人工智能-机器学习-挡土桩土相互作用模型及抗滑桩加固边坡简化计算方法研究.pdf
2022-05-04 16:05:59
9.43MB
利用FLAC3D软件,对三种不同形态的岩质边坡在不同强度地震荷载作用下的坡面水平方向位移进行数值模拟研究,并将地震作用下坡面水平位移和对应的残余剪切应变增量云图进行了对比分析。结果表明:在较小地震荷载作用下凹型坡在坡脚处的稳定性最好,而凸型和顺直型坡在坡高约1/5的部位变形较大;随着地震荷载和坡高的增加,凹型坡在坡高约3/5的地方位移出现最大值;而凸型和顺直型坡则在坡脚处出现剪应变区沿坡面向上延伸的现象。
2022-04-18 10:53:53
940KB
1
基于BP神经网络方法的边坡地表沉降预测研究，孙维吉，郭嗣琮，露天开采地表变形受岩体力学性质、地质构造、岩体结构、地应力场、地下水，露天矿采剥、工程荷载条件、地震作用、气象条件及植被
2022-02-21 23:47:22
302KB
1
使用Python编写的RBF神经网络算法，用来对边坡的位移进行预测。该算法在实际中已经得到了验证，在边坡位移预测中具有很大的使用价值。
2022-02-17 17:16:36
3KB
1
针对灰色理论传统的等时距GM（1,1）模型存在不能应用于工程实际中常常存在的非等时距的监测时序问题，建立了不等时距的灰色GM（1,1）边坡位移预测模型。鉴于模型建立及应用中的计算比较烦琐，将模型编制成应用软件，支持输入少量历史监测数据预测指定时间的边坡位移。通过实例利用应用软件对边坡位移进行了预测，实际证明其拟合精度较好,预测结果正确可靠,能够反映边坡位移的客观存在与发展态势，且提高了效率，便于实际工程应用。
2022-02-06 16:50:44
199KB
1