公路软基加固处理的方法探讨

通过对公路软基情况的分析，提出爆破成孔后采用石灰等填料捣实成桩的方法对软土地基进行加固，不仅桩体强度高，而且桩间土的物理力学性能得到很好改善，复合地基承载力得到了大幅度提高，具有很好的工程应用价值。     

利用生石灰粉改善湿软土基的压实性能

修筑公路和城市道路时,在下述一些地段分布的粘性土的天然含水量往往大于塑限:水文地质不良路段,地下水位浅,土体处于毛细饱水状态;农田灌溉发达地区,特别是菜田和稻田,土体经常处于饱和状态;在夏、秋季节以及某些地区的春季,为持续降雨季节,受降雨影响,土的湿度增大;在季节性冰冻地区,经过冰冻作用,春季时期土的含水量高。     

基于人工神经网络的海洋平台振动主动控制

将经典最优控制算法与人工神经网络相结合，采用BP神经网络模型，实现了受随机波浪力作用下的海洋平台的振动主动控制。由于神经网络的鲁棒性、容错性和很好的泛化能力，仿真结果表明控制是可行、有效的，并且克服了传统算法本身的时滞问题，为海洋平台的振动控制提供了一条新的思路。     

级联神经网络用于单扫描示波极谱信号的测定

将改进小波神经网络与BP神经网络相结合,提出一种新的混级联神经网络结构,用于单扫描示波极谱信号的同时测定.通过对网络结构的优化和网络参数的调整,加快了训练速度,提高了预测的准确度.用该法对邻、间硝基氯苯混合样进行了预测,结果满意.对级联神经网络法与单一BP神经网络法的预测结果进行了比较,表明级联神经网络优于单一BP神经网络.     

挤密砂桩软基处理工程

通过福建省福宁高速公路A23合同段挤密砂桩软基处理的施工实践，结合挤密砂桩固结排水加固地基作用的原理，探讨施工过程中质量控制和质量检测的方法，以达到软土地基处理的预期效果。     

基于BP神经网络的分布式传感器网络的可靠性分析

针对分布式传感器中的故障点多，导致估计系统可靠性参数困难的特点，提出了一种基本原则于BP三层神经网络的Markov可靠性模型。仿真结果表明，神经网络收敛时的可用度与Markov模型计算值的相对误差的数量级为10-4，从而验证了神经网络模型的正确性，另一方面与用两层神经网络的可靠性计算相比，其收敛速度加快。     

基于信息融合技术的柴油机状态评估方法研究

如何有效地利用各种信息是对柴油机进行全面状态评柴油机多源信息的状态评估模型,首先运用油液分析、振动分析和热力性能参数并根据专家知识分别构建子神经网络对柴油机进行状态评估,各部分的评估结果运用D-S证据理论进行融合判断,得到融合决策评估结果.结果表明,该方法逻辑清晰,评估结果符合实际.     

基槽(坑)检验——基础施工前的重要工作

论述了现场基槽检验的目的、要求及基槽的防护处理和局部处理措施     

一种自学习策略及其在模糊控制与神经网络控制中的应用

提出一种新的自学习控制策略。模糊控制与神经网络控制的仿真研究证实该策略具有易于实现、在线学习、跟踪控制和一定通用性的优点，并具有满意的学习功能。     

道路软基处治方法

根据软土地基的生成原因和地基的厚度及其所处的位置，可采用表层处理法、置换法、加载法、竖向排水法四种方法进行软基处理。本文介绍了这四种方法的设计思想和注意事项。