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1、河海大學(xué)碩士學(xué)位論文管涌產(chǎn)生機(jī)理及人工智能方法在其研究中的應(yīng)用姓名:趙正信申請(qǐng)學(xué)位級(jí)別:碩士專業(yè):巖土工程指導(dǎo)教師:陳建生20080301AbstractTherearemanyrainstormsinourcountryandflooddisasterstakenplacefrequentlyinthehistoryofomcountryAsaresultmanyimportantdykeswereverydangeroussomeo
2、fthemevenfailedPipingdestroyiSoneofthemaincauseandmakesgreatlossofnationaleconomySoresearchexpertspaymuchattentiontOtheStUdyofpipingNotonlyintheorybutalsoinpracticeissignificantthestudyofpipingBecauseofitscomplexityandra
3、ndomicitythepl。pingseepagedistortionmechanismisstillundergreatdisputationnomethodwhichcanpredictpipingcitectisfoanduntilnow11leCROSSmechanicalactionofleakagewaterandsoildeterminesthedevelopmentandlastingtimeduringtheproc
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5、edtothestudyofpipingandcomputationalmodelisestablishedthepaperstartswiththepipingcharacteristicofcohesivelesssoilthelawsofivcurveisconcludedAformulaiSobtainedforcriticalhydraulicvelocitybasedontheporousmediamodelFor恤efir
6、sttimeweuseBPNeuralnetworktoaeAⅪsstheseepagedistortionformofcohensivelesssoil,notonlyweconsiderthegramsizedistributionbutalsothedegreeofdensificationThiSmethodturnsouttobeuniversalexternalscientificcomparewithothermethod
7、s111efactorsinfluencethepipingoccurringinembankmentiSanccrtainandrandomandint11eprocessofpipingthesefactorstmnOuttobenonlincarbehaviorInordertopredictthepipingofembankmentweusctheRBFneuralnetworktheorytoestablishanewmode
8、ltopredictitWeattemptedtOperformtheanalysisofclusteringbyapplyingSelfOrganizingCompetitiveNeuralNetworkthatstableisotopeandhydrochemistryValuesofwatersamples,combiningthecaseofBeijiangDyke,anewmethodwaspresentedtodisting
9、uishthedykeleakageThetheoryandmethodsinthepapercanbeusedtoforecastthepossibilhofdykepipingbeforeflood$@2sonandreactguidanceonitsreinforcementaswellKeywords:piping,cohensivelesssoil,criticalhydraulicvelocityBPnoJlalnetwor
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