非饱和黄土压缩预测模型研究

非饱和黄土压缩预测模型研究

论文摘要

非饱和黄土湿陷性决定着地基处理方案的合理选择和设计,影响着工程投资与施工进度。本文通过不同的数学模型研究各物理因素对于黄土湿陷性的影响,从建模所选因子的相关性以及RBF神经网络模型及Newrbe函数对模型精度进行研究,研究发现:将含水率、孔隙比及密度等三个参数作为模型建立和评价因子满足机理与数理共同要求,并用Bivariate算法下双尾的相关性分析的结果得以验证。针对同一组数据研究时,各类方法中3因子Newrbe预测精度最高且误差最小。

论文目录

  • 1 黄土体的各力学试验
  •   1.1 非饱和土压缩试验
  •   1.2 黄土的微结构试验
  • 2 建模因子筛选与科学性判断
  •   2.1 建模因子相关性分析
  •   2.2 建模因子分析
  • 3 模型建立与预测精度分析
  •   3.1 网络模型及调用函数优选
  •   3.2 模型输出矢量求解
  •   3.3 预测模型对预测精度的影响
  •   3.4 黄土物性参数的维数对模型精度的影响
  • 4 结论
  • 文章来源

    类型: 期刊论文

    作者: 张敏

    关键词: 非饱和黄土,神经网络,含水率,孔隙比,函数

    来源: 公路交通科技(应用技术版) 2019年11期

    年度: 2019

    分类: 工程科技Ⅱ辑

    专业: 建筑科学与工程

    单位: 山西省交通建设质量安全监督局

    分类号: TU444

    页码: 68-72

    总页数: 5

    文件大小: 855K

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