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利用人工神经网络由静力触探推算液化指数

Using the artificial neural network to calculate liquation index by static cone penetration test

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【Author】 XIE Yong-mou~1,TAN Guang-jie~2,XU Liang~2 (1.Highway Survey and Design Research Institute,Sichuan Communications Department,Chengdu610041,China; 2.College of Environment and Civil Engineering,Chengdu University of Technology,Chengdu610059,China)

【机构】四川省交通厅公路设计研究院；成都理工大学环境与土木工程学院；成都理工大学环境与土木工程学院四川成都　610041；四川成都　610059；四川成都　610059；

【摘要】选取试验深度、粘粒含量、比贯入阻力和计算土层厚度为基本输入量,建立了一个推算液化指数的神经网络模型。以实际工程21组数据为学习样本,对工程中5个点进行了计算。计算结果表明,利用人工神经网络由静力触探推算液化指数是可行的。更多还原

【Abstract】 The test depth,the content of the clay particle,the Ps and the thickness of the calculating soil are chosen as the input parameters for the neural network model build in this paper.The neural network model studied 21 samples and calculate 5 locations.The result shows that it is feasible to use artificial neural network model to calculate the liquation index by static cone penetration test.更多还原

【关键词】液化；静力触探；人工神经网络；
【Key words】 liquation； static cone penetration test； artificial neural network；

【文献出处】四川建筑科学研究 ,Building Science Research of Sichuan , 编辑部邮箱 ,2004年02期

【分类号】TU41
【被引频次】1
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