基于进化神经网络模型的面板堆石坝沉降和面板挠度预测

发布时间：2018-07-13 15:29

【摘要】：堆石坝变形和面板挠度的预估对指导堆石坝设计和施工具有重要意义。针对堆石坝室内试验参数和实际参数存在差异,而待建堆石坝缺乏实测变形进行参数反馈,难以较准确预估堆石坝沉降和面板挠度,为此较广泛搜集了类似面板堆石坝工程的监测数据,将遗传算法和神经网络模型相结合,建立了堆石坝工程变形预测的进化神经网络模型。由待建面板堆石坝工程的坝高、宽高比和干密度等作为控制参数,结合训练好的进化神经网络模型,预测得到待建面板堆石坝的变形及面板挠度。实例分析表明,该方法可行。
[Abstract]:The prediction of deformation and face deflection of rockfill dam is of great significance to guide the design and construction of rockfill dam. In view of the difference between the indoor test parameters and the actual parameters of the rockfill dam, it is difficult to accurately estimate the settlement of the rockfill dam and the deflection of the face slab due to the lack of parameter feedback on the measured deformation of the rockfill dam to be built. For this reason, the monitoring data of similar face rockfill dam are collected widely, and the evolutionary neural network model for predicting deformation of rockfill dam is established by combining genetic algorithm with neural network model. The deformation and deflection of the face rockfill dam are predicted by using the dam height, width to height ratio and dry density as the control parameters, combined with the trained evolutionary neural network model. An example shows that this method is feasible.
【作者单位】： 三峡大学水利与环境学院;天津标信检测技术发展有限公司;湖南涔天河工程建设投资有限责任公司;
【基金】：国家自然科学基金资助项目(51209124)
【分类号】：TV641.43

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