专利名称：一种基于神经网络的岩石破坏强度确定方法
技术领域：
本发明涉及岩土工程中的岩石破坏强度研究，特别是涉及基于神经网络的岩石破坏强度确定方法。
背景技术：
对于岩土工程设计，岩石的强度是最重要的考虑因素之一。经过多年的研究以形成了一些基于经验的岩石强度准则。在这些准则中，最大主应力值是单轴抗压强度％
和最小主应力Oi的函数，并且其系数是通过对实验数据的反演回归得到的。但是经验强度
准则对于范围较大的加载应力域和各类岩石并不能完全准确的进行预测。这是由于在参数回归时使用的数据是特定的某类岩石和特定的应力范围。如果将反演参数后的准则对非该特定范围内的情况进行预测时就会产生严重偏差。对于多种岩石在实验过程中，施加应力与应变的对应关系复杂且非线性，岩体受力内部结构可能破坏，产生微小裂缝等原因，岩体应变的精确测量较为困难。但是施加的应
力、av、巧和Ci3的测量相对容易，而且其各力之间有一定的内在联系，如果能找到他们之
间的映射关系，那么就可以避免对变形量的测量和通过反演拟合预测其Qv值。对于上述复杂非线 性大数据量的映射分析，可以采用神经网(ANN)络进行预测。神经网络是一种多元非线性动力学系统，具有高度的非线性映射能力、良好的自适应性、自组织性和很强的自学习能力。本文使用ANN在较大轴应力域内对7种岩石的强度准则进行
研究，确定其值。通过神经网络对各种岩石的4和5在不同加载应力下的巧/进行预
测。通过实验室得到的数据进行训练。并将结果与Hoek-Brown(H-B)准则预测结果进行比较。结果表明ANN更加有适应性和准确性。
发明内容
针对岩石破坏强度确定过程中存在的问题，本发明提出一种基于神经网络的岩石破坏强度确定方法。使用前馈式神经网络(FFNN)进行预测。对FFNN的有效利用首先要确定隐含网络层数和计算神经元的数量。如果隐含层有足够的隐含神经元，那么使用双曲线正切S传递函数和线性传输函数组成的两层神经网络是较为合适的结构。神经元的数量是避免超适应问题的关键，即如果一些ANN适应训练数据的性能相同，那么最简单的ANN最好。根据目前研究的经验，确定隐含层中的神经元数量不能通过准确计算得到。一般情况下只能在训练和预测后才能对其调整以便增加其适应性，但是可以通过一些相关的参数对其进行估计。在FFNN中的单隐含层内的神经元估计数量如表I所示。
表I数据的单隐含层中神经元的估计数量
权利要求
1.一种基于神经网络的岩石破坏强度确定方法，其特征在于，本文使用神经网络在单轴及三轴加载情况下对岩石强度准则进行研究，将搜集来的各种岩石相关数据随机划分成训练和验证子集，将抗压强度T和最小主应力O3作为输入值，最大主应力值作为输出值训练神经网络，使用训练后的神经网络预测试验岩体破坏时的，其包括如下步骤:实验数据分析和基于ANN的最大主应力Oi/值预测，本发明使用ANN对岩石强度进行预测能适应的加载范围较宽，适合岩石种类多变的复杂非线性情况，灵活准确。
2.根据权利要求1所述的神经网络，其特征在于，前馈式神经网络(FFNN)，使用双曲线正切S传递函数和线性传输函数组成的两层神经网络。
3.根据权利要求2所述的前馈式神经网络神经网络，其特征在于，隐含层中神经元的估计数量取
4.根据权利要求2所述的隐含层中神经元的估计数量，其特征在于，估计式的取值: 、^和巧分别是输入神经元数量、输出神经元数量和训练样本数量，本例中A = 2二1、 f = 35 (50X70%，50是最小的实验次数)淺是噪声系数，免=4 是越界常量，0=1.25。
5.根据权利要求1所述的神经网络，其特征在于，神将网络输入值和输出值应进行规格化，即这些值按照相应的算法落在[-1，I]内，规格化公式为: 式中.X是规格化后的值，和^分别为被规格化实验数据数列中的最大值和最小值。
6.根据权利要求1所述的神经网络，其特征在于，将实验数据(9/, A，巧)组成的数 据集分为两部分，70%的训练数据和30%的检验数据；ANN初始的权值和阈值是在[-1，I]内随机选取的，MATLAB首先随机选取训练数据，再初始化权值和阈值，然后训练ANN。
全文摘要
本发明公开了一种基于神经网络的岩石破坏强度确定方法，其特征在于本文使用神经网络在单轴及三轴加载情况下对岩石强度准则进行研究。将搜集来的各种岩石相关数据随机划分成训练和验证子集。将抗压强度和最小主应力作为输入值，最大主应力值作为输出值训练神经网络。使用训练后的神经网络预测试验岩体破坏时的，主要包括实验数据分析和基于ANN的最大主应力值预测。本发明表明神经网络预测结果的均方差减小了30%-40%，决定系数增加了0.05-0.08，更接近于1。使用ANN对岩石强度进行预测能适应的加载范围较宽，适合岩石种类多变的复杂非线性情况，灵活准确。
文档编号G06N3/08GK103226080SQ201310088920
公开日2013年7月31日 申请日期2013年3月20日 优先权日2013年3月20日
发明者刘文生, 吴作启, 崔铁军, 由丽雯, 杨逾, 邵军, 张媛, 孙琦, 杜东宁 申请人:辽宁工程技术大学