基于神经网络对有限元强度折减法分析

• 作者: 张晨 肖云华 陈剑平
• 来源期刊: 吉林大学学报地球科学版
• 关键词: 改进BP神经网络 强度折减法 屈服准则 剪涨因素
• 年，卷（期）: 2009,（1）
• 所属期刊栏目: 地质工程·环境工程
• 页码范围: 114-118
• 页数: 5页
• 分类号: P642
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1671-5888.2009.01.017

摘要

基于改进BP神经网络方法对目前较为流行的强度折减法的理论进行分析.人工神经网络可以模拟人脑的思维,可以在完全不知道数据分布形式和变量之间确切关系的的情况下处理边坡各参数之间的复杂非线性映射,利用这一优势预测分析不同的理论在实际应用中的准确性.将已经通过工程手段计算出结果的数据以输入单元、隐含层和输出单元的形式代入系统进行神经网络训练,不同的屈服准则对应训练出不同的网络系统.用训练好的网络对检验数据进行预测分析,还使用这一方法预测了不同剪胀角对边坡破坏的影响程度及趋势,结果显示,对于平面应变问题,在有限元强度折减法中使用DP4和DP5准则所得到的效果较好,DP1准则的误差最大.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	陈剑平	吉林大学建设工程学院	154	2283	28.0	41.0
2	张晨	吉林大学建设工程学院	20	272	10.0	16.0
3	肖云华	吉林大学建设工程学院	9	112	8.0	9.0