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一種基于bp神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的雙橋靜力觸探數(shù)據(jù)的力學(xué)指標(biāo)確定方法

文檔序號(hào):5304385閱讀:440來源:國知局
一種基于bp神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的雙橋靜力觸探數(shù)據(jù)的力學(xué)指標(biāo)確定方法
【專利摘要】一種基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的雙橋靜力觸探數(shù)據(jù)的力學(xué)指標(biāo)確定方法,其步驟為:①雙橋靜力觸探數(shù)據(jù)和土的力學(xué)指標(biāo)的收集與整理;②建立雙橋靜力觸探力學(xué)指標(biāo)確定BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測(cè)模型;③對(duì)雙橋靜力觸探力學(xué)指標(biāo)確定BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測(cè)模型進(jìn)行訓(xùn)練;④運(yùn)用已完成訓(xùn)練的雙橋靜力觸探力學(xué)指標(biāo)確定BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測(cè)模型對(duì)土層力學(xué)指標(biāo)進(jìn)行預(yù)測(cè)。其優(yōu)點(diǎn)是:為通過靜力觸探數(shù)據(jù)確定土層力學(xué)指標(biāo)提供了可靠的理論方法;以大量雙橋靜力觸探數(shù)據(jù)和土類力學(xué)指標(biāo)作為訓(xùn)練樣本,為力學(xué)指標(biāo)確定BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測(cè)模型的可靠性提供有力支撐,保證了預(yù)測(cè)結(jié)果的準(zhǔn)確性;可使勘察工作中鉆探孔數(shù)大大減少,從而縮短勘察周期,節(jié)約勘察成本,并能提高工程勘察的質(zhì)量。
【專利說明】一種基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的雙橋靜力觸探數(shù)據(jù)的力學(xué)指標(biāo)確定方法
【技術(shù)領(lǐng)域】
[0001]本發(fā)明涉及巖土工程原位測(cè)試應(yīng)用研究領(lǐng)域,具體地說是一種基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的雙橋靜力觸探數(shù)據(jù)的力學(xué)指標(biāo)確定方法。
【背景技術(shù)】
[0002]傳統(tǒng)勘察方式以鉆探為主,而把靜力觸探作為改善和提高勘察精度的一項(xiàng)輔助措施,而新的勘察方式則強(qiáng)調(diào)勘察應(yīng)以靜力觸探為基礎(chǔ)和有針對(duì)性地進(jìn)行鉆探、室內(nèi)試驗(yàn)和其他原位測(cè)試,它同樣重視鉆探、室內(nèi)試驗(yàn)的作用,這種勘察方式的轉(zhuǎn)變使鉆探孔數(shù)大大減少,縮短了勘察周期,節(jié)約了勘察成本,并提高了勘察的質(zhì)量。利用靜力觸探測(cè)試技術(shù)代替?zhèn)鹘y(tǒng)的勘察方式,需要對(duì)靜力觸探數(shù)據(jù)進(jìn)行深入的挖掘和充分的利用。
[0003]目前,國內(nèi)外學(xué)者通過靜力觸探參數(shù)與土層力學(xué)指標(biāo)間的統(tǒng)計(jì)分析已建立了大量的回歸方程或經(jīng)驗(yàn)公式,但這些回歸方程受土性分類識(shí)別、形成環(huán)境及回歸分析中所采用靜力觸探參數(shù)的可靠性影響,在工程實(shí)踐中難以廣泛應(yīng)用;現(xiàn)有一些地方規(guī)范及工程地質(zhì)手冊(cè)主要列出了單橋靜力觸探數(shù)據(jù)與地基承載力的經(jīng)驗(yàn)取值關(guān)系,并無具體的理論和方法,適用范圍也不廣泛。因此,如何提供一種基于雙橋靜力觸探數(shù)據(jù)的力學(xué)指標(biāo)確定方法,建立力學(xué)指標(biāo)的預(yù)測(cè)模型,已成為本領(lǐng)域亟待解決的技術(shù)問題。

【發(fā)明內(nèi)容】

[0004]本發(fā)明的目的是利用現(xiàn)有的雙橋靜力觸探數(shù)據(jù)和地基承載力、抗剪強(qiáng)度、壓縮模量三個(gè)力學(xué)指標(biāo),采用BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法,研制一種基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的雙橋靜力觸探數(shù)據(jù)的力學(xué)指標(biāo)確定方法。
[0005]本發(fā)明一種基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的雙橋靜力觸探數(shù)據(jù)的力學(xué)指標(biāo)確定方法,其具體技術(shù)方法按以下步驟實(shí)施:
[0006]①、雙橋靜力觸探數(shù)據(jù)和土的力學(xué)指標(biāo)的收集與整理:通過收集整理場(chǎng)地工程地質(zhì)勘察報(bào)告、土工試驗(yàn)成果資料等,收集統(tǒng)計(jì)雙橋靜力觸探數(shù)據(jù)和土的力學(xué)指標(biāo);
[0007]所述的雙橋靜力觸探數(shù)據(jù)包括錐尖阻力q。和側(cè)壁摩阻力fs ;所述的土的力學(xué)指標(biāo)包括地基承載力fQ、抗剪強(qiáng)度(粘聚力C、內(nèi)摩擦角P)、壓縮模量Es。
[0008]②、建立雙橋靜力觸探力學(xué)指標(biāo)確定BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測(cè)模型:基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法,利用步驟①的數(shù)據(jù)信息建立預(yù)測(cè)模型;
[0009]所述的雙橋靜力觸探力學(xué)指標(biāo)確定BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型采用I個(gè)輸入層、I個(gè)輸出層和I個(gè)隱含層的網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu),具體建立過程按下列方式實(shí)施:
[0010]將沿深度的第η-2, η-1, η, η+1, η+2個(gè)錐尖阻力qc值和n~2, n_l, n, n+1, n+2個(gè)
側(cè)摩阻力fs值作為輸入層,網(wǎng)絡(luò)模型輸入層由10維矢量構(gòu)成:
[0011]X-[q:-\C\q:,qT\qn:2fr2JrlJ:jrljr2]
[0012]將第η個(gè)輸入值對(duì)應(yīng)深度點(diǎn)處土的力學(xué)指標(biāo)作為輸出層,網(wǎng)絡(luò)模型輸出層為4維矢量:
[0013]Y = [Dn, Cn, Jn, Mn,]
[0014]Dn表示第η個(gè)輸入值對(duì)應(yīng)深度處的地基承載力,Cn表示第η個(gè)輸入值對(duì)應(yīng)深度處的粘聚力,Jn表示第η個(gè)輸入值對(duì)應(yīng)深度處的tanq>,Mn表示第η個(gè)輸入值對(duì)應(yīng)深度處的壓
縮模量。
[0015]③、對(duì)雙橋靜力觸探力學(xué)指標(biāo)確定BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測(cè)模型進(jìn)行訓(xùn)練:運(yùn)用matlab軟件,設(shè)定網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練函數(shù)類型,輸出層激活函數(shù)類型,最大迭代次數(shù)epochs,期望誤差最小值設(shè)定值goal和修正權(quán)值的學(xué)習(xí)效率Ir,對(duì)BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型進(jìn)行訓(xùn)練;
[0016]所述的網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練函數(shù)類型采用traincgf函數(shù);
[0017]所述的輸出層激活函數(shù)類型采用purelin函數(shù);
[0018]所述的最大迭代次數(shù)epochs設(shè)定為1000次;
[0019]所述的期望誤差最小值設(shè)定值goal設(shè)定為0.01 ;
[0020]所述的修正權(quán)值的學(xué)習(xí)效率Ir設(shè)定為0.05。
[0021]④、運(yùn)用步驟③中已完成訓(xùn)練的雙橋靜力觸探力學(xué)指標(biāo)確定BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測(cè)模型,通過土層雙橋靜力觸探數(shù)據(jù)平均值對(duì)土層力學(xué)指標(biāo)進(jìn)行預(yù)測(cè);
[0022]所述的土層雙橋靜力觸探數(shù)據(jù)平均值為各層土中所有錐尖阻力q。和側(cè)壁摩阻力fs的算數(shù)平均值。
[0023]本發(fā)明一種基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的雙橋靜力觸探數(shù)據(jù)的力學(xué)指標(biāo)確定方法的優(yōu)點(diǎn)是:為通過靜力觸探數(shù)據(jù)確定土層力學(xué)指標(biāo)提供了可靠的理論方法;以大量雙橋靜力觸探數(shù)據(jù)和土類力學(xué)指標(biāo)作為訓(xùn)練樣本,為力學(xué)指標(biāo)確定BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測(cè)模型的可靠性提供有力支撐,保證了預(yù)測(cè)結(jié)果的準(zhǔn)確性;可使勘察工作中鉆探孔數(shù)大大減少,從而縮短勘察周期,節(jié)約勘察成本,并能提高工程勘察的質(zhì)量。
【專利附圖】

【附圖說明】
[0024]圖1為一種基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的雙橋靜力觸探數(shù)據(jù)的力學(xué)指標(biāo)確定方法的流程圖;
[0025]圖2為雙橋靜力觸探數(shù)據(jù)力學(xué)指標(biāo)確定BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)圖。
【具體實(shí)施方式】
[0026]以下通過特定的具體實(shí)例說明本發(fā)明的實(shí)施方式,請(qǐng)參閱圖1,一種基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的雙橋靜力觸探數(shù)據(jù)的力學(xué)指標(biāo)確定方法:
[0027]①、雙橋靜力觸探數(shù)據(jù)和土的力學(xué)指標(biāo)的收集與整理:通過收集整理長三角地區(qū)各典型地質(zhì)區(qū)域工程地質(zhì)勘察報(bào)告、土工試驗(yàn)成果資料等,收集統(tǒng)計(jì)雙橋靜力觸探數(shù)據(jù)和土的力學(xué)指標(biāo),共計(jì)89組,其中包含Q4al粘土 28組、Q4al粉質(zhì)粘土 22組、Q4al粉土 27組、Q4al粉砂12組;
[0028]②、建立雙橋靜力觸探力學(xué)指標(biāo)確定BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測(cè)模型:基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法,利用步驟①的數(shù)據(jù)信息建立預(yù)測(cè)模型,訓(xùn)練樣本示例見表I ;
[0029]表I雙橋靜力觸探力學(xué)指標(biāo)確定BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練樣本示例
[0030]
【權(quán)利要求】
1.一種基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的雙橋靜力觸探數(shù)據(jù)的力學(xué)指標(biāo)確定方法,其特征在于,其方法包括以下步驟: ①、雙橋靜力觸探數(shù)據(jù)和土的力學(xué)指標(biāo)的收集與整理:通過收集整理場(chǎng)地工程地質(zhì)勘察報(bào)告、土工試驗(yàn)成果資料等,收集統(tǒng)計(jì)雙橋靜力觸探數(shù)據(jù)和土的力學(xué)指標(biāo); ②、建立雙橋靜力觸探力學(xué)指標(biāo)確定BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測(cè)模型:基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法,利用步驟①的數(shù)據(jù)信息建立預(yù)測(cè)模型; ③、對(duì)雙橋靜力觸探力學(xué)指標(biāo)確定BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測(cè)模型進(jìn)行訓(xùn)練:運(yùn)用matlab軟件,設(shè)定網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練函數(shù)類型,輸出層激活函數(shù)類型,最大迭代次數(shù)epochs,期望誤差最小值設(shè)定值goal和修正權(quán)值的學(xué)習(xí)效率Ir,對(duì)BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型進(jìn)行訓(xùn)練; ④、運(yùn)用步驟③中已完成訓(xùn)練的雙橋靜力觸探力學(xué)指標(biāo)確定BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測(cè)模型,通過土層雙橋靜力觸探數(shù)據(jù)平均值對(duì)土層力學(xué)指標(biāo)進(jìn)行預(yù)測(cè)。
2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的雙橋靜力觸探數(shù)據(jù)的力學(xué)指標(biāo)確定方法,其特征在于:所述的雙橋靜力觸探數(shù)據(jù),包括錐尖阻力q。和側(cè)壁摩阻力fs ;所述的土的力學(xué)指標(biāo),包括:地基承載力&、抗剪強(qiáng)度(粘聚力C、內(nèi)摩擦角P)、壓縮模量Es。
3.根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的雙橋靜力觸探數(shù)據(jù)的力學(xué)指標(biāo)確定方法,其特征在于:所述的雙橋靜力觸探力學(xué)指標(biāo)確定BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型采用I個(gè)輸入層、I個(gè)輸出層和I個(gè)隱含層的網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu),具體建立過程按下列方式實(shí)施: 將沿深度的第n-2, n-1,n, n+1,n+2個(gè)錐尖阻力qc值和n-2, n-l, n, n+1,n+2個(gè)側(cè)摩阻力fs值作為輸入層,網(wǎng)絡(luò)模型輸入層由10維矢量構(gòu)成:

4.根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的雙橋靜力觸探數(shù)據(jù)的力學(xué)指標(biāo)確定方法,其特征在于:所述的網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練函數(shù)類型采用traincgf函數(shù);所述的輸出層激活函數(shù)類型采用purelin函數(shù);所述的最大迭代次數(shù)epochs設(shè)定為1000次;所述的期望誤差最小值設(shè)定值goal設(shè)定為0.01 ;所述的修正權(quán)值的學(xué)習(xí)效率Ir設(shè)定為0.05。
5.根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的雙橋靜力觸探數(shù)據(jù)的力學(xué)指標(biāo)確定方法,其特征在于:所述的土層雙橋靜力觸探數(shù)據(jù)平均值為各層土中所有錐尖阻力q。和側(cè)壁摩阻力fs的算數(shù)平均值。
【文檔編號(hào)】E02D1/00GK103912026SQ201410104939
【公開日】2014年7月9日 申請(qǐng)日期:2014年3月20日 優(yōu)先權(quán)日:2014年3月20日
【發(fā)明者】蔡清, 程江濤, 萬凱軍, 于沉香, 陳定安, 黃靜 申請(qǐng)人:中冶集團(tuán)武漢勘察研究院有限公司
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