CFG樁復(fù)合地基輔助神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)設(shè)計方法研究.pdf

1、水泥粉煤灰碎石樁(Cement Flyash Gravel Piles,簡稱CFG樁)復(fù)合地基是一種低強度混凝土樁復(fù)合地基,由于用材經(jīng)濟、施工方便快捷、加固效果良好等優(yōu)點,在工程上得到了廣泛的應(yīng)用.作為CFG樁復(fù)合地基設(shè)計的控制參數(shù),復(fù)合地基承載力特征值f<,spk>與沉降量S,一直是土木工程師們所關(guān)心的問題.而目前規(guī)范給出的CFG樁復(fù)合地基承載力和沉降量設(shè)計方法有諸多假定條件,導(dǎo)致計算結(jié)果,尤其是沉降量與實際有較大出入.人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(

2、Artificial Neural Networks,簡寫為ANN)是20世紀80年代迅速發(fā)展起來的一門新興的學(xué)科分支.它可以通過學(xué)習(xí)和記憶而獲得知識進行推理,找出輸入、輸出變量之間的關(guān)系,從而得出結(jié)果,尤其是對于問題機理和規(guī)律不甚了解或不便用數(shù)學(xué)模型表現(xiàn)的模糊系統(tǒng),往往是最有利的工具.本文嘗試將神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)運用到CFG樁復(fù)合地基中,建立起CFG樁復(fù)合地基輔助神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)設(shè)計模型,并根據(jù)武漢地區(qū)數(shù)個工程實例的CFG樁復(fù)合地基現(xiàn)場靜載荷資料,實現(xiàn)

3、了該設(shè)計模型.本文所做的工作和得到的結(jié)論主要有:1、探討了目前CFG樁復(fù)合地基承載力和沉降量設(shè)計計算方法,研究了BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的學(xué)習(xí)算法和Matlab實現(xiàn)方法.2、分析了影響CFG樁復(fù)合地基承載性狀的諸多關(guān)鍵因素,選取標準貫入錘擊數(shù)N<,63.5>、天然孔隙比e、液性指數(shù)I<,L>、壓縮模量E<,S>、壓縮系數(shù)a<,1-2>、內(nèi)摩擦角f、黏聚力c,樁徑d、樁長L,置換率m,施工工藝P這11個指標作為建立輔助神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)設(shè)計模型的輸入?yún)?shù).3、

4、在建立輔助神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)設(shè)計模型過程中,根據(jù)處理問題的特殊性,在典型BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)輸入層和隱含層之間增設(shè)了一過渡層,使網(wǎng)絡(luò)模型具有明確的物理意義,并根據(jù)承載力和沉降量之間的邏輯關(guān)系,采用兩級神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型.4、將模糊層次分析法引入輔助神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)設(shè)計模型中,對樁周土影響進行綜合評價,解決了設(shè)計模型中輸入節(jié)點過多、輸入處理邏輯上難以實現(xiàn)等問題,同時,設(shè)計模型退化為典型的三層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型,便于設(shè)計模型的實現(xiàn).5、通過設(shè)計模型訓(xùn)練檢驗和預(yù)測評估,說明設(shè)計模