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高含石率胶结型土石混合体力学性能试验研究(英文)
被引量:
1
1
作者
林越翔
彭立敏
+2 位作者
雷明锋
杨伟超
刘建文
《Journal of Central South University》
SCIE
EI
CAS
CSCD
2019年第12期3397-3409,共13页
本文基于单轴压缩以及共振频率试验,对多组不同特征的高含石率胶结型土石混合体试件进行测试,以探究其物理力学特性。试验结果显示,试件的动弹性模量与其单轴抗压强度、弹性模量以及含石率均存在显著的相关性。此外,试件的密度以及基质...
本文基于单轴压缩以及共振频率试验,对多组不同特征的高含石率胶结型土石混合体试件进行测试,以探究其物理力学特性。试验结果显示,试件的动弹性模量与其单轴抗压强度、弹性模量以及含石率均存在显著的相关性。此外,试件的密度以及基质强度也与其宏观力学性能密切相关。因此,选取以上三项典型指标,对高含石率胶结型土石混合体的力学性能进行预测。除传统的回归分析手段以外,本文通过遗传算法对广义回归神经网络算法进行优化,并建立了相应的预测模型。预测结果表明,尽管多元回归分析相对于一元回归分析而言预测性能有所提高,但基于优化回归神经网络的预测结果更为理想。分别采用试验数据以及文献中的数据,证实了所建立的预测模型具有良好的适应性和理想的预测性能。
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关键词
胶结型土石混合体
高含
石
率
共振频率测试
广义回归神经网络
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职称材料
题名
高含石率胶结型土石混合体力学性能试验研究(英文)
被引量:
1
1
作者
林越翔
彭立敏
雷明锋
杨伟超
刘建文
机构
School of Civil Engineering
Key Laboratory of Engineering Structure of Heavy Haul Railway(Central South University)
出处
《Journal of Central South University》
SCIE
EI
CAS
CSCD
2019年第12期3397-3409,共13页
基金
Projects(51978669,U1734208)supported by the National Natural Science Foundation of China
Project(2018JJ3657)supported by Natural Science Foundation of Hunan Province,China
文摘
本文基于单轴压缩以及共振频率试验,对多组不同特征的高含石率胶结型土石混合体试件进行测试,以探究其物理力学特性。试验结果显示,试件的动弹性模量与其单轴抗压强度、弹性模量以及含石率均存在显著的相关性。此外,试件的密度以及基质强度也与其宏观力学性能密切相关。因此,选取以上三项典型指标,对高含石率胶结型土石混合体的力学性能进行预测。除传统的回归分析手段以外,本文通过遗传算法对广义回归神经网络算法进行优化,并建立了相应的预测模型。预测结果表明,尽管多元回归分析相对于一元回归分析而言预测性能有所提高,但基于优化回归神经网络的预测结果更为理想。分别采用试验数据以及文献中的数据,证实了所建立的预测模型具有良好的适应性和理想的预测性能。
关键词
胶结型土石混合体
高含
石
率
共振频率测试
广义回归神经网络
Keywords
block-in-matrix-rock
high rock block proportion
resonance frequency test
general regression neural network
分类号
TP3 [自动化与计算机技术—计算机科学与技术]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
高含石率胶结型土石混合体力学性能试验研究(英文)
林越翔
彭立敏
雷明锋
杨伟超
刘建文
《Journal of Central South University》
SCIE
EI
CAS
CSCD
2019
1
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