基于PSO-RBF神经网络的力学参数反演分析应用

任怡桦

重庆三峡学院土木工程学院，重庆，404100

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摘要：岩土力学参数的合理确定是数值模拟分析的关键，然而参数的确定一直是工程界中的难题。为了合理地获取力学参数值，文章采用径向基神经网络对力学参数进行反演，结合工程条件，采用均匀试验法设计参数样本组，利用有限元分析计算结果构造反演样本库，通过与网络模型的预测输出进行对比，发现径向基神经网络对样本个数的要求较低，且在计算输出精度上和稳定性上更具有优势；后结合粒子群算法，以实际监测位移与计算位移的误差为目标函数进行力学参数反演，并将结果代入数值模型中进行正分析，且与监测位移进行比对，结果表明反演的力学参数精度较高，满足工程要求，成果可供类似工程参考。

关键词：径向基神经网络；粒子群算法；位移反分析；监测数据

中图分类号：TU50文献标志码：A文章编号：1671-9344(2024)06-0001-04