基于BP神经网络的李家峡拱坝材料参数反演

• 作者: 王春涛 练继建 赵寿昌
• 来源期刊: 水力发电学报
• 学科: 工学
• 关键词: 水工结构 材料参数反演 神经网络 确定性模型
• 年，卷（期）: 2004,（2）
• 页码范围: 44-48
• 页数: 5页
• 分类号: TV4
• 字数: 3766字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1003-1243.2004.02.010

摘要

利用神经网络模型对大坝材料参数进行反演,可避免建模因子的选择不当而造成的误差,精度较高.本文利用有限元模型建立神经网络的训练样本,采用BP神经网络模型对李家峡拱坝进行了坝体和坝基材料参数反演,最后以反演后的材料进行正向计算得到大坝的变形,并与实测变形对比,结果令人满意.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	练继建	天津大学建筑工程学院	332	3994	30.0	45.0
2	王春涛	天津大学建筑工程学院	4	83	4.0	4.0
3	赵寿昌		3	29	1.0	3.0