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大坝背管混凝土裂缝前馈网络的预测研究 被引量:4

Prediction Study on Concrete Crack Width in Steel-lined Reinforced Concrete Penstocks Based on Feed forward Network
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摘要 基于人工神经网络的BP网络方法和全局优化方法的基本理论,对坝后背管外包混凝土结构裂缝预测进行了研究,提出了基于神经网络的管道混凝土裂缝预测模型,并重点研究了水头的变化对压力管道混凝土最大裂缝宽度的影响,最后对三峡电站压力管道混凝土结构裂缝进行了预测。 Because concrete crack greatly affects the safety of concrete penstock in hydropower station,the paper applied the theory of BP network and global optimization method to predict the maximum concrete crack width in steel-lined reinforced concrete penstock and brought forward the prediction model on the base of the theory of ANN.And the effect of water pressure on concrete crack width was mainly studied,concrete crack width of pressure penstock in Three Gorges Hydropower Station was predicted at the end.
作者 徐福卫 田斌
出处 《水电能源科学》 2006年第2期52-54,73,共4页 Water Resources and Power
关键词 全局优化 钢衬钢筋混凝土 压力管道 最大裂缝宽度 global optimization steel-lined reinforced concrete pressure penstock maximum crack width
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