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利用神经网络模型对大坝材料参数进行反演,可避免建模因子的选择不当而造成的误差,精度较高.本文利用有限元模型建立神经网络的训练样本,采用BP神经网络模型对李家峡拱坝进行了坝体和坝基材料参数反演,最后以反演后的材料进行正向计算得到大坝的变形,并与实测变形对比,结果令人满意.
基于BP神经网络的李家峡拱坝材料参数反演
【摘 要】
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利用神经网络模型对大坝材料参数进行反演,可避免建模因子的选择不当而造成的误差,精度较高.本文利用有限元模型建立神经网络的训练样本,采用BP神经网络模型对李家峡拱坝进行
【机 构】
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天津大学建筑工程学院,黄河上游水电开发有限责任公司
【出 处】
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水力发电学报
【发表日期】
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2004年2期
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