在现代隧道工程中，准确掌握围岩的力学参数至关重要，它们直接影响到工程的设计和施工。围岩的力学参数包括变形模量、泊松比和内摩擦角等，这些参数的传统获取方式通常依赖于大量的现场试验，耗时且成本高昂。为了提高效率并降低成本，研究人员探索了利用BP人工神经网络进行隧道围岩力学参数反分析的方法。这种方法能够高效处理复杂地质条件下隧道工程的相关问题，正逐渐成为岩土工程领域的热点。
BP（Back Propagation）人工神经网络是一种多层前馈神经网络，通过反向传播算法进行训练。该网络因其良好的非线性映射能力，在数据建模领域有着广泛应用。隧道围岩力学参数反分析的目的是通过已知的围岩变形信息，推测出围岩的力学属性。BP神经网络之所以适用于此，是因为它能在输入输出之间建立复杂的非线性映射关系。
研究者以十堰市房县白鹤隧道的实际监测数据为基础，利用FLAC（Fast Lagrangian Analysis of Continua）软件进行了隧道开挖的数值模拟。FLAC软件在岩土工程领域应用广泛，能够模拟复杂的地质材料和结构相互作用。通过将反演得到的围岩力学参数输入到数值模型中，再将模拟的围岩变形与实际测量的位移进行比较，研究人员验证了反演结果的准确性。这证明了BP神经网络反分析方法在工程精度上的可靠性，并能为后期施工和优化设计提供科学依据。
论文进一步详细阐述了BP神经网络反演围岩力学参数的过程。主要步骤包括采用正交试验设计来构建训练样本和测试样本，以及神经网络模型的训练和测试。通过输入围岩变形值，网络被训练以预测力学参数。关键在于神经网络模型寻找输入变形值与输出力学参数之间的非线性关系，实现反分析目标。
这项研究的突出之处在于它强调了计算机技术与多学科知识的结合在岩土工程领域监控量测技术发展中的重要作用。传统位移反分析法在面对复杂地质条件时存在诸多限制，而BP神经网络则提供了一种新的解决方案。该方法在评估隧道围岩稳定性及信息化设计方面展现了巨大的应用潜力，这是岩土工程领域亟待解决的关键问题之一。
总结而言，这篇论文阐述了利用BP神经网络进行隧道围岩力学参数反分析的有效性和实用性，并通过实例验证了该方法在隧道工程中的应用价值。该方法不仅提高了工程效率，节省了资源，还为在复杂地质条件下进行隧道工程提供了有力的决策支持。随着计算机技术的不断进步和相关研究的深入，这种基于智能算法的岩土工程问题解决方案将得到更广泛的应用和推广。
