土工合成材料耐久性的神经网络预测

›› 2006, Vol. 27 ›› Issue (2): 277-281.

土工合成材料耐久性的神经网络预测

闵兴，张孟喜，陶琛

上海大学土木工程系，上海 200072

收稿日期:2004-07-01 出版日期:2006-02-10 发布日期:2013-10-25
通讯作者: 张孟喜，男，1963年生，留英博士后，教授，副系主任，主要从事岩土工程研究。Email: mxzhang@staff.shu.edu.cn
作者简介:闵兴，女，1981年生，硕士研究生，主要从事岩土力学方向的研究
基金资助:
上海市自然科学基金项目（No. 03ZR/4036）资助

Predicting durability of geosynthetics by neural networks

MIN Xing, ZHANG Meng-xi, TAO Chen

Department of Civil Engineering, Shanghai University, Shanghai 200072, China

Received:2004-07-01 Online:2006-02-10 Published:2013-10-25

摘要/Abstract

摘要： 以BP人工神经网络为工具，利用其强大的非线性映射能力，在综合分析土工合成材料耐久性影响因素的基础上将土工合成材料所处环境的温度、湿度、紫外线照射情况以及土工合成材料的老化时间作为网络的输入参数，以描述土工合成材料耐久性状态的强度和延伸率作为网络的输出，建立了神经网络模型。采用大量试验数据对网络进行了训练和检验，并对土工合成材料的耐久性进行了预测。结果表明，预测值和试验结果比较接近，该网络能较好地反映土工合成材料耐久性与其影响因素之间的非线性映射关系。

关键词: 神经网络, 土工合成材料, 耐久性, 强度, 延伸率

Abstract: The ANN model has great potential in predicting durability of geasynthetics, because of its unique learning. training and prediction characteristics. By contrast to the regression method , the ANN method doesn’t demand the regulation of the experiment data. Based on 31 groups of experimental data obtained from aging tests of non-woven polyester, a BP neural network model for predicting durability of geosynthetics is developed. The model proposed has four parameters (the temperature, relative humidity, aging time and ultraviolet radiation) at input layer and two parameters (strength and percentage elongation) at output layer. The comparison between the prediction values and experimental results shows that the model proposed has high accuracy for predicting durability of geocynthetics.

Key words: neural network, geosynthetics, durability, strength, percentage elongation

中图分类号:

TU 443

闵兴，张孟喜，陶琛. 土工合成材料耐久性的神经网络预测[J]. , 2006, 27(2): 277-281.

MIN Xing, ZHANG Meng-xi, TAO Chen. Predicting durability of geosynthetics by neural networks[J]. , 2006, 27(2): 277-281.

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