人工神经网络在地基土液化判别中的作用

摘要

地基土液化是地震工程中的重要问题,其发生、发展过程是一个复杂的过程.地基土液化的影响因素很多,随机性大,且各因素之间呈高度的非线性.传统的判别方法多是在宏观震害现象和室内试验基础上总结、分析、统计得到的,有一定的实用性,但也存在着一些局限性,结论可靠度尚需提高.该文在评析传统方法的基础上,提出建立一种人为影响因素小、能容定量与定性指标于一体的液化判别及评价模型是非常必要的.该文阐述了人工神经网络的基本原理及实验技术,并在此基础上利用Matlab6.5编写了人工神经网络程序:1)编写了BP人工神经网络程序,采用附加动量法,学习速率、动量参数在误差修正过程中自适应调节,提高了训练速度.2)与工具箱的RBF网络相比较,说明网络的学习算法是改善网络性能的关键.该文依据室内动三轴试验结果,综合考虑多方面因素,建立了液化判别的人工神经网络模型,并与传统方法相比较,得出以下结论:1)在数据合理的情况下,神经网络方法可以快速的达到比传统方法更高的预测精度.说明建立的液化判别的网络模型是科学的、有效的.2)网络模型可以揭示结构和参数与运行之间的内在关系,将输入、输出关系进行了量化,并根据单个因素贡献率的大小对地基土液化进行主成份分析,不仅验证了传统方法的合理性,且对规范方法提出了建议.

目录

文摘

英文文摘

0前言

1研究意义、现状及内容

1.1研究意义

1.2国内外判别方法的研究现状及存在的问题

1.2.1国内判别方法的研究现状

1.2.2国外判别方法的研究现状

1.2.3目前存在的问题

1.3研究内容

2地基土液化研究现状及试验区概况

2.1液化机理分析

2.2液化的主要影响因素

2.3液化模式

2.4液化判别方法分类

2.5液化的初判条件

2.6液化的进一步判别

2.6.1美国国家地震工程研究中心建议的砂土液化判别简化方法

2.6.2由《建筑抗震设计规范》液化判别公式转换的砂土抗液化强度CRR

2.6.3谢君斐-陈国兴建议的砂土抗液化强度CRR的经验公式

2.6.4《公路工程抗震设计规范》中的液化判别式

2.6.5《岩土工程勘察规范》中的液化判别方法所存在的问题

2.7液化危害性的评价

2.8抗液化措施

2.9试验区概况

2.9.1研究区的界定

2.9.2黄河三角洲沉积环境与沉积物

2.9.3黄河三角洲地震地质背景

3人工神经网络概述及程序模块

3.1人工神经网络概述

3.1.1人工神经网络的基本特征

3.2人工神经网络程序模块

3.2.1多层前馈神经网络基本原理

3.2.2 BP神经网络程序模块

3.2.3径向基函数神经网络程序模块

4液化判别的神经网络计算方法与传统方法的比较评析

4.1几种常用液化判别的传统方法评析

4.2人工神经网络在液化判别中的应用

4.2.1数据的预处理

4.2.2液化模型的建立

4.2.3液化模型的评价

4.2.4液化影响因素分析

5结论

5.1成果

5.2展望

参考文献

致 谢