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从回归分析出发,对地应力场的神经网络反分析进行了改进:采用线弹性有限元计算进行线性回归分析,获得优化参数的大致范围;应用均匀设计来确定计算参数不同水平的组合,进行弹塑性有限元计算获得训练的样本;采用Levenberg-Marquardt算法来训练BP神经网络,以提高效率;使用及早停止和正规化方法来避免神经网络的过拟合问题;得到离散化的应力值后,用神经网络拟合出了以坐标为参量的全场应力函数。