基于BP神經網絡的嵌巖樁溶洞頂板破壞預測研究

摘要：在施工或運營過程中，常常會出現溶洞坍塌，給工程的施工帶來了很大的危害。如何根據已有的地質資料預測其在施工或運營條件下是否穩定，對順利的施工和運營有著重要的研究價值和實用價值。文章通過數值分析多種條件下溶洞頂板的穩定性作為訓練組，并對測驗組進行驗證得出了較為滿意的結果。

關鍵詞：巖溶；嵌巖樁；溶洞頂板；BP神經網絡；地質資料預測 文獻標識碼：A

中圖分類號：U416 文章編號：1009-2374（2017）10-0229-02 DOI：10.13535/j.cnki.11-4406/n.2017.10.115

近年來，隨著我國工程建設的大規模開展，尤其是西部地區，很多的建筑、橋梁、公路、水利水電工程、地下工程等不可避免地會穿過或建在巖溶地區。同時隨著樁基礎在巖溶地區的廣泛應用，樁基在巖溶地區的穩定性成為了比較突出的問題。尤其是施工中出現很多的問題，比如施工過程中基坑或樁孔中出現大量的涌水冒漿現象，可能導致基坑和樁孔的坍塌；由于巖層的不均勻性出現樁體的滑移現象等。溶洞坍塌是由于溶洞頂板的失穩導致。目前對于溶洞頂板的失穩的判斷失穩有很多種方法，主要有定性、半定量、定量的方法。定性分析方法主要有影響因素分析法、專家系統評價法、工程地質分析判定法和經驗比擬法等；半定量分析方法是采用半定量近似結構力學的分析方法；定量分析方法主要有解析法、模糊分析方法、數值分析法等。溶洞頂板穩定性分析對項目的設計、施工和運營是必不可少的。目前定量方法對溶洞頂板穩定分析應用最為廣泛，也是最準確的。如何準確、科學、便捷地進行溶洞頂板穩定性的預測，本文通過ABAQUS對建立的樁土模型機型數值仿真模擬，并嘗試用BP神經網絡對溶洞頂板穩定性進行預測。

1 BP神經網絡

BP神經網絡又稱誤差反向傳播多層前饋神經網絡，包括一個輸入層、一個或多個隱含層、一個輸出層。BP算法使用最優化方法中的梯度下降法，目的是使實際輸出和目標輸出之間的均方差最小化。

BP神經網絡是在巖土與結構領域應用最為廣泛的神經網絡。BP神經網絡具有以下三大功能：（1）能實現任何布爾函數，所以BP神經網絡具有分類功能；（2）在模式識別中能劃分輸入空間，生成復雜邊界，所以BP神經網絡具有導師的模式識別的功能；（3）能逼近從Rn到Rm的任意連續映射，特別是高度非線性映射，所以BP網絡具有優化功能。

本文研究中，遺傳神經網絡的實現是利用的MATLAB2014a提供的工具箱以及遺傳算法工具箱的函數完成的。

2 預測模型的實現

2.1 輸入層的確定

溶洞頂板穩定性的影響因素很多，巖體的完整性、溶洞跨度、溶洞高度、上覆層土的厚度、樁體直徑、樁體嵌巖深度等。本文選取對溶洞頂板穩定性影響比較大的影響因素：上覆層土體厚度、樁徑、洞跨、施加荷載、巖體的完整性（RMR）。對這五種影響因素進行正交和均勻試驗設計，獲得五水平五因素的25和5組試驗（如表1和2）。將這五種影響因素作為輸入層。

2.2 隱含層節點數目的確定

本文選取三層BP神經網絡，隱含層節點數對于神經網絡預測模型的準確性有較大影響。本文通過for循環對節點建立多個預測模型，將誤差最小的模型所對應的節點數作為隱含層節點數。

2.3 輸出層的確定

本文主要是判斷樁土模型在施加荷載情況下，溶洞頂板是否穩定。這需要BP神經網絡的分類功能。將試驗的結果分為兩類：穩定設定為“1”，失穩設定為“0”。一般將接近“1”的為穩定，接近“0”為失穩。這里將[-0.1，0.1]認為穩定，[0.8，1.2]為失穩。

3 訓練樣本的整理及結果的分析

通過ABAQUS對正交試驗設計組進行數值仿真模擬，對樁土模型樁頂施加1000kN荷載。溶洞頂板失穩判斷方法：相對沉降法、轉折點法、塑性貫通法。將正交試驗設計的25組模型仿真結果作為神經網絡的訓練樣本（表3），均勻試驗設計5組模型仿真結果用來檢驗模型的準確性（表4）。

采用MATLAB建立BP神經網絡模型，將正交試驗的結果作為訓練樣本對神經網絡訓練。得出多個神經網絡訓練模型，通過MSE和RNL指標選擇出較好的模型。采用測試組的試驗結果進行驗證（如表4）。從表中結果可以看出數值分析的結果與BP神經網絡的結果基本相符，BP神經網絡對判斷溶洞頂板穩定是可行的。

表4 BP預測結果

4 結語

（1）從表4中，可以看出BP神經網絡的預測結果與數值分析的結果相符，因此BP神經網絡可以用來預測BP神經網絡的穩定性；（2）不足：由于條件限制對于選取訓練樣本是理想化的，有一定的局限性。訓練比較準確的BP神經網絡需要大量數據，本文訓練數據較少。

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作者簡介：張帆（1970-），男，江西撫州人，供職于深圳市交運工程集團有限公司。

（責任編輯：秦遜玉）