论文部分内容阅读
本文针对试验所得碾压混凝土热学参数的随机性以及温度场的复杂性，提出基于BP人工神经网络的反分析方法。建立神经网络模型，利用有限元正分析得到的样本去训练网络，然后利用实际所测温度对热学参数进行反分析，根据反分析后的热学参数利用有限元进行温度场正分析，分析比较预测参数与试验参数所得非稳定温度场。通过工程实例，结果表明，该方法用于获取碾压混凝土坝热学参数是可行的。