自组织神经网络法综合评价水质

将人工神经网络原理运用于水质评价问题中 ,建立了多指标水质综合评价的SOFM网络模型 ,并以实测资料为例对所建模型进行了训练和检验 ,研究结果表明 ,SOFM网络性能良好、预测精度高、简便易行 ,是水质综合评价的一种有效方法 ;人工神经网络技术具有广阔的应用前景。     

修正Cam模型与Lade-Duncan屈服准则的合理耦合

修正Cam模型成功地柔合进了临界状态概念,是描述正常固结土体应力与变形关系特性最为主要和奠基性的模型,也是其它土体弹塑性模型发展的基础.修正Cam模型在π平面上的投影是一个圆,这不符合众多岩土类材料在π平面上的屈服和破坏轨迹的实验事实;而在三维应力状态下,Lade-Duncan破坏准则能对岩土类材料在π平面上的强度与摩擦特性给出合理的描述.基于这种认识,提出了Lade-Duncan破坏准则与修正Cam模型相结合的模型(Cam-Lade模型),并通过实验资料,验证了该模型的合理性.     

一种基于波动理论的打桩系统优化选配

为确保打入式预制桩的成桩质量和提高打桩效率,运用一维应力波传播理论,分析了锤-桩-土系统相互作用机理,建立了动力打桩简化模型.系统分析了各因素(锤重,落高,桩垫刚度、厚度,桩帽重量)对冲击力、持续时间、贯入度的影响.根据沉桩曲线,应用波动方程法对打桩系统各部分进行优化配置.工程实例研究表明,模拟结果与工程实际相吻合. 更多还原     

浅析数值模拟的误差

用模型研究客观实体,已成为人们惯用的工作方法。通常,以拟合来检验与校正模型,并认为拟合好的模型,用之进行预测可靠性也高。     

土木工程人才培养方案研究

人才培养方案是学校组织一切教学活动和从事教学管理的重要依据,是一所学校的教育理念和教学思想的集中体现。广东工业大学根据"夯实基础、拓宽口径、注重素质、强化能力、突出特色"的思路,构建了素质、知识、能力三位一体的培养模式。2010版人才培养方案注重对创新精神和实践能力的培养,让毕业生成为既掌握土木工程学科的基本理论和基本知识,又获得工程师基本训练的应用型创新人才。     

静动力排水固结法处理淤泥质软基的加固效果分析

结合广州南沙泰山石化淤泥软基处理工程实践,通过软土微结构试验、室内土工试验和原位测试(静载荷试验、动力触探试验、十字板剪切试验),从宏观与微观两个层次分析了静动力排水固结处理前后软土的微观结构和物理力学性质的变化,总结了软黏土静动力排水固结法的加固机理和加固效果．研究表明本工程所采用的“动静结合,先轻后重、逐级加能、少击多遍”施工工艺,辅以填土预压和塑料板排水,地基承载力明显提高,土体的各种物理力学性质大大改善,该方法在淤泥软基处理工程中可推广应用．     

城市需水量预测的混沌神经网络模型

将人工神经网络原理引入城市需水量预测中，针对BP网络收敛速度慢、易陷入局部极小的缺陷，提出了基于混沌神经网络的城市需水量预测模型，该模型简便易行，收敛速度快、预测精度高，具有良好的应用前景。     

人工神经网络在砂土液化评价中的应用

影响饱和砂土液化的因素有多个,单凭某个参数判别砂土是否产生振动液化存在片面性。应用人工神经网络计算原理,建立起７个参数综合评价砂土液化的ＢＰ网络模型,对砂土液化的严重程度和危害程度作出评价。实例研究表明,人工神经网络方法对评价砂土液化行之有效。     

土力学实验教学与考核模式改革探析

以广东工业大学土力学实验教学改革与实践为例,对比分析了3种考核模式的特点和教学效果。研究表明,传统的教学与考核模式（考核模式Ⅰ"平时成绩+实验报告"）,容易形成千篇一律的实验报告,难以达到预期的教学效果。考核模式Ⅱ（平时成绩+实验报告+考试）,加入了实验考试后,实验成绩分布和教学效果明显改善。实验考核可调动学生对实践的兴趣,提高动手能力。"引导-设计-实验-报告"四环节实验教学过程和全程考试模式（考核模式Ⅲ）,符合"以学生为中心,以成果为导向"的工程教育理念,教学与考核双管齐下,能获得理想的实验教学效果。     

粉煤灰基水玻璃混凝土研制及性能探究

以煅烧后粉煤灰为耐酸粉料,水玻璃为胶结料制作耐酸腐蚀砂浆。以不同浓度和种类的酸液模拟酸性介质环境进行酸性腐蚀试验,参照GB 50212-2014中对于水玻璃混凝土的相关要求,通过检测试块抗压强度及质量损失率确定试块的耐酸性能。研究得到耐酸腐蚀性能较优的水玻璃砂浆配方,初步验证了粉煤灰作为耐酸粉料制作水玻璃砂浆的可行性。以扫描电镜观察试块经腐蚀处理后的内部结构,并通过XRD分析其构型,对粉煤灰中各成分与水玻璃所产生的反应进行了讨论,得出了以粉煤灰为耐酸粉料的水玻璃砂浆的耐酸机理。