徐佩华, 导师:陈剑平,基于人工神经网络方法的锦屏一级水电站枢纽区高边坡稳

  本文关键词：基于人工神经网络方法的锦屏一级水电站枢纽区高边坡稳定性分区研究，由笔耕文化传播整理发布。

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文献名称：基于人工神经网络方法的锦屏一级水电站枢纽区高边坡稳定性分区研究

    前言：论文以“广义,用该网络对锦屏一级水电站枢纽区高边坡稳定性进行了预测,并将其结果与工程地质分析法、极限平衡法、数值模拟法计算的结果进行了比较,认为人工神经网络法计算的结果是可靠的。论文对V#线下游左岸边坡、右岸普斯罗沟工程边坡在不同条件下的稳定性进行了充分、系统的研究,这些都可直接作为施工期和运行期边坡稳定性研究阶段的成果,同时也是为今后其它水电站的修建提供范例,为高陡边坡研究进行探索,对锦屏一级水电站的修建和边坡工程的研究都有实际意义。
    Jingping step one hydropower station locates in lower zone between gaugestation and Shoupa groove of big river bend where is in upstream of Yalong riverwhere is in southwester of Sichuan province. The hydropower station locates inborder land between Yanyuan county and Muli Li national autonomous county.The hydropower station dam design height is 305m. the normal impoundingwater height is 1880m. The equipped capacitor is 3,600MW, that equivalents 1.5folds generating capacity of Three Gorges hydropower s...

文献名称 基于人工神经网络方法的锦屏一级水电站枢纽区高边坡稳定性分区研究

Article Name
英文(英语)翻译 A Study on the Demarcation of High Slope Stability of Step One Hydro-junction in Jingping by Artificial Neural Network;

作者 徐佩华; 导师:陈剑平;

Author

作者单位
Author Agencies 吉林大学;

文献出处
Article From 中国科学院上海冶金研究所; 材料物理与化学(专业) 博士论文 2000年度

关键词 BP人工神经网络; 概率人工神经网络; 三维数值模拟; 3D-σ; FLAC-3D; 边坡变形; 极限平衡法; 高边坡; 锦屏一级水电站;

Keywords BP artificial neural network;probability artificial neural network;three-dimensional numerical simulation;3D-sigma;FLAC-3D;slope deformation;limiting equilibrium;high slope;Jingping step one hydropowe

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  本文关键词：基于人工神经网络方法的锦屏一级水电站枢纽区高边坡稳定性分区研究，由笔耕文化传播整理发布。