| 神经网络在研究岩石断裂韧度尺寸效应的应用 |
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| 引用本文： | 张盛,王启智.神经网络在研究岩石断裂韧度尺寸效应的应用[J].四川大学学报(工程科学版),2005,37(3):37-41. |
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| 作者姓名： | 张盛 王启智 |
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| 作者单位： | 四川大学,建筑与环境学院,四川,成都,610065 |
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| 基金项目： | 国家自然科学基金资助项目(10472075) |
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| 摘 要： | 介绍了人工神经网络在预测人字形切槽巴西圆盘试样(CCNBD)断裂韧度时的应用，通过分析表明，神经网络得到的断裂韧度预测值比CCNBD尺度律公式得到的值更加接近实验值，神经网络直接基于实验数据进行训练，不需要作任何假设，对于构形比较复杂，试样制备时难以满足完全几何相似的CCNBD试样，研究其尺寸效应是比较有利的。
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| 关 键 词： | 人工神经网络 岩石断裂韧度 人字形切槽巴西圆盘试样 |
| 文章编号： | 1009-3087(2005)03-0037-05 |
Application of Neural Network to the Study of Size Efect in Rock Fracture Toughness |
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| ZHANG Sheng,WANG Qi-zhi.Application of Neural Network to the Study of Size Efect in Rock Fracture Toughness[J].Journal of Sichuan University (Engineering Science Edition),2005,37(3):37-41. |
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| Authors: | ZHANG Sheng WANG Qi-zhi |
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| Abstract: | This paper introduces the method to predict the rock fracture toughness of the cracked chevron notched Brazilian disc(CCNBD) by using neural network.As a result,the fracture toughness from ANN forecast is much more close to the experimental value than that from scaling law calculated.Moreover,since Neural networks directly use experimental results in training,there is no need for any assumption.This is of advantage to the complex samples of CCNBD considering the size effect of incomplete geometrically similar samples. |
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| Keywords: | Artificial Neural Network rock fracture toughness cracked chevron notched Brazilian disc(CCNBD) |
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