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《武汉理工大学》 2006年
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基于神经网络的软土路基最终沉降量的分析研究

金智涛  
【摘要】:90年代以来,随着国民经济的快速发展,我国掀起了高速公路建设的热潮。修建高速公路必然会遇到软土,在软土地基上修建高速公路,其核心问题在于控制软基的沉降。为了掌握路堤在施工期中的变形动态,必须建立动态观测和软基沉降动态预报系统。一方面确保路堤在施工过程中的安全和稳定:另一方面要正确预测工后沉降,使工后沉降控制在设计的允许范围之内。 软土路基在外荷载作用下,其沉降大,持续时间也长。软土地基上的高等级公路,潜在的工后沉降会对交通运输造成相当大的危害,因此在进行地基处理前就要对路基的沉降进行较为准确的计算和预测。由于影响软土路基沉降的因素很多,且各因素随时间都在不断变化,而且软土的性质极为复杂,土性参数的确定比较困难,准确计算和预测工后沉降是近年来路堤工程研究的一个热点和难点。因此,研究和建立软土路基沉降预测方法对我国快速发展的公路交通建设事业具有重要的理论和现实意义。 本文分析和总结了软土地基的变形理论和计算方法,并对人工神经网络的原理和实现过程做了较为详细的阐述。在此基础上采用BP人工神经网络,利用集(宁)—丰(镇)高速公路软土地基实测沉降数据直接建模,进行了软土地基最终沉降量的预测,将预测结果与曲线拟合法中的双曲线法、指数曲线法、三点法的预测结果进行对比分析,取得了较为理想的效果。证明神经网络法能避免传统方法计算过程中各种人为因素的干扰,计算精度高,泛化性强,简便易行,因而具有广泛的工程使用价值和广阔的工程应用前景。
【学位授予单位】:武汉理工大学
【学位级别】:硕士
【学位授予年份】:2006
【分类号】:U416.1

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