基于PSO-MLSSVR的土体参数反演方法在深基坑工程中的应用

摘要

为了确保基坑工程安全,常常会采用数值模拟的方法预测支护结构的位移,其中岩土体力学参数的选取对于结果的影响最大。本文使用了一种粒子群(PSO)算法结合多输出最小二乘支持向量回归机(MLSSVR)的基坑土体参数位移反分析法,以深圳某深基坑的支护桩顶水平位移监测数据为依据,基于正交设计生成具有代表性的土体参数组合,通过有限元计算得到研究点的位移作为训练样本,使用粒子群PSO算法对多输出MLSSVR模型参数寻优,利用MLSSVR构建反演参数与位移之间的映射关系,反演填石层、淤泥层和砂质黏土层的土体参数,将反演参数代入有限元模型计算测点位移。结果表明:在反演参数过程中,MLSSVR模型比单输出最小二乘支持向量回归机(LSSVR)耗时更短,而且将两个模型的反演参数代入有限元模型进行计算时,MLSSVR的结果较LSSVR更贴近于实际监测值,对比结果验证了研究方法的优越性;在施工的不同阶段,使用MLSSVR得到反演参数进行数值模拟,得到的模拟结果与监测数据吻合较好,验证该方法具有准确性和实用性。结果分析证明本文研究方法可以有助于土体参数的选取,提高基坑数值模拟结果的准确性。