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基于三维数值模拟-SVM非线性模型的大型洞室群围岩参数进化识别
被引量：
2
1
作者
姜谙男
《水力发电学报》
EI
CSCD
北大核心
2006年第5期97-101,共5页
对于大型洞室群工程,基于三维数值模型进行力学参数识别具有重要意义,但三维数值模拟正算过程需消耗大量时间,且解容易限于局部最小,传统优化方法受到限制。为解决上述问题,本文在已有研究基础上,引入支持向量机和遗传算法,提出了一种...
对于大型洞室群工程,基于三维数值模型进行力学参数识别具有重要意义,但三维数值模拟正算过程需消耗大量时间,且解容易限于局部最小,传统优化方法受到限制。为解决上述问题,本文在已有研究基础上,引入支持向量机和遗传算法,提出了一种新的力学参数识别方法———基于三维数值模拟-SVM非线性模型的洞室围岩参数进化识别方法。将该方法应用于清江水布垭电站地下厂房工程的围岩参数识别,获得了令人满意的效果。
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关键词
岩土力学
参数进化识别
三维数值模拟
大型洞室群
支持向量机
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职称材料
题名
基于三维数值模拟-SVM非线性模型的大型洞室群围岩参数进化识别
被引量：
2
1
作者
姜谙男
机构
大连海事大学交通工程与物流学院
出处
《水力发电学报》
EI
CSCD
北大核心
2006年第5期97-101,共5页
基金
国家自然科学基金(50508007)
文摘
对于大型洞室群工程,基于三维数值模型进行力学参数识别具有重要意义,但三维数值模拟正算过程需消耗大量时间,且解容易限于局部最小,传统优化方法受到限制。为解决上述问题,本文在已有研究基础上,引入支持向量机和遗传算法,提出了一种新的力学参数识别方法———基于三维数值模拟-SVM非线性模型的洞室围岩参数进化识别方法。将该方法应用于清江水布垭电站地下厂房工程的围岩参数识别,获得了令人满意的效果。
关键词
岩土力学
参数进化识别
三维数值模拟
大型洞室群
支持向量机
Keywords
rock
and
soil
mechanics
parameters
evolution
identification
three
dimensional
numerical
simulation
large
cavern
group
support
vector
machine
分类号
TU45 [建筑科学—岩土工程]
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作者
出处
发文年
被引量
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1
基于三维数值模拟-SVM非线性模型的大型洞室群围岩参数进化识别
姜谙男
《水力发电学报》
EI
CSCD
北大核心
2006
2
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