样条权函数神经网络算法在超前锚杆加固方式中的应用研究
来源期刊:金属矿山2009年第11期
论文作者:周桥 高谦
关键词:样条权函数神经网络; 超前锚杆加固; 工程围岩; 支护参数;
摘 要:针对BP神经网络算法存在局部极小问题、收敛对初值敏感问题及收敛速度慢问题,首次采用了一种新的神经网络算法,即样条函数神经网络算法,在破碎带工程围岩稳定性影响因素分析的基础上,来研究在破碎带工程围岩超前锚杆加固方式的优选问题.研究表明,超前锚杆拱部的支护参数在间距为0.4~0.6 m,排距为0.4~0.5 m,外插角10°~20°,锚杆直径在20~22 mm的效果最佳.由此来研究锚杆超前支护的参数设置及如何提高岩体的稳固性,为破碎带岩层施工安全和局部强化支护提供理论依据.
周桥1,高谦1
(1.北京科技大学)
摘要:针对BP神经网络算法存在局部极小问题、收敛对初值敏感问题及收敛速度慢问题,首次采用了一种新的神经网络算法,即样条函数神经网络算法,在破碎带工程围岩稳定性影响因素分析的基础上,来研究在破碎带工程围岩超前锚杆加固方式的优选问题.研究表明,超前锚杆拱部的支护参数在间距为0.4~0.6 m,排距为0.4~0.5 m,外插角10°~20°,锚杆直径在20~22 mm的效果最佳.由此来研究锚杆超前支护的参数设置及如何提高岩体的稳固性,为破碎带岩层施工安全和局部强化支护提供理论依据.
关键词:样条权函数神经网络; 超前锚杆加固; 工程围岩; 支护参数;
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