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基于神经网络的柔性机场跑道剖面动态变形分析

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目录

基于神经网络的柔性机场跑道剖面动态变形分析

ANALYSIS OF VERTICAL DYNAMIC DEFLETION OF FLEXIBLE PAVEMENT PROFILE BASED ON NEURAL NEWORK

摘 要

Abstract

目 录

第1章 绪 论

1.1 课题背景

1.2 课题目的及意义

1.2.1 课题目的

1.2.2 课题意义

1.3 相关领域的研究现状

1.3.1 国外机场跑道研究现状

1.3.2 国内机场跑道研究现状

1.3.3 国外人工神经网络在土木工程领域的应用

1.3.4 国内人工神经网络在土木工程领域的应用

1.4 本文主要工作

第2章 基本理论与试验

2.1 引言

2.2 人工神经网络

2.2.1 人工神经网络的发展简史

2.2.2 人工神经网络基本概念

2.2.3 人工神经网络模型

2.2.4 人工神经网络的分类

2.2.5 人工神经网络的基本功能

2.2.6 人工神经网络的应用

2.3 RBF神经网络的基本理论

2.3.1 RBF神经网络的结构

2.3.2 RBF神经网络学习算法

2.3.3 RBF神经网络的优点及适用范围

2.4 NAPTF试验

2.4.1 试验背景

2.4.2 试验设计与加载设备

2.4.3 试验目的

2.4.4 试验数据的测量与记录

2.5 本章小结

第3章 机场跑道RBF神经网络模拟

3.1 引言

3.2 RBF神经网络模型

3.2.1 假设

3.2.2 模型

3.2.3 模拟过程

3.2.4 模拟结果

3.2.5 跑道剖面层变形过程中参数研究

3.2.6 举例分析

3.3 样本输入维数的调整

3.3.1 表层相邻三点中间值变形预测以下各层变形

3.3.2 表层相邻三点变形预测以下各层变形

3.3.3 表层相邻五点变形预测以下各层变形

3.3.4 相邻层相邻五点变形预测

3.3.5 各种类型比较

3.4 本章小结

第4章 机场跑道有限元模拟及其与RBF模拟比较

4.1 引言

4.2 基本概念

4.2.1 相关系数

4.2.2 相似度

4.2.3 应变能

4.3 基本参数及跑道各层顶部最终位移

4.4 轴对称模型

4.5 轴对称模型结果与RBF结果的比较

4.5.1 跑道各层的竖向变形

4.5.2 跑道各层的应变能

4.5 三维模型

4.6 三维模型结果与RBF结果的比较

4.6.1 跑道各层的竖向变形

4.6.2 跑道各层的应变能

4.6 本章小结

结 论

附 录

0. 说明

1. 跑道剖面层顶部变形曲线的动态发展过程图

1.1 实际取值

1.2 圆滑处理

2. l层j阶段平均厚度和初始厚度比值关系图

2.1 实际取值

2.2 圆滑处理

3. l层j阶段平均变形与平均厚度比值关系图

3.1 实际取值

3.2 圆滑处理

4. l层j阶段最大变形与平均厚度比值关系图

4.1 实际取值

4.2 圆滑处理

5. j阶段任意两层平均厚度比值关系图

5.1 实际取值

5.2 圆滑处理

6. j阶段任意两层最大变形比值关系图

6.1 实际取值

6.2圆滑处理

参考文献

哈尔滨工业大学学位论文原创性声明及使用授权说明

致 谢

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摘要

本文利用径向基函数(Radial-BasisFunction,RBF)人工神经网络模型,对往复荷载作用下机场跑道的各层剖面变形状态进行动态分析,并与ABAQUS建模结果进行比较。
  RBF模型的构造,考虑了跑道表层局部变形对跑道表层以下各层的顶部变形曲线相应点变形的影响。RBF模型的训练、测试和预测样本的数据应用了机场跑道四层顶部最终剖面变形曲线值,包括P401沥青混凝土表层、P209碎石基础、P154底基层及中等强度路基层,由坐落于美国联邦航空局的WilliamJ.Hughes技术中心的国家机场跑道测试设备所测量。P401沥青混凝土表层的顶部变形曲线作为输入数据,是因为在试验中可以记录和观测到该曲线的发展过程。其他三层的顶部变形曲线分别作为输出数据,是因为它们的动态变形发展过程在试验中是不可见的。
  首先,为了寻求最接近机场跑道各层剖面真实的变形状态的发展过程,进行了不同情况的模拟预测,如表层顶部变形曲线上相邻三点中间值变形预测其下各层相应点变形等。由于第四层即中等强度路基层的顶部变形曲线有着明显的凸起,所以在数据选取过程中,分别采取了按实际情况选取和对该变形曲线进行圆滑处理两种情况。而且,每种情况下,由最初变形到最终变形的发展阶段划分为三种类型:等分为50步、以1/i为步长分为50步、随机分为50步。比较不同情况不同类型下所预测出的跑道变形误差跑道的初始厚度较真实初始厚度误差的大小。
  其次,分析了不同情况不同类型下,l层j阶段平均厚度和初始厚度比值关系、l层j阶段平均变形与平均厚度比值关系、l层j阶段最大变形与平均厚度比值关系、j阶段任意两层平均厚度比值关系和j阶段任意两层最大变形比值关系,较好并直观地分析了跑道各剖面层的变形发展过程。
  最后,应用有限元软件ABAQUS对该机场跑道进行建模分析,分别建立轴对称模型和三维模型。为了更直观地比较有限元和RBF神经网络这两种方法对机场跑道各剖面层的预测结果,比较它们与多深度弯度计测量真实值的相关系数、相似度及平均误差。结果表明,应用RBF神经网络来预测跑道各层剖面变形的发展过程是可行的且精度较高。

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