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题名复合地基中褥垫层的极限下限分析
被引量:4
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作者
周志军
王连坤
王敏容
楼辉波
楼旭伟
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机构
五邑大学土木建筑学院
奉化市交通投资公司
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出处
《中国科技论文》
CAS
北大核心
2013年第11期1153-1158,共6页
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基金
国家自然科学基金资助项目(51208385)
广东高校优秀青年创新人才培养计划资助项目(2012LYM_0128)
+1 种基金
江门市科技计划资助项目(江财工[2012]156号)
宁波市交通委科技计划资助项目(201334)
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文摘
作为复合地基的重要组成部分,褥垫层影响着路堤下复合地基的桩、土承载力的发挥,所以有必要对其承载与变形特性进行研究。根据极限分析下限法,在满足应力边界条件和摩尔-库伦屈服条件下,通过构建应力场、应力叠加计算等步骤,分别推导出褥垫层在厚度无穷大和厚度较小时的极限承载力下限解,以及桩土应力比计算公式。通过对算例进行分析,揭示了褥垫层存在压密和塑性流动两个受力变形阶段;桩土应力比随着内摩擦角的增大而增大,随着褥垫层厚度的增大而减小等规律;以及桩土应力比试验值与理论计算值偏差的原因。
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关键词
复合地基
褥垫层
极限承载力
极限分析法
桩土应力比
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Keywords
composite foundation
cushion^ultimate bearing capacity
limit analysis method
pile-soil stress ratio
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分类号
TU470
[建筑科学—结构工程]
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题名基于遗传算法径向基神经网络的交通流预测
被引量:16
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作者
楼旭伟
楼辉波
朱剑锋
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机构
奉化市交通投资公司
宁波大学建筑工程与环境学院
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出处
《中国科技论文》
CAS
北大核心
2013年第11期1141-1144,共4页
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基金
宁波市交通委科技计划资助项目(201334)
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文摘
为提高径向基(RBF)神经网络预测模型对交通流预测的准确性,提出了一种基于遗传算法优化径向基神经网络的交通流预测方法。利用遗传算法优化径向基神经网络的权值和阈值,然后训练RBF神经网络预测模型以求得最优解,并将该预测方法与RBF神经网络和BP神经网络的预测结果进行对比。仿真结果表明,该方法对交通流具有较好的非线性拟合能力,预测精度高于径向基神经网络和BP神经网络。
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关键词
交通流
遗传算法
RBF神经网络
BP神经网络
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Keywords
traffic flow genetic algorithm RBF neural network BP neural network
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分类号
U491.112
[交通运输工程—交通运输规划与管理]
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