基于深层神经网络的管片接头刚度非线性模型及应用

梁-弹簧模型计算公式简洁、数值实施方便,可以较好地评价衬砌管片的接头效应,在盾构隧道衬砌结构设计中已被广泛应用.作为表征接头性能的重要参数,接头刚度(尤其是抗弯刚度)的选取直接决定了梁-弹簧模型的计算精度,对盾构隧道衬砌结构的内力分析具有十分重要的意义.以内力(弯矩、轴力)为输入特征,以接头抗弯刚度为输出建立可以反映接头抗弯刚度非线性特征的深层神经网络模型.基于接头足尺试验数据,通过前向传播和反向传播算法训练得到具有解析形式的、全域适用的接头抗弯刚度与内力之间的非线性映射函数,克服了传统方法拟合结果局部性及难以得到整个内力空间接头抗弯刚度表达式的缺陷,为基于接头足尺试验数据的接头抗弯刚度非线性预测及统一连续表达提供了一种新的手段.深层神经网络接头抗弯刚度非线性模型预测值与足尺试验数据的对比及其在整环衬砌结构计算分析中的应用表明了该方法的正确性和有效性.