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为获得超低温冻土抗压强度预测模型, 探究超低温状态下冻土的物理性质及力学性质的变化, 对含水率19%, 22%, 25%和28%的低液限黏土土样进行?180 °C ~ ?10 °C的单轴压缩强度试验, 并测量?80 °C ~ ?10 °C土样的未冻水含量, 建立基于WOA-BP神经网络和BP神经网络的预测模型, 探究含水率、温度、未冻水含量与超低温冻土抗压强度关系. 预测结果表明: 含水率、温度、未冻水含量与超低温冻土抗压强度存在复杂的非线性关系, 特别是在?180 °C ~ ?80 °C区间内, 现有的线性拟合公式已无法准确预测该区间内冻土抗压强度; 基于WOA-BP神经网络预测模型的整体预测效果较好, 其绝对误差平均值为1.167 MPa, 相对误差平均值为7.62%, BP神经网络预测模型的绝对误差平均值为8.462 MPa, 相对误差平均值为47.99%. 基于鲸鱼优化算法的BP神经网络预测模型预测误差明显小于BP神经网络预测模型及线性拟合值, 更接近实测值. 该预测模型具有较高精确度, 能有效解决超低温冻土抗压强度与其影响因素间复杂的非线性关系, 可为人工冻结技术在地层应急工程中的应用提供参考. 相似文献
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