典型文献
基于大型振动台试验的堆积型边坡峰值加速度放大性智能预测方法研究
文献摘要：
地震加速度峰值(PGA)放大系数是研究地震作用的重要参数之一.设计并完成了150组能够考虑地震波类型、坡体形态影响的堆积型边坡大型振动台试验,系统分析堆积型边坡的加速度放大效应,优化改进传统的3层前馈型BP神经网络模型,提出随机型重连BP神经网络模型.在此基础上,综合考虑边坡参数、地震波参数及土体参数等各项因素的影响,建立基于随机重连型BP神经网络的堆积型边坡峰值加速度放大性智能预测模型,并借助模型试验和鲁棒性分析对上述模型的计算精度进行验证和稳定性分析.结果表明,该模型计算精度达到目标要求,稳定性良好,弥补了传统单一函数计算方法的缺陷,可为高烈度山区铁路的隧道工程、桥梁工程及边坡工程抗震设计中地震烈度的确定提供直接参考,有助于推进岩土工程智能化的发展.
文献关键词：
岩质边坡;振动台模型试验;PGA放大系数;随机重连型BP神经网络
中图分类号：
作者姓名：
王翔;李宗昊;王栋;郭雪岩;杨长卫;裴向军
作者机构：
北京交通大学 土木建筑工程学院,北京 100044;西南交通大学 土木工程学院,四川 成都 100084;中铁二院工程集团有限责任公司,四川成都 610031;地质灾害防治与地质环境保护国家重点实验室,四川成都 610059
文献出处：
引用格式：
[1]王翔;李宗昊;王栋;郭雪岩;杨长卫;裴向军-.基于大型振动台试验的堆积型边坡峰值加速度放大性智能预测方法研究)[J].铁道学报,2022(06):116-122
A类：
B类：
大型振动台试验,峰值加速度,性智,智能预测,地震加速度,加速度峰值,PGA,放大系数,地震作用,重要参数,地震波,坡体,放大效应,优化改进,前馈,机型,边坡参数,波参数,土体参数,鲁棒性分析,计算精度,稳定性分析,达到目标,目标要求,高烈度,山区铁路,隧道工程,桥梁工程,边坡工程,抗震设计,地震烈度,岩土工程,岩质边坡,振动台模型试验
AB值：
0.366664
相似文献
机标中图分类号，由域田数据科技根据网络公开资料自动分析生成，仅供学习研究参考。
