论文摘要
如何简单、高效、准确地对工程岩体进行分类是一个具有挑战性的研究课题,也是现场施工的迫切需求,特别是某些特定的地下工程。以江西某公路隧道为研究对象,结合该地区实际所处的地质环境,选取不连续结构面状态及充填情况、岩石单轴抗压强度Rc、岩石质量指标RQD、地下水渗水量W和洞轴线与层状岩石的夹角θ这五个指标作为评价因子,建立了基于BP神经网络的公路隧洞围岩分类模型,成功地对公路隧道围岩等级进行了评级,取得了良好的评价效果,为公路隧道围岩的快速分类提供了依据。
论文目录
文章来源
类型: 期刊论文
作者: 刘军,张吉祥,朱文
关键词: 神经网络,围岩分级,公路隧道
来源: 北方交通 2019年02期
年度: 2019
分类: 工程科技Ⅱ辑,信息科技
专业: 公路与水路运输,自动化技术
单位: 江西交通咨询有限公司,江西高速集团抚州管理中心
分类号: TP183;U451.2
DOI: 10.15996/j.cnki.bfjt.2019.02.022
页码: 85-87
总页数: 3
文件大小: 289K
下载量: 139
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