| 基于神经网络对有限元强度折减法分析 |
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| 引用本文： | 张晨,陈剑平,肖云华.基于神经网络对有限元强度折减法分析[J].吉林大学学报(地球科学版),2009,39(1):114. |
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| 作者姓名： | 张晨 陈剑平 肖云华 |
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| 作者单位： | 吉林大学 建设工程学院，长春 130026 |
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| 摘 要： | 基于改进BP神经网络方法对目前较为流行的强度折减法的理论进行分析。人工神经网络可以模拟人脑的思维，可以在完全不知道数据分布形式和变量之间确切关系的的情况下处理边坡各参数之间的复杂非线性映射，利用这一优势预测分析不同的理论在实际应用中的准确性。将已经通过工程手段计算出结果的数据以输入单元、隐含层和输出单元的形式代入系统进行神经网络训练，不同的屈服准则对应训练出不同的网络系统。用训练好的网络对检验数据进行预测分析，还使用这一方法预测了不同剪胀角对边坡破坏的影响程度及趋势，结果显示，对于平面应变问题，在有限元强度折减法中使用DP4和DP5准则所得到的效果较好，DP1准则的误差最大。
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| 关 键 词： | 改进BP神经网络 强度折减法 屈服准则 剪涨因素 |
| 收稿时间： | 2008-09-20 |
Analysis on Theory of Strength Reduction FEM Based on Artificial Neural Networks |
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| ZHANG Chen,CHEN Jian-ping,XIAO Yun-hua.Analysis on Theory of Strength Reduction FEM Based on Artificial Neural Networks[J].Journal of Jilin Unviersity:Earth Science Edition,2009,39(1):114. |
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| Authors: | ZHANG Chen CHEN Jian-ping XIAO Yun-hua |
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| Institution: | College of Construction Engineering，Jilin University，Changchun 130026，China |
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| Abstract: | Application of theory on strength reduction FEM was analyzed based on improved BP neural networks.BP neural networks can simulate human brain and deal with complicated nonlinear relationship in different slope parameters under the condition of unknown relation between data distribution form and variables.Just taking the advantage the authors forecast the accuracy of every strength criterion in evaluating the slop stability.Take known data to the system to train the networks.According to different strength c... |
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| Keywords: | improved BP neural networks strength reduction FEM strength criterion character of dilatancy |
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