TY -非盟的μ,Linlong AU -林,Jianhong AU -史,Zhenhao AU -康Xingyu PY - 2020 DA - 2020/04/28 TI -基于流程的建模预测Excavation-Induced隧道响应的SP - 9048191六世- 2020 AB -潜在损失现有隧道代表构造深度挖掘的一个主要问题在城市地区。地下条件的不确定性以及土体、支护结构和隧道结构等多主体之间的非线性相互作用，使得预测邻近开挖引起的隧道响应成为一项相当困难和复杂的任务。本文提出了一种基于过程的建模方法来解决这一问题，即利用土壤、结构和挖掘活动之间的相互作用过程产生的信息，逐步减少与土壤特性相关的不确定性，并通过机器学习技术来学习相互作用模式。为了说明这一概念，本文提出了一个简单的基于过程的模型，该模型由人工神经网络模块、逆建模模块和机械模块组成。人工神经网络模块经过训练，可以学习和识别挖掘变形、其几何形状和支撑结构以及土壤特性之间复杂相互作用的模式。反建模模块通过在施工过程中积累现场观测数据，逐步减少与土壤特征相关的不确定性。力学模块根据前两个模块提供的输入，计算隧道的响应。针对高保真数值模拟和现场测量结果，评估了所提出的基于过程的模型的有效性。这些评价表明，将人工智能技术与交互过程中产生的信息相结合的策略，可以代表一种很有前景的方法来解决传统行业中的复杂工程问题。SN - 1076-2787 UR - https://doi.org/10.1155/2020/9048191 DO - 10.1155/2020/9048191 JF -复杂性PB - Hindawi KW - ER -