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利用BP神经网络较强的高次非线性映射能力和学习功能 ,建立了基于人工神经网络的单桩极限承载力与沉降量的预测模型。该模型依据现场实测资料建模 ,避免了计算过程中各种人为因素的影响。通过静载荷试验成果的学习与预测检验 ,证明其预测精度良好、适用性强 ,具有较大的工程实用价值 相似文献
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桩基极限承载力与沉降量的神经网络预测 总被引:2,自引:0,他引:2
利用BP神经网络较强的高次非线性映射能力和学习功能,建立了基于人工神经网络的半桩极限承载力与沉降量的预测模型,该模型依据现场实测资料建模,避免了计算过程中各种人为因素的影响,通过静载荷试验成果的学习与预测检验,证明其预测精度良好、适用性强、具有较大的工程实用价值。 相似文献
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钻孔灌注桩极限承载力及沉降的神经网络预测 总被引:2,自引:0,他引:2
采用人工神经网络对位于天津市的钻孔灌注单桩的竖向极限承载力及沉降进行了预测。实例分析表明 ,神经网络预测具有较好的精度 ,其应用前景十分广阔 相似文献
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本文采用人工神经网络对天津市钻孔灌注单桩竖向极限承载力及沉降进行了预测。实例分析表明,神经网络预测具有较好的精度,因而其应用前景十分广阔。 相似文献
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在径向基函数神经网络的基本原理基础上,通过对影响单桩极限承载力因素的分析,建立了单桩极限承载力设计的GRNN模型,并进行了实例分析。计算结果具有较高的精度和收敛速度快等特点,是一种行之有效的预测单桩极限承载力方法。 相似文献
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为合理、准确地预测单桩竖向极限承载力,借助模糊神经网络较强的学习能力和模糊逻辑推理功能,建立了基于模拟退火算法的单桩竖向极限承载力预测模型,对收集到的样本进行了训练预测,并与常规的减法聚类算法预测结果进行了对比。分析结果表明:基于模拟退火算法的模糊神经网络模型预测单桩竖向极限承载力是可行有效的,具有较大的工程实用价值。 相似文献
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沉降控制复合桩基是一种经济有效的基础形式。在设计沉降控制复合桩基时,根据单桩的截面尺寸和要控制的目标沉降确定单桩桩极限承载力,有效计算沉降控制复合桩基的沉降。 相似文献
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竖向静载实验被广泛运用于桩基承载力的确定,拟合采用的数学模型对承载力的确定至关重要。在传统双曲线方法的基础上通过放宽等轴的条件,推导了更一般形式的双曲线方程,分析了采用此法拟合试桩数据的可行性,探讨了采用曲线上曲率最大点来判定极限承载力。实际工程应用验证了此法的合理性。 相似文献
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用生物学领域生物生长的理念去研究单桩的静荷载曲线,引入4种生长曲线模型,并将其用于单桩荷载-沉降曲线的拟合和竖向极限承载力的预测,结果显示,生长曲线模型可以对桩的Q-S曲线进行拟合。结合工程试桩的实测资料分析认为,Richards生长模型拟合桩的静荷载曲线的适用性更广。 相似文献
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单桩的竖向极限承载力受众多因素的影响,各影响因素与单桩承载力之间存在着高度的复杂性和非线性,借助神经网络的一个非线性处理能力,结合演化算法,建立基于粒子群算法和BP神经网络的单桩竖向极限承载力的预测模型。实验结果表明,经过演化算法优化的BP神经网络,在预测精度和收敛速度上都取得了良好效果。 相似文献
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从基桩高应变动测试验的结果中提取特征参数,组成反映基桩竖向承载力的特征向量,利用BP神经网络的非线性映射特性和学习能力,建立了特征向量和单桩竖向极限承载力之间的一种对应关系,实例研究表明,人工神经网络的预测结果比凯司法更接近静载试验结果,因此,此方法有一定的工程实用价值。 相似文献
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加筋碎石桩单桩极限承载力 总被引:4,自引:0,他引:4
1前言碎石桩在地基处理中应用得非常广泛,它既可以提高地基承载力、降低压缩量,还可以配合砂垫层等其它措施加快软土地基的固结沉降速度,从而达到加固地基的目的。但是,碎石桩的工作需要一定的径向约束力。桩在荷载作用下在桩顶2~3倍桩径的深度范围内会发生侧向变形,引起周围粘 相似文献
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地基极限承载力的灰色预测 总被引:9,自引:0,他引:9
本文提出利用过去大量没有加载至破坏阶段的载荷试验成果,用灰色理论预测其极限承载力,用于铁道部地基可靠度规改中,以节省试验费用。大量的统计分析表明灰色理论预测极限承载力的精度较其它方法高。 相似文献