BP神经网络在海洋平台桩基轴向承载力中的应用研究

作者：陈磊

来源：海洋技术学报, 2019, 38(03): 85-91.

• 神经网络
• 静力触探
• 桩
• 极限承载力

目前海洋石油导管架平台桩基础的轴向极限承载力常用的设计方法为API RP2A(美国石油协会)和静力触探(CPT)的方法。在这两种方法的基础上,提出了用BP神经网络模型对桩的轴向极限承载力进行计算的思路,能够有效地预测桩的轴向极限承载力。根据BP神经网络算法具有较强的非线性映射能力和学习功能的特点,通过对影响单桩极限承载力因素的分析,依据静力触探资料建立了基于BP神经网络的单桩轴向极限承载力预测模型。通过利用API RP2A方法分析成果对该模型进行学习训练和预测检验,证明了预测模型性能良好、具有较高的精度和收敛速度快等特点,验证了神经网络方法的可行性,预测结果能够指导桩基础设计,缩短周期。因而具有较大的工程实用价值。

• 单位
  中海油田服务股份有限公司