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基于徑向基函數(shù)神經網絡的路基土動態(tài)回彈模量

發(fā)布時間:2018-12-11 14:24
【摘要】:通過室內重復加載三軸試驗測試某路基土在3個含水量(最佳含水量-3%、最佳含水量和最佳含水量+3%)和3個壓實度(91%、96%和100%)下的動態(tài)回彈模量值,構建了基于徑向基函數(shù)神經網絡的路基土動態(tài)回彈模量預估模型,得到了模型的參數(shù)取值。模型參數(shù)重要性對比結果表明,影響路基土動態(tài)模量的因素的重要性順序為:含水量壓實度圍壓偏應力。
[Abstract]:The dynamic elastic modulus values of a subgrade soil under three water contents (optimum water content-3, optimum water content and optimum water content 3%) and three compaction degrees (91 ~ 96% and 100%) were tested by repeated loading triaxial test in laboratory. The prediction model of dynamic modulus of resilience of subgrade soil based on radial basis function neural network is constructed, and the parameters of the model are obtained. The results show that the order of importance of the factors affecting dynamic modulus of subgrade soil is: moisture content compactness confining compressive stress.
【作者單位】: 同濟大學道路與交通工程教育部重點實驗室;山西省交通科學研究院黃土地區(qū)公路建設與養(yǎng)護技術交通行業(yè)重點實驗室;山西省交通科學研究院黃土地區(qū)公路建設與養(yǎng)護技術山西省重點實驗室;
【基金】:交通運輸部應用基礎研究項目,項目編號2011-319-771-080 山西省交通運輸廳科技項目,項目編號2014-1-2
【分類號】:U416.1

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本文編號:2372709

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