本文選題：AM工法樁 + BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)　； 參考：《河北工程大學(xué)》2013年碩士論文

【摘要】：AM工法旋挖擴底灌注樁（簡稱AM工法樁）常用作地下水豐富地區(qū)及軟土地區(qū)樁基工程中，目前在工程管理工作中如何確定AM工法樁質(zhì)量是急需解決的問題之一。因此，本文基于對AM工法樁質(zhì)量以及神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)機理的認(rèn)識，，提出了質(zhì)量預(yù)測的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，采用此方法來解決AM工法樁在質(zhì)量預(yù)測方面的難題。 本論文首先通過對影響AM工法樁質(zhì)量存在的各個影響因素進(jìn)行全面細(xì)致的分析和評價，針對包括持力土層、樁體結(jié)構(gòu)、施工工藝、時間及空間效應(yīng)等方面考慮，建立影響AM工法樁質(zhì)量因素的指標(biāo)體系。然后論述了BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方法在AM工法樁質(zhì)量預(yù)測問題上存在的可行性和優(yōu)越性，在此基礎(chǔ)上確立以樁體、土層、施工等方面共8個因素作為網(wǎng)絡(luò)的輸入層，單樁豎向承載力、樁身完整性作為網(wǎng)絡(luò)輸出層的三層BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)質(zhì)量預(yù)測模型。最后，在Matlab語言環(huán)境下編寫了相應(yīng)的程序，利用收集到的天津地區(qū)的試樁數(shù)據(jù)對所建立的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行訓(xùn)練。 通過對檢驗樣本訓(xùn)練結(jié)果分析，與現(xiàn)場的實測值做對比，驗證了預(yù)測值的準(zhǔn)確性和可靠性，為AM工法樁質(zhì)量提供一種精度較高的預(yù)測方法。
[Abstract]:AM pile is often used in pile foundation engineering in the area of rich groundwater and soft soil. How to determine the quality of AM pile in engineering management is one of the problems that need to be solved urgently. Therefore, based on the understanding of the quality of AM pile and the mechanism of neural network, this paper puts forward the neural network model of quality prediction, and uses this method to solve the problem of quality prediction of AM pile. In this paper, the factors that affect the quality of AM pile are analyzed and evaluated in detail, including the soil holding layer, pile structure, construction technology, time and space effect and so on. The index system of influencing the quality factors of AM pile is established. Then it discusses the feasibility and superiority of BP neural network method in the quality prediction of AM pile. On the basis of this, 8 factors such as pile body, soil layer and construction are established as the input layer of the network, and the vertical bearing capacity of single pile is established. Pile integrity is a three-layer BP neural network quality prediction model. Finally, the corresponding program is written under the environment of Matlab, and the BP neural network is trained by using the data collected from the test pile in Tianjin area. The accuracy and reliability of the predicted values are verified by analyzing the training results of the test samples and comparing with the field measured values, which provides a high precision prediction method for the quality of AM piles.
【學(xué)位授予單位】：河北工程大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2013
【分類號】：TP183;TU753.3

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本文編號：1950470