基于BP神经网络的土石坝地震震害预测

影响强震区土石坝震害的因素复杂,各影响因素也可能存在相互关联现象,两两之间为多模态且带噪声的非线性关系.利用人工神经网络具有高度容错、自学习、自组织分析复杂非线性问题的特点,结合40组国内外土石坝样本建立BP神经网络对其历史震害进行训练,使得土石坝震害与其影响因素之间的非线性关系得到较好的映射,进而建立基于BP神经网络的土石坝震害等级预测模型.实例验证表明,该BP网络能够对土石坝震害进行有效预测.     

200 m级面板堆石坝流变分析

针对堆石流变会引起200 m级面板堆石坝面板脱空、压坏等现象,采用沈珠江三参数流变模型对200m级混凝土面板堆石坝进行三维有限元计算,对比了不考虑堆石料流变的计算结果,并分析了堆石料流变特性对坝体和混凝土面板应力变形及面板接缝变形的影响.结果表明,堆石流变较大程度上改变了坝体和面板的变形与应力.