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神经网络计算在采场结构参数分析中的应用 被引量:6

Application of nonlinear neural network to analyze the stope structure parameters
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摘要 综述了岩土工程结构分析和设计中神经网络计算研究的现状与趋势 ,指出了进一步发展神经网络计算的策略及方向 ,分析了神经网络计算在岩土工程结构分析中的应用原理和基于BP神经网络计算的材料的本构模型 ,并将神经网络计算方法应用于新城金矿地下采场结构参数分析和设计过程中 ,结果表明 。 In this paper, the state-of-the-art of neural computing in geotechnical structural analysis and design has been surveyed. Its computing strategies and research trends are given. The principle of the BP neural networks and computing for constitutive modeling have been disscussed, then achieved in appliying to analyze the underground stope structure parameters in the Xincheng gold mine with the applications of BP network, it is proven that the neurocomputing is a practical tool for solving large-scale rock underground structural engineering problems.
出处 《煤炭学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2001年第3期245-248,共4页 Journal of China Coal Society
基金 国家"九五"重点科技攻关资助项目 !(96-5 2 1-0 2 -0 2 -0 2 )
关键词 神经网络 采场参数 结构分析 岩土工程 本构模型 neural network stope parameters structural analysis
  • 相关文献

参考文献3

  • 1Lai Xingping,J Coal Sci Eng,2000年,6卷,1期,40页
  • 2Lai Xingping,J Coal Sci Eng,1999年,5卷,2期,46页
  • 3刘占魁,人工智能技术在矿业中的应用,1997年

同被引文献72

引证文献6

二级引证文献67

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