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张小明 2026/1/12 0:25:37
做英雄联盟网站的图片素材,公司建网站的好处,黄冈seo推广软件的更新版本,那些做网站的那些软件都叫啥单桩荷载 - 沉降响应的反向传播神经网络建模 1. 引言 桩作为一种重要的深基础类型,是细长的结构构件,用于将地上上部结构的荷载通过软弱地层传递到更合适的承载地层,如较硬的土壤或岩石。因此,桩支撑结构的安全性和稳定性在很大程度上取决于桩的性能。评估单桩的荷载 - 沉…单桩荷载 - 沉降响应的反向传播神经网络建模1. 引言桩作为一种重要的深基础类型,是细长的结构构件,用于将地上上部结构的荷载通过软弱地层传递到更合适的承载地层,如较硬的土壤或岩石。因此,桩支撑结构的安全性和稳定性在很大程度上取决于桩的性能。评估单桩的荷载 - 沉降性能是桩基础设计的主要方面之一。在设计中,需要考虑多个因素对桩荷载 - 沉降特性的影响,如周围土体的非线性力学行为、桩本身的特性以及桩的安装方法。在桩的沉降分析方面,Poulos和Davis(1980)指出,即时沉降是最终沉降的主要组成部分,对于饱和黏土中的桩,还需考虑固结沉降。对于砂土地基中的桩,即时沉降几乎占最终沉降的全部。此外,Vesic(1977)提出了一种半经验方法来计算桩的即时沉降。预测桩沉降的方法有理论方法和实验方法。近年来,软计算方法,尤其是人工神经网络(ANNs),在预测桩基础的轴向和侧向承载力方面取得了不同程度的成功。不过,之前的一些模型存在局限性。例如,Shahin(2014)的模型仅专注于打入式钢桩,且只使用了锥尖阻力的平均值作为输入;Nejad和Jaksa(2017)的模型虽然考虑了21个输入变量,但忽略了输入参数的组合和描述性的不确定性。本文的目标包括:- 开发一个反向传播神经网络(BPNN)模型,以准确估计单桩在各种荷载、桩特性、安装方法以及土壤和地面条件下的荷载 - 沉降行为。- 研究描述性因素(分类或数值)的选择对建模精度的影响。- 通过敏感性分析探索影响桩行为的因素的相对重要性。2. 反向传播神经网络方法本研究采用了三层前馈神经网络拓扑结构,如图1所示。反向传播算法包含两个
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