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申请/专利权人：湖北工业大学
摘要：本发明提供一种基于BP神经网络的桩体极限承载力计算方法，属于岩土材料数据模拟技术领域。包括：确定对基桩承载沉降影响显著的敏感性参数；采集敏感性参数及相应敏感性参数下的桩基极限承载力，构建训练样本；构建并利用样本数据集训练BP神经网络模型；采集待计算的桩基的敏感性参数，输入到极限承载力预测模型中，得到桩体极限承载力。本发明通过采集敏感性参数及相应敏感性参数下的桩基极限承载力，构建训练样本，形成的样本数据集更加准确。构建并利用样本数据集训练BP神经网络模型，使BP神经网络模型与极限承载力更适配后得到极限承载力预测模型。使用极限承载力预测模型预测待计算的桩基的极限承载力，对实际工程建设提供参考基础。
主权项：1.一种基于BP神经网络的桩体极限承载力计算方法，其特征在于，包括以下步骤：通过工程试验，确定对基桩承载沉降影响显著的敏感性参数；采集敏感性参数及相应敏感性参数下的桩基极限承载力，构建训练样本，形成样本数据集；构建BP神经网络模型并利用样本数据集训练，保存好训练参数，得到极限承载力预测模型；采集待计算的桩基的敏感性参数，输入到极限承载力预测模型中，得到桩体极限承载力；其中，确定对基桩承载沉降影响显著性的敏感性参数方法如下：确定桩基参数；根据桩基参数设计正交试验表；根据正交试验表进行桩基沉降试验或者对桩基沉降进行有限元分析，记录桩基沉降量；对桩基沉降影响因素进行分析，得到敏感性参数。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 湖北工业大学 基于BP神经网络的桩体极限承载力计算方法及系统
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