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进化算法结合神经网络反演刚性路面模量
1
作者
王陶
《哈尔滨工业大学学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2004年第1期87-90,共4页
为解决传统路面结构参数反演分析方法易陷于局部最优解的问题,根据弹性地基上的小挠度薄板理论,建立了刚性路面有限元计算模型,模型中假定接缝只传递剪力,用压缩柔度矩阵方法考虑接缝的约束条件。用有限元模型构造训练集对BP神经网络进...
为解决传统路面结构参数反演分析方法易陷于局部最优解的问题,根据弹性地基上的小挠度薄板理论,建立了刚性路面有限元计算模型,模型中假定接缝只传递剪力,用压缩柔度矩阵方法考虑接缝的约束条件。用有限元模型构造训练集对BP神经网络进行训练,依靠BP网络的记忆和联想功能建立结构层模量与路面弯沉盆之间的映射关系,利用进化算法(GA)在搜索空间内找出使弯沉盆误差最小的一组模量组合。实例计算结果表明进化算法结合神经网络方法反演刚性路面模量的最大误差只有2.8％。
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关键词
进化算法
刚性路面模量
弹性地基
压缩柔度矩阵法
BP神经网络
GA
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题名
进化算法结合神经网络反演刚性路面模量
1
作者
王陶
机构
清华大学土木水利学院
出处
《哈尔滨工业大学学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2004年第1期87-90,共4页
文摘
为解决传统路面结构参数反演分析方法易陷于局部最优解的问题,根据弹性地基上的小挠度薄板理论,建立了刚性路面有限元计算模型,模型中假定接缝只传递剪力,用压缩柔度矩阵方法考虑接缝的约束条件。用有限元模型构造训练集对BP神经网络进行训练,依靠BP网络的记忆和联想功能建立结构层模量与路面弯沉盆之间的映射关系,利用进化算法(GA)在搜索空间内找出使弯沉盆误差最小的一组模量组合。实例计算结果表明进化算法结合神经网络方法反演刚性路面模量的最大误差只有2.8％。
关键词
进化算法
刚性路面模量
弹性地基
压缩柔度矩阵法
BP神经网络
GA
Keywords
Backpropagation
Deflection (structures)
Finite element method
Genetic algorithms
Neural networks
分类号
U416.2 [交通运输工程—道路与铁道工程]
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作者
出处
发文年
被引量
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1
进化算法结合神经网络反演刚性路面模量
王陶
《哈尔滨工业大学学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2004
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