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波致海床瞬态液化对再悬浮贡献率的深度学习预测方法
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作者 冯春健 刘汉露 +4 位作者 刘锦昆 贾永刚 侯方 薛凉 权永峥 《工程地质学报》 CSCD 北大核心 2021年第6期1788-1795,共8页
波致瞬态液化渗流导致海床内细粒沉积物向海水中运移,这一过程对海底沉积物再悬浮的贡献率不容忽视,但是贡献率的准确估计和预测比较困难。本研究将黄河水下三角洲的观测数据(包括水深、有效波高、有效波周期、实验舱内悬沙浓度、实验... 波致瞬态液化渗流导致海床内细粒沉积物向海水中运移,这一过程对海底沉积物再悬浮的贡献率不容忽视,但是贡献率的准确估计和预测比较困难。本研究将黄河水下三角洲的观测数据(包括水深、有效波高、有效波周期、实验舱内悬沙浓度、实验舱外悬沙浓度)作为模型输入数据集,基于长短时记忆循环神经网络建立了瞬态液化对再悬浮贡献率的深度学习预测模型。为了客观评价模型的性能,以平均绝对百分比误差、均方根误差和平均平方误差-标准偏差为评判标准,将该深度学习模型与其他预测模型(支持向量回归模型、人工神经网络)的预测结果进行了比较。结果表明,基于长短时记忆循环神经网络的深度学习模型对3.5d以内的瞬态泵送再悬浮贡献率预测误差最小,其平均绝对百分比误差、均方根误差和平均平方误差-标准偏差分别为5.87%、1.6730、0.1574。因此,该模型可以有效地减少机器学习方法在连续预测中产生的误差叠加问题。 展开更多
关键词 侵蚀灾害 瞬态液化 再悬浮贡献率 时间序列 深度学习
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波浪作用下渗透率各向异性的海床液化分析
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作者 荣富 廖晨聪 +1 位作者 童大贵 周香莲 《上海交通大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2019年第1期93-99,共7页
为探究波浪荷载作用下渗透率各向异性的海床的瞬态液化问题,分别以雷诺平均Navier-Stokes(RANS)方程和Biot多孔弹性方程作为波浪运动和海床响应的控制方程,采用LSM (LevelSet Method)法对自由表面进行追踪,以保证波浪运动模拟的准确性,... 为探究波浪荷载作用下渗透率各向异性的海床的瞬态液化问题,分别以雷诺平均Navier-Stokes(RANS)方程和Biot多孔弹性方程作为波浪运动和海床响应的控制方程,采用LSM (LevelSet Method)法对自由表面进行追踪,以保证波浪运动模拟的准确性,并建立了波浪-海床相互作用的二维耦合数值模型.在验证数值模型合理性的基础上,进一步分析了波浪参数、海床土体的饱和度和渗透性对海床瞬态液化的影响.结果表明:波浪参数和海床土体饱和度对海床瞬态液化的影响显著;海床的瞬态最大液化深度随着波浪的高度、周期的增大而增加,随着海床土体饱和度的增大而减小;相比于海床土体的水平方向渗透系数,海床的瞬态最大液化深度对垂直方向渗透系数的变化更加敏感. 展开更多
关键词 海床 波浪 RANS方程 BIOT固结理论 渗透率各向异性 瞬态液化
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