本文主要研究内容
作者陈磊（2019）在《BP神经网络在海洋平台桩基轴向承载力中的应用研究》一文中研究指出：目前海洋石油导管架平台桩基础的轴向极限承载力常用的设计方法为API RP2A(美国石油协会)和静力触探(CPT)的方法。在这两种方法的基础上,提出了用BP神经网络模型对桩的轴向极限承载力进行计算的思路,能够有效地预测桩的轴向极限承载力。根据BP神经网络算法具有较强的非线性映射能力和学习功能的特点,通过对影响单桩极限承载力因素的分析,依据静力触探资料建立了基于BP神经网络的单桩轴向极限承载力预测模型。通过利用API RP2A方法分析成果对该模型进行学习训练和预测检验,证明了预测模型性能良好、具有较高的精度和收敛速度快等特点,验证了神经网络方法的可行性,预测结果能够指导桩基础设计,缩短周期。因而具有较大的工程实用价值。
Abstract
mu qian hai xiang dan you dao guan jia ping tai zhuang ji chu de zhou xiang ji xian cheng zai li chang yong de she ji fang fa wei API RP2A(mei guo dan you xie hui )he jing li chu tan (CPT)de fang fa 。zai zhe liang chong fang fa de ji chu shang ,di chu le yong BPshen jing wang lao mo xing dui zhuang de zhou xiang ji xian cheng zai li jin hang ji suan de sai lu ,neng gou you xiao de yu ce zhuang de zhou xiang ji xian cheng zai li 。gen ju BPshen jing wang lao suan fa ju you jiao jiang de fei xian xing ying she neng li he xue xi gong neng de te dian ,tong guo dui ying xiang chan zhuang ji xian cheng zai li yin su de fen xi ,yi ju jing li chu tan zi liao jian li le ji yu BPshen jing wang lao de chan zhuang zhou xiang ji xian cheng zai li yu ce mo xing 。tong guo li yong API RP2Afang fa fen xi cheng guo dui gai mo xing jin hang xue xi xun lian he yu ce jian yan ,zheng ming le yu ce mo xing xing neng liang hao 、ju you jiao gao de jing du he shou lian su du kuai deng te dian ,yan zheng le shen jing wang lao fang fa de ke hang xing ,yu ce jie guo neng gou zhi dao zhuang ji chu she ji ,su duan zhou ji 。yin er ju you jiao da de gong cheng shi yong jia zhi 。
论文参考文献
论文详细介绍
论文作者分别是来自海洋技术学报的陈磊，发表于刊物海洋技术学报2019年03期论文，是一篇关于神经网络论文,静力触探论文,极限承载力论文,海洋技术学报2019年03期论文的文章。本文可供学术参考使用，各位学者可以免费参考阅读下载，文章观点不代表本站观点，资料来自海洋技术学报2019年03期论文网站，若本站收录的文献无意侵犯了您的著作版权，请联系我们删除。
标签：神经网络论文; 静力触探论文; 极限承载力论文; 海洋技术学报2019年03期论文;