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基于敏感性分析及BP神经网络的水工结构模型材料研究
被引量:
1
1
作者
丁泽霖
高昱芃
+1 位作者
张宏洋
王婧
《水电能源科学》
北大核心
2022年第3期158-161,共4页
模型材料是水工结构模型试验成功的关键,但其制备方法较为依赖经验、成本较高,且试验数据利用率较低。为此,采用单因素敏感性分析方法分析了胶凝砂砾石模型材料弹性模量的影响因子,并基于敏感性分析结果利用Matlab建立了BP神经网络预测...
模型材料是水工结构模型试验成功的关键,但其制备方法较为依赖经验、成本较高,且试验数据利用率较低。为此,采用单因素敏感性分析方法分析了胶凝砂砾石模型材料弹性模量的影响因子,并基于敏感性分析结果利用Matlab建立了BP神经网络预测模型。预测检验结果表明,水工结构模型材料的弹性模量对拌合水量和石膏量最敏感,其次是重晶石粉量,对铁粉量最不敏感;在低拌合水量下,对水泥量、石蜡量和机油量敏感性不高。可通过控制低敏感性材料的用量,制备较高精度弹性模量的模型材料。预测模型可靠度达R^(2)=0.939,满足对数据预测的精度要求,弥补了试验人员的经验不足。
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关键词
水工
结构
模型
模型
材料
敏感性分析
影响因子
BP神经网络
弹性模量
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职称材料
题名
基于敏感性分析及BP神经网络的水工结构模型材料研究
被引量:
1
1
作者
丁泽霖
高昱芃
张宏洋
王婧
机构
华北水利水电大学水利学院
出处
《水电能源科学》
北大核心
2022年第3期158-161,共4页
基金
国家重点研发计划(2018YFC0406803)
国家自然科学基金青年基金项目(51709114)。
文摘
模型材料是水工结构模型试验成功的关键,但其制备方法较为依赖经验、成本较高,且试验数据利用率较低。为此,采用单因素敏感性分析方法分析了胶凝砂砾石模型材料弹性模量的影响因子,并基于敏感性分析结果利用Matlab建立了BP神经网络预测模型。预测检验结果表明,水工结构模型材料的弹性模量对拌合水量和石膏量最敏感,其次是重晶石粉量,对铁粉量最不敏感;在低拌合水量下,对水泥量、石蜡量和机油量敏感性不高。可通过控制低敏感性材料的用量,制备较高精度弹性模量的模型材料。预测模型可靠度达R^(2)=0.939,满足对数据预测的精度要求,弥补了试验人员的经验不足。
关键词
水工
结构
模型
模型
材料
敏感性分析
影响因子
BP神经网络
弹性模量
Keywords
hydraulic structure model
model material
sensitivity analysis
influencing factor
BP neural network
elastic modulus
分类号
TV41 [水利工程—水工结构工程]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于敏感性分析及BP神经网络的水工结构模型材料研究
丁泽霖
高昱芃
张宏洋
王婧
《水电能源科学》
北大核心
2022
1
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