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作者：杨朝晖;姜清辉;薛利军;刘钰;
单位：武汉大学土木建筑工程学院;中国水电工程顾问集团成都勘测设计研究院;
摘要：边坡工程通过预测开挖后的位移变化来评估开挖风险，岩体工程参数直接关系到最终结果。采用边坡变形的多目标反分析方法获取准确合理的岩体工程参数，该方法基于非劣排序遗传算法（non-inferior sorting genetic algorithmⅢ，NSGA-Ⅲ），采用经过训练的BP神经网络（back propagation neural network,BPNN)代替数值计算，采用NSGA-Ⅲ用于搜索多目标方程的Pareto解集。以锦屏一级水电站左岸坝肩边坡为依托验证所提方法，考虑外观测点的水平位移及竖直位移、坡表浅部位移、深部裂缝变形共4种现场数据，选择对位移变化有较大敏感性的5类岩体材料参数作为反演参数，在不同目标函数组合下进行参数反演。结果表明：采用NSGA-Ⅲ的反分析方法能够综合利用多种监测数据，提高反演结果的可靠性和计算效率，利用反演获取的材料参数正向计算后所得变形与实际观测结果匹配良好，验证了该方法在边坡开挖工程中预测的准确性和可靠性。
关键词：岩土工程;;遗传算法;;位移反分析;;多目标优化
基金资助：国家自然科学基金项目（编号：42077243)
