基于人工神经网络的复合地基沉降预测

关 键 词:岩土工程论文
资料等级:基于人工神经网络的复合地基沉降预测
发布时间:2019-3-6
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资料简介
基于人工神经网络的复合地基沉降预测 复合地基沉降预测是复合地基工程设计、施工过程中的主要技术难题之一.复合地基沉降受分层天然土、填土压实与超载预压过程、区段地质结构(如淤泥厚度)、静载荷时效变化、地基土性质的复杂性及施工方法的多样性等诸多因素影响,而且土的固结和压缩的规律相当复杂,不仅取决于土的类别和形状,也取决于其边界条件、排水条件和受荷方式等.粘性土与无粘性土的变形机理不同;二相土和三相土的固结过程迥然有别,后者土中含气,变形指标不易准确测定,状态方程的建立与求解都比较复杂.天然土体一般都是各向异性、非均质或成层的.就地基而言,施加的荷载通常是局部的,在固结过程中,除上下方向的排水压缩外,同时有不同程度的侧向排水与鼓胀,这一类二向与三向固结问题,迄今还没有获得普遍的解析考虑荷载逐渐增加固结沉降进行了研究
编辑评价
利用人工神经网络强大的非线性映射和学习能力,提出了基于人工神经网络的复合地基沉降预测新方法.该方法利用实测资料直接建模,避免了传统方法计算过程中各种人为因素的干扰,所建立的模型预测精度高、简便易行,因此具有广泛的工程实用价值.
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