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摘要
提出一种基于人工神经网络的圆形隧道地震响应预测方法，以基岩地震动峰值、隧道埋深、地层-结构相对刚度比、隧道与地层接触条件为基本输入参数，对圆形隧道在不同地震动作用下的衬砌受力和变形(包括弯矩、轴力、剪力、直径变化率等结构关键响应指标)进行预测。通过反应加速度法建立由不同输入参数组合而成的320组隧道结构地震响应数值计算模型，提取结果得到数据集并用于预测模型的建立和测试。结果表明，各组模型的响应预测值和基准值的均方误差与相关系数均表现良好，验证了分析模型的可行性。基于数据训练后的预测模型可以得到地震动输入下隧道结构的地震响应，拟合出圆形隧道地震响应的预测公式，通过与退化条件下深埋圆形隧道地震响应的经典解析解对比，验证了方法的有效性。本方法还可以方便快速地对基本输入参数的敏感性影响进行排序和对作用效应进行分析，为地下结构抗震设计和分析提供了新的分析手段。
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单位岩土及地下工程教育部重点实验室; 同济大学
