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融合数字孪生与长短期记忆神经网络方法的混凝土水化热温度预测
被引量：
1
1
作者
殷新锋
李旭辉
+2 位作者
黄胄
陈勉
虞永杰
《西安建筑科技大学学报(自然科学版)》
北大核心
2025年第2期167-173,316,共8页
针对大体积混凝土水化过程的多变性和非线性,为预测混凝土水化热温度的趋势与峰值,提出基于数字孪生(Digital Twin,DT)和长短期记忆神经网络(Long Short-Term Memory,LSTM)的承台大体积混凝土水化热温度预测方法.该方法通过构建“物理...
针对大体积混凝土水化过程的多变性和非线性,为预测混凝土水化热温度的趋势与峰值,提出基于数字孪生(Digital Twin,DT)和长短期记忆神经网络(Long Short-Term Memory,LSTM)的承台大体积混凝土水化热温度预测方法.该方法通过构建“物理实体、虚拟实体、孪生数据、服务、链接”五个维度的承台大体积混凝土数字孪生模型,对混凝土水化过程中的关键参数进行实时监测和数据交互,确保有限元模型的准确性,并结合LSTM网络进行数据分析和预测.结果表明:数字孪生技术能通过数据交互更新出最优参数值,随着交互次数的增加,模型模拟值不断趋近实测结果;LSTM神经网络对混凝土温度变化情况预测较为准确,实测对比发现输出值与实测值最大差值为1.32℃,相差2.8%,训练结果的平均绝对误差均值为0.7624,决定系数最低达到0.9742.
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关键词
大体积混凝土
水化反应
LSTM
数字孪生五维模型
数据交互
温度预测
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职称材料
港口陆域岩质边坡渗流稳定性分析
被引量：
1
2
作者
谭建
谢盛明
+1 位作者
王全
古西召
《重庆交通大学学报（自然科学版）》
CAS
北大核心
2011年第1期107-111,共5页
山区河流港口陆域岩质边坡内部结构复杂,在水的渗流作用下,边坡极易遭到破坏。利用有限元强度折减法对山区河流港口陆域岩质边坡在渗流作用下的稳定性进行了分析。结果表明:不同的水位变动幅度对岩质边坡的稳定性影响差异明显,并得出在...
山区河流港口陆域岩质边坡内部结构复杂,在水的渗流作用下,边坡极易遭到破坏。利用有限元强度折减法对山区河流港口陆域岩质边坡在渗流作用下的稳定性进行了分析。结果表明:不同的水位变动幅度对岩质边坡的稳定性影响差异明显,并得出在水位大幅度下降的过程中,回水变动区内外岩质边坡的运动状况截然不同。这可为今后边坡监控提供理论指导。
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关键词
岩质边坡
港口
强度折减
渗流
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职称材料
基于参数化模型框架式码头结构三维数值分析
3
作者
谢盛明
李丰华
+1 位作者
陈晓攀
王松
《重庆交通大学学报（自然科学版）》
CAS
北大核心
2010年第5期820-823,840,共5页
内河大水位差框架式码头结构形式复杂,结构分析过程中有限元计算模型更改比较困难。通过建立有限元参数化模型,运用静力弹塑性分析方法对框架码头参数化模型按最不利荷载工况进行三维静力分析,计算出各种最不利工况下的内力与非参数化...
内河大水位差框架式码头结构形式复杂,结构分析过程中有限元计算模型更改比较困难。通过建立有限元参数化模型,运用静力弹塑性分析方法对框架码头参数化模型按最不利荷载工况进行三维静力分析,计算出各种最不利工况下的内力与非参数化模型内力计算结果进行比较分析。研究表明:两者结果较为吻合,参数化模型是有效可靠的,所建立的参数化模型和分析方法可较好地应用于码头结构优化设计中。
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关键词
大水位差
框架式码头
参数化模型
三维数值分析
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职称材料
题名
融合数字孪生与长短期记忆神经网络方法的混凝土水化热温度预测
被引量：
1
1
作者
殷新锋
李旭辉
黄胄
陈勉
虞永杰
机构
长沙理工大学土木与环境
工程
学院
四川公路桥梁建设集团有限公司大桥
工程
分公司
舟山市交通工程质量监督局
出处
《西安建筑科技大学学报(自然科学版)》
北大核心
2025年第2期167-173,316,共8页
基金
国家自然科学基金(52078057)
湖南省自然科学基金(2023JJ30044)
国家重点研发计划(2021YFB2600903)。
文摘
针对大体积混凝土水化过程的多变性和非线性,为预测混凝土水化热温度的趋势与峰值,提出基于数字孪生(Digital Twin,DT)和长短期记忆神经网络(Long Short-Term Memory,LSTM)的承台大体积混凝土水化热温度预测方法.该方法通过构建“物理实体、虚拟实体、孪生数据、服务、链接”五个维度的承台大体积混凝土数字孪生模型,对混凝土水化过程中的关键参数进行实时监测和数据交互,确保有限元模型的准确性,并结合LSTM网络进行数据分析和预测.结果表明:数字孪生技术能通过数据交互更新出最优参数值,随着交互次数的增加,模型模拟值不断趋近实测结果;LSTM神经网络对混凝土温度变化情况预测较为准确,实测对比发现输出值与实测值最大差值为1.32℃,相差2.8%,训练结果的平均绝对误差均值为0.7624,决定系数最低达到0.9742.
关键词
大体积混凝土
水化反应
LSTM
数字孪生五维模型
数据交互
温度预测
Keywords
mass concrete
hydrochemical reaction
LSTM
digital twin five-dimensional model
data interaction
temperature prediction
分类号
TU398.5 [建筑科学—结构工程]
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职称材料
题名
港口陆域岩质边坡渗流稳定性分析
被引量：
1
2
作者
谭建
谢盛明
王全
古西召
机构
云南省水运规划设计研究院
舟山市交通工程质量监督局
中交武汉港湾
工程
设计研究院有限公司设计咨询所
重庆
交通
大学河海学院
出处
《重庆交通大学学报（自然科学版）》
CAS
北大核心
2011年第1期107-111,共5页
基金
教育部科学技术研究重点项目(210176)
重庆市教委科技项目(KJ100426)
文摘
山区河流港口陆域岩质边坡内部结构复杂,在水的渗流作用下,边坡极易遭到破坏。利用有限元强度折减法对山区河流港口陆域岩质边坡在渗流作用下的稳定性进行了分析。结果表明:不同的水位变动幅度对岩质边坡的稳定性影响差异明显,并得出在水位大幅度下降的过程中,回水变动区内外岩质边坡的运动状况截然不同。这可为今后边坡监控提供理论指导。
关键词
岩质边坡
港口
强度折减
渗流
Keywords
rock slope
port
strength reduction
seepage
分类号
TU457 [建筑科学—岩土工程]
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职称材料
题名
基于参数化模型框架式码头结构三维数值分析
3
作者
谢盛明
李丰华
陈晓攀
王松
机构
舟山市交通工程质量监督局
湖南省
交通
规划勘察设计院
重庆
交通
大学河海学院
营口港务集团有限公司
出处
《重庆交通大学学报（自然科学版）》
CAS
北大核心
2010年第5期820-823,840,共5页
基金
教育部科学技术研究重点项目(210176)
重庆市教委科技项目(KJ100426)
文摘
内河大水位差框架式码头结构形式复杂,结构分析过程中有限元计算模型更改比较困难。通过建立有限元参数化模型,运用静力弹塑性分析方法对框架码头参数化模型按最不利荷载工况进行三维静力分析,计算出各种最不利工况下的内力与非参数化模型内力计算结果进行比较分析。研究表明:两者结果较为吻合,参数化模型是有效可靠的,所建立的参数化模型和分析方法可较好地应用于码头结构优化设计中。
关键词
大水位差
框架式码头
参数化模型
三维数值分析
Keywords
great water fluctuation
framed wharf
parameterized model
3D numerical analysis
分类号
U656.1 [交通运输工程—港口、海岸及近海工程]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
融合数字孪生与长短期记忆神经网络方法的混凝土水化热温度预测
殷新锋
李旭辉
黄胄
陈勉
虞永杰
《西安建筑科技大学学报(自然科学版)》
北大核心
2025
1
在线阅读
下载PDF
职称材料
2
港口陆域岩质边坡渗流稳定性分析
谭建
谢盛明
王全
古西召
《重庆交通大学学报（自然科学版）》
CAS
北大核心
2011
1
在线阅读
下载PDF
职称材料
3
基于参数化模型框架式码头结构三维数值分析
谢盛明
李丰华
陈晓攀
王松
《重庆交通大学学报（自然科学版）》
CAS
北大核心
2010
0
在线阅读
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职称材料
已选择
0
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