筑越來越大、越來越高?；A(chǔ)結(jié)構(gòu)對建筑物的安全和經(jīng)濟顯得更加重要。樁基結(jié)構(gòu)是現(xiàn)代建筑最常用的基礎(chǔ)結(jié)構(gòu)形式，廣泛的應用于高層建筑、鐵路、公路、橋梁、電力、港口碼頭、海上鉆井平臺和水利工程等。 確定單樁極限承載力是樁基設(shè)計的基礎(chǔ)，合理的評價和確定單樁極限承載力，關(guān)系到整個工程的安全和經(jīng)濟。人工神經(jīng)網(wǎng)絡理論是模仿人腦學習和組織能力的一種數(shù)據(jù)處理系統(tǒng)，其本質(zhì)是建立輸入層各參數(shù)到輸出層

2、各參數(shù)的一個映射，從而反映輸入層參數(shù)對輸出層參數(shù)的影響形式和逼近，進而反映輸入層參數(shù)和輸出層參數(shù)之間的本質(zhì)聯(lián)系。 在前人研究成果基礎(chǔ)上，基于分析鋼筋混凝土預制樁、深層攪拌樁單樁極限承載力的影響因素，利用MATLAB神經(jīng)網(wǎng)絡函數(shù)工具箱和簡單編程完成了神經(jīng)網(wǎng)絡建模。在BP網(wǎng)絡建模中，分別采用傳統(tǒng)BP(Back-Propagation)算法、共軛梯度法(ConjugateGradientDescent法)、擬牛頓法(Quasi-New

3、ton)以及LevenbergMarquardt算法進行網(wǎng)絡優(yōu)化比較，同時進行了參數(shù)優(yōu)化和仿真檢驗，認為四種算法中LevenbergMarquardt算法訓練的網(wǎng)絡性能最佳，并選取了最優(yōu)的BP模型。然后利用最優(yōu)的BP網(wǎng)絡分別采用ForwardsSelection方法、SensitivityAnalysis方法以及承載力對各影響因素的反應譜分析法進行分析，確定了各影響因素的敏感性排序，三種方法的分析結(jié)論基本一致，且與實際情況符合。在對RB