期刊文献+

基于人工神经网络的大坝渗透系数分区反演分析 被引量:26

Divisional Back Analysis of Dam Percolation Parameter Based on Artificial Neural Network Model
在线阅读 下载PDF
导出
摘要 基于人工神经网络的非线性映射特性 ,在三维渗流有限元计算的基础上 ,结合水头和渗流量等安全监测资料 ,提出了大坝渗透系数的反演方法 .作为实例 ,结合某土石坝的安全监测资料 ,利用该方法反演得出了大坝坝体的渗透系数、坝基的平均渗透系数和两岸岩体的平均渗透系数 .并利用反演成果进行了大坝渗流场分析 。 Based on the nonlinear characteristic of ANN, and on the basis of 3 D seepage flow FEM computation, the inversion method of percolation parameters of dam is presented together with the observation data of water head and seepage flux. As an example, the method is applied to an earth rock dam and the average percolation parameters of dam body, dam foundation and side banks are inverted. The dam seepage flow field is analyzed by use of the inversion results and it shows that the computation results are consistent with the observation data.
出处 《水电能源科学》 2001年第4期4-7,共4页 Water Resources and Power
基金 教育部高等学校骨干教师资助计划项目
关键词 大坝 人工神经网络 渗透系数 反演 坝基 dam ANN percolation parameter inversion
  • 相关文献

参考文献5

二级参考文献10

共引文献80

同被引文献144

引证文献26

二级引证文献169

相关作者

内容加载中请稍等...

相关机构

内容加载中请稍等...

相关主题

内容加载中请稍等...

浏览历史

内容加载中请稍等...
;
使用帮助 返回顶部