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摘要:
提出一种用于评价锚杆锚固质量的定量分析方法.基于小波分析和人工神经网络建立了用于识别锚杆杆侧刚度系数的神经网络模型,利用样本对所建立的神经网络进行训练,为锚杆系统的锚固质量评价提供了一个有效的智能化的手段;通过对不同围岩下完整锚杆的数值模拟结果进行动力参数识别,得到了完整锚杆杆侧刚度系数与围岩弹性模量的关系曲线及相应的二次拟合公式,以此可作为锚杆锚固质量的衡量基准;提出了用于描述锚杆锚固状态的锚杆锚固度概念,建立了锚杆锚固质量定量分析方法并进行了工程应用.
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文献信息
篇名 锚杆锚固质量的定量分析方法
来源期刊 重庆大学学报(自然科学版) 学科 工学
关键词 锚杆 小波分析 人工神经网络 锚固质量
年,卷(期) 2009,(9) 所属期刊栏目
研究方向 页码范围 1043-1048
页数 6页 分类号 TU458
字数 语种 中文
DOI
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 张永兴 重庆大学土木工程学院 270 5236 37.0 55.0
2 陈建功 重庆大学土木工程学院 42 383 13.0 17.0
3 刘海源 重庆大学土木工程学院 1 2 1.0 1.0
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研究主题发展历程
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锚杆
小波分析
人工神经网络
锚固质量
研究起点
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研究分支
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引文网络交叉学科
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期刊影响力
重庆大学学报
月刊
1000-582X
50-1044/N
大16开
重庆市沙坪坝正街174号
78-16
1960
chi
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85737
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