软土变形特性的神经网络模型研究

周秋娟; 陈晓平; 曾玲玲

doi:10.13204/j.gyjz200806014

软土变形特性的神经网络模型研究

doi: 10.13204/j.gyjz200806014

1.
1. 暨南大学力学与土木工程系,广州 510632;
2.
2. 东南大学交通学院岩土工程研究所,南京 210096

基金项目:

广东省科技计划项目(2006B37201003);湖北省环境岩土工程重点实验室开放基金项目(T110503)

详细信息

作者简介:
周秋娟,女,1981年出生,博士研究生。E-mail:qjzhou2@126.com.

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出版历程
- 收稿日期: 2007-10-13
- 刊出日期: 2008-06-20

RESEARCH ON NEURAL NETWORK MODEL OF DEFORMATION BEHAVIOR OF SOFT SOIL

1.
1. Department of Mechanics and Civil Engineering,Jinan University Guangzhou 510632;
2.
2. Institute of Geotechnical Engineering,Southeast University Nanjing 210096

摘要

摘要: 根据软土三轴试验成果和神经网络技术建立不同应力路径下软土BP模型和软土蠕变BP模型,并通过独立试验数据验证模型的可靠性,说明神经网络模型可以作为土体建模的有效路径。通过不同训练方案的对比预测可知:作为软土变形试验的一种补充手段,神经网络模型更适用数据内插的预测。另外,训练样本的多少和可靠性对模型精度影响显著。
- 神经网络 /
- 软土 /
- 应力路径 /
- 含水量 /
- 蠕变
Abstract: Based on the triaxial test results of soft soil and the neural network technology,the BP model of soft soil in different stress paths and the creep BP model of soft soil are set up.The reliability of the models is validated by the data of other tests.It shows that neural network model is an effective way to set up constitutive model of soils.Through the contrast training and forecasting,some useful conclusions could be drawn.Neural network model is most suitable for interpolation forecasting,and it can be used as a supplementary way for deformation test of soft soil.In addition,the magnitude and reliability of the training samples are important impacts on model precision.
- neural network /
- soft soil /
- stress path /
- water content /
- creep

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