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基于KJHH模型的基坑开挖概率反分析方法
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作者 张军波 费杰 +2 位作者 周张见 汪轮 虞梦菲 《浙江工业大学学报》 北大核心 2023年第6期671-676,698,共7页
基坑开挖工程中,最大地表沉降和最大墙体侧移是非常重要的两个变形量。然而由于土体存在变异性,基坑开挖变形难以准确预测。提出一种基于KJHH模型的基坑开挖概率反分析方法,可以同时预测最大地表沉降和最大墙体侧移。在贝叶斯更新框架下... 基坑开挖工程中,最大地表沉降和最大墙体侧移是非常重要的两个变形量。然而由于土体存在变异性,基坑开挖变形难以准确预测。提出一种基于KJHH模型的基坑开挖概率反分析方法,可以同时预测最大地表沉降和最大墙体侧移。在贝叶斯更新框架下,动态融合各开挖阶段观测数据,利用多重数据同化集合平滑器(Ensemble smoother with multiple data assimilation, ES-MDA)更新土体参数,提高变形预测准确性。以台北TNEC基坑工程为例,验证了所提方法的有效性。实验结果表明:随着融合更多不同开挖阶段的观测数据,预测均值和实测值趋于一致;对于TNEC工程,假设先验分布服从对数正态分布得到的开挖变形预测结果略大于采用均匀分布时的预测结果;变形预测的准确性随着迭代次数和样本量的增加而提高。 展开更多
关键词 概率反分析 贝叶斯更新 基坑开挖 变形预测 KJHH模型 多重数据同化集合平滑器
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基于BiLSTM的基坑开挖贝叶斯更新方法
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作者 李贺勇 许高波 +2 位作者 李世俊 何炳罕 虞梦菲 《浙江工业大学学报》 北大核心 2023年第6期655-662,共8页
为了解决基坑开挖过程中土体参数难以确定,基坑开挖响应的预测值往往不同于现场实测值的问题,提出了一种基于多重集合卡尔曼滤波(EnKF-MDA)的贝叶斯更新方法。首先,动态融合多阶段监测数据以更新土体参数,提高基坑开挖侧移预测的准确性... 为了解决基坑开挖过程中土体参数难以确定,基坑开挖响应的预测值往往不同于现场实测值的问题,提出了一种基于多重集合卡尔曼滤波(EnKF-MDA)的贝叶斯更新方法。首先,动态融合多阶段监测数据以更新土体参数,提高基坑开挖侧移预测的准确性;然后,构建双向长短时记忆(BiLSTM)神经网络作为代理模型,替代有限元方法,提高贝叶斯更新的计算效率;最后,以台北TNEC基坑为例说明所提的方法的性能。实验结果表明:BiLSTM成功学习了土体参数和基坑变形响应之间的映射;在融入多阶段多点监测数据后,预测准确性大大提高,基坑侧移的预测均值与现场实测吻合良好,预测的95%置信区间基本覆盖实测值。 展开更多
关键词 基坑开挖 贝叶斯更新 有限元方法 神经网络
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