【摘 要】
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以大连某实际工程作为研究场地,室内试验与原位测试所得碎石土地基物理力学参数与实测所得强夯处理沉降量作为样本,通过BP神经网络对样本的训练、学习,建立地基土力学参数与
【机 构】
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吉林大学建设工程学院; 中国地质调查局沈阳地质调查中心; 中国地质科学院水文地质环境地质研究所;
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以大连某实际工程作为研究场地,室内试验与原位测试所得碎石土地基物理力学参数与实测所得强夯处理沉降量作为样本,通过BP神经网络对样本的训练、学习,建立地基土力学参数与强夯处理的沉降量之间的映射关系,利用所得映射关系对场地实测的沉降量进行物理力学参数的反演分析。结果表明:经过训练的神经网络模型可快速得出所需参数,利用flac3d以反演所得参数进行计算,模拟沉降量与实测沉降量的误差为4.87%,在可接受的范围之内;基于神经网络的位移反分析方法可以省去繁琐的测试工作,但该方法的实现需要有充足的样本数据作为支撑。
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