基于bp神经网络的碾压混凝土坝温度场反分析 inverse-analysis method of temperature field on rcc dams based on bp artificial neural network.pdfVIP

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2017-08-13 发布于上海
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基于bp神经网络的碾压混凝土坝温度场反分析 inverse-analysis method of temperature field on rcc dams based on bp artificial neural network.pdf

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基于bp神经网络的碾压混凝土坝温度场反分析 inverse-analysis method of temperature field on rcc dams based on bp artificial neural network

V01．24 第24卷第5期电网与水力发电进展 No．5 2008年5月 AdvancesofPower 2008 Engineering May SystemHydroelectric 文章编号：1674-0009(2008)05-0059-04中图分类号：TV642．2 文献标志码：A 基于BP神经网络的碾压混凝土坝温度场反分析于猛，陈尧隆，梁娟 (西安理工大学水利水电学院，西安710048) onRCCDamsBasedBP Methodof Field on Inverse-AnalysisTemperature ArtificialNeuralNetwork YU Juan Meng，CHENYao—long，LIANG ofWaterResourcesand of Technology，Xi’an710048，China) (College HydroelectricEngineenng，Xi’anUniversity atthe of thermal ABSTRACT： RCC Aiming unreliability 土坝温度场计算方法渐趋成熟。但是在实际工程 basedontestandthe of parameters complexitytemperature 中，计算的温度和实测的温度还是有偏差，分析其 field，This a methodbasedona paperpresentsback-analysis 主要原因在于计算温度场采用的混凝土热学参数 BPartificialneuralnetwork．Afkrtheestablishmentofaneural 偏差所导致的。因此，混凝土热学参数的选取在温 network istrainedthe obtained model，it by samples through 度场计算中显得尤为重要。与温度场计算密切相关 finiteelement the andthen thethermal analysis， predicts 的一些热学参数通常都是通过室内试验得来．由于 totheactual parametersaccording temperature．Finally，the 试验仪器的本身误差以及工地施丁现场条件的复 fieldshouldbe tothethermal temperature analyzedaccording after then 杂多变．往往使得试验所得到参数不能反映其真实 parameter