一种基于物理信息神经网络的隧道围岩应力场分析方法

本发明提出一种基于物理信息神经网络的隧道围岩应力场分析方法，属于隧道工程技术领域，利用物理信息神经网络能够有效结合已知信息数据与物理知识，实现对隧道围岩弹塑性应力场的预测，包括：步骤一，构建人工神经网络ANN框架；步骤二，基于莫尔‑库仑模型生成物理驱动信息；步骤三，基于自适应应变采样点生成数据驱动信息；步骤四，构建训练物理信息神经网络的多目标损失函数；步骤五，训练所构建的物理信息神经网络，求解隧道围岩应力场。本申请的分析方法，无需网格划分，避免了网格畸变等问题，采用了应变自适应采样策略，计算成本低、精度高、误差小，可以准确地预测隧道围岩复杂的弹塑性应力场，灵活调整本构方程以匹配复杂围岩材料特性。