原文服务方: 岩土力学       
摘要:
对于加筋支挡结构的设计,神经网络模型不同于基于凝聚力基础之上的半经验公式,它不需要主观的人为假设,而是模拟人脑思维,通过数据样本的学习来获得预测结果.BP神经网络是对非线性可微分函数进行权值训练的分层网络.文中采用BP网络对给定极限荷载下砂土挡墙筋条的临界长度进行预测,试验点几乎分布在预测曲线附近,说明网络学习是成功的.对不同筋材的极限荷载与临界长度的关系进行了对比分析,表明筋材的弹性模量及筋材与填料之间的摩擦系数对加筋性能有着重要的影响.
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文献信息
篇名 砂土加筋挡墙筋条临界长度的神经网络预测
来源期刊 岩土力学 学科
关键词 BP神经网络 加筋挡墙 筋条 极限荷载 临界长度
年,卷(期) 2004,(z2) 所属期刊栏目 岩土力学数值分析与解析新方法
研究方向 页码范围 187-190,200
页数 5页 分类号 TB115
字数 语种 中文
DOI 10.3969/j.issn.1000-7598.2004.z2.038
五维指标
作者信息
序号 姓名 单位 发文数 被引次数 H指数 G指数
1 张孟喜 上海大学土木工程系 112 1429 21.0 33.0
2 杨洪振 上海大学土木工程系 2 7 1.0 2.0
传播情况
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研究主题发展历程
节点文献
BP神经网络
加筋挡墙
筋条
极限荷载
临界长度
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
岩土力学
月刊
1000-7598
42-1199/O3
大16开
1979-01-01
chi
出版文献量(篇)
11045
总下载数(次)
0
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