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Local Stress Field Correction Method Based on a Genetic Algorithm and a BP Neural Network for In Situ Stress Field InversionMétodo de corrección del campo de esfuerzos local basado en un algoritmo genético y una red neuronal BP para la inversión del campo de esfuerzos in situ.

Resumen

El campo de esfuerzos in situ es el factor fundamental que causa deformación y daño en la ingeniería geotécnica, por lo que es la base principal para el diseño y la excavación en ingeniería subterránea. Sin embargo, es difícil obtener con precisión el campo de esfuerzos in situ a través de la mayoría de los métodos de inversión existentes en áreas con condiciones geológicas complejas. Para abordar el problema de una relación relativamente discreta y no lineal de los esfuerzos medidos en el área de la Central Hidroeléctrica Yebatan, se propone un nuevo método de inversión de esfuerzos in situ llamado método de corrección del campo de esfuerzos local (LSFC) que combina un algoritmo genético (GA), una red neuronal de retropropagación (BP) y un método de submodelo. Los resultados de los esfuerzos in situ invertidos producidos por este método muestran que la distribución de esfuerzos in situ está fuertemente influenciada por los movimientos tectónicos en el área de Yebatan

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