碾压混凝土坝层面抗剪断强度的人工神经网络与模糊逻辑系统预测

碾压混凝土坝层面抗剪断强度的人工神经网络与模糊逻辑系统预测

论文摘要

碾压混凝土坝层面抗剪断强度与其影响因素之间是不确定性和非线性的。该文基于人工神经网络与模糊逻辑系统方法对碾压混凝土坝层面抗剪断强度参数进行预测。将水胶比、胶凝材料含量、粉煤灰掺量、层面处理方式、层面间隔时间作为模型输入参数,抗剪断强度参数f′和c′作为输出参数,考虑室内试验和现场原位试验2种不同情况,建立人工神经网络与模糊逻辑系统预测模型。模型训练与测试结果表明:人工神经网络的预测精度优于模糊逻辑系统,室内试验的预测精度优于现场原位试验。人工神经网络与模糊逻辑系统模型预测值与试验值符合情况均较理想,可以作为层面抗剪断强度的预测方法,为混凝土层面结合性能评估提供依据。

论文目录

  • 1 碾压混凝土层间抗剪断强度
  • 2 人工神经网络
  •   2.1 人工神经网络基本原理
  •   2.2 人工神经网络模型
  • 3 模糊逻辑系统
  •   3.1 模糊逻辑原理
  •   3.2 模糊逻辑模型
  • 4 结果与讨论
  • 5 结论
  • 文章来源

    类型: 期刊论文

    作者: 申嘉荣,徐千军

    关键词: 碾压混凝土坝,人工神经网络,模糊逻辑系统,抗剪断强度

    来源: 清华大学学报(自然科学版) 2019年05期

    年度: 2019

    分类: 工程科技Ⅱ辑,信息科技

    专业: 水利水电工程,自动化技术

    单位: 清华大学水沙科学与水利水电工程国家重点实验室

    基金: 国家重点研发计划课题(2017YFC0804602),国家自然科学基金资助项目(51839007,51879141),水沙科学与水利水电工程国家重点实验室自主科研课题(2016-KY-05)

    分类号: TV642.2;TP183

    DOI: 10.16511/j.cnki.qhdxxb.2018.25.058

    页码: 345-353

    总页数: 9

    文件大小: 468K

    下载量: 373

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