基于径向基神经网络的边坡可靠度分析

为实现边坡稳定系数的快速求解,提出了一种基于RBF神经网络的边坡可靠度求解方法。利用RBF神经网络的非线性映射能力,对边坡的功能函数进行高精度的拟合。通过构建合适的神经网络模型,并输入边坡的相关参数,有效地模拟边坡的稳定状态,并为其可靠度分析提供基础。采用改进策略改进标准的遗传算法,进一步提升了算法的寻优能力,使其更适用于边坡可靠度的求解问题。以湖南宁道高速边坡为工程背景,验证了该方法的可行性。结果表明,RBF神经网络与有限元计算结果之间实现了较为精确的拟合,RBF神经网络模型能够准确地反映边坡的稳定状态。同时,改进后的遗传算法在寻优过程中表现出了更强的能力,能够更快速地找到边坡可靠度的最优解。采用RBF神经网络方法计算得到的边坡稳定系数为1.19,相比于蒙特卡洛法小17.9%,计算结果更偏保守。

试论公路工程路基路面压实施工技术

随着社会的不断发展,道路交通项目施工也越来越普遍,公路工程路基路面压实作为公路工程施工中的重要部分,其直接影响着整个工程的施工质量,因此,做好公路工程路基路面压实施工就显得十分重要。做好公路公路路基路面压实施工不仅仅能够保证路基路面的强度和刚度,还能够延长公路的使用寿命。本文首先分析了公路工程路基路面压实施工的主要技术原理,然后在此基础上分析了影响施工的主要因素,并在此基础上对工程施工技术要点以及运用措施进行了分析,以便于促进我国公路工程施工技术的发展。

GPS技术在公路测量中的综合应用探讨

我国的公路工程日益增多,建设施工规模也随之扩大,在一定程度上促进了公路工程的测量技术发展,而通过采用GPS技术开展公路工程的测量工作,能够极大地提高测量数据与勘查准确性,从而提高工作效率。本文即探讨了GPS技术在公路工程测量中的具体应用,以供参考。