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主成分神经网络模型在大坝观测资料分析中的应用 总被引:1,自引:0,他引:1
在大坝观测资料分析中,各因子间常存在不同程度的相关性,这种相关性有时会对分析效果产生较大的影响;另外,通常的回归模型为线性模型,难以精确反映一般为非线性函数的因变量的变化规律。针对上述问题,本文将主成分分析和模糊神经网络相结合,建立大坝观测数据的主成分模糊神经网络模型,经实例计算,该模型的预报精度较高。 相似文献
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采用有限元软件ABAQUS,基于一致黏弹性人工边界和波动输入,建立上部建筑物-土-隧道相互作用二维平面应变模型,利用等效线性化模拟土体非线性,输入不同频谱特性的三条地震动,研究了上部建筑物的刚度、层数(高度)、与隧道间距和隧道埋深等因素对隧道地震响应的影响。分析结果表明,上部建筑物的存在对隧道地震响应的影响不可忽视,影响程度可达到30%左右。上部建筑物与隧道的间距、层数(高度)、刚度不同,对隧道地震响应的影响程度也会发生变化。其中间距和层数(高度)影响较大,间距越大,影响越小,当间距与建筑物宽度的比值超过2之后,建筑物的存在对隧道的影响可忽略;建筑物的层数越多、高度越高,对隧道的影响越大,18层时使隧道最大主应力峰值和相对变形的增加较6层时增大了20%~30%。建筑物的刚度对隧道响应的影响较小。在对隧道进行抗震设计时,应考虑上部建筑物可能对其造成的不利影响。 相似文献
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本文在对作用在梅山连拱坝上的主要荷载效应深入分析的基础上,采用薄层单元有限元分析法,对梅山连拱坝垛尾缝物理成因进行了量化研究,并提出了馈控裂缝的控制荷载图。 相似文献