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利用人工神经网络模型预测加固盐渍土强度

The usage of artificial neural network model in predicting the strength of reinforced saline soil
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摘要 从无机结合料掺入比、龄期、含盐量、含水量等方面分析了影响盐渍土加固效果的因素,基于人工神经网络模型,预测了无机结合料用于加固盐渍土效果的力学性能指标计算的新方法,从而预测了无机结合料加固土的无侧限抗压强度,以达到最佳的加固效果。 This paper analyzed the factors influence of saline soil reinforcement effects from inorganic binder mixing ratio,age,salt content,wa-ter content and other aspects,based on artificial neural network model,predicted the calculation new method of mechanical properties indexes of inorganic binder applied to reinforcement saline soil effect,so as to predict the unconfined compression strength of inorganic binder reinforcement soil,in order to achieve the best reinforcement effect.
出处 《山西建筑》 2015年第12期60-61,共2页 Shanxi Architecture
关键词 盐渍土 加固 人工神经网络模型 无机结合料 saline soil reinforcement artificial neural network model inorganic binder
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