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基于神经网络的混凝土预制桩单桩竖向极限承载力参数分析 总被引:1,自引:0,他引:1
应用BP神经网络,对混凝土预制桩单桩竖向极限承载力进行预测,并分析了各种参数对单桩竖向极限承载力的影响。通过影响因素分析,确定了桩径、桩长、入土深度、桩侧摩阻力加权平均值、桩端阻力平均值等参数对单桩竖向极限承载力有影响。对混凝土预制桩单桩静载试验资料进行分析和取样,将包含上述参数的样本与单桩竖向极限承载力形成数据对,采用三层神经网络进行训练,输入层为各参数,输出层为单桩竖向极限承载力,建立了混凝土预制桩单桩竖向极限承载力预测模型。研究表明,所建立的模型能够有效地预测混凝土预制桩单桩竖向极限承载力,通过参数分析,能够得出各参数对单桩竖向极限承载力的影响规律,从而确定比较合理的单桩设计参数。 相似文献
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在现有PID控制器的基础上,利用单神经元的自学习性能实现了对PID参数的在线自整定自适应控制,并且在MATLAB软件下将该控制器在液压泵控制系统中进行了研究。仿真结果表明,单神经元PID控制能使系统达到满意的控制效果,对进一步应用研究具有较大的参考价值。 相似文献
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为获取五河口斜拉桥超长大直径工程桩的极限承载力值,对2根直径2.5m桩长95m的工程桩,采用桩基静栽试验自平衡法单、双荷载箱技术进行试桩研究,为最终确定桥墩桩基础设计提供了直观的参考依据。该试桩方法适合特大型桥梁桩基施工场地小、试验时间短、试桩荷载大的要求,试桩经注浆补强工艺后可作工程桩应用。 相似文献