典型文献
基于敏感性分析及BP神经网络的水工结构模型材料研究
文献摘要：
模型材料是水工结构模型试验成功的关键,但其制备方法较为依赖经验、成本较高,且试验数据利用率较低.为此,采用单因素敏感性分析方法分析了胶凝砂砾石模型材料弹性模量的影响因子,并基于敏感性分析结果利用Matlab建立了 BP神经网络预测模型.预测检验结果表明,水工结构模型材料的弹性模量对拌合水量和石膏量最敏感,其次是重晶石粉量,对铁粉量最不敏感;在低拌合水量下,对水泥量、石蜡量和机油量敏感性不高.可通过控制低敏感性材料的用量,制备较高精度弹性模量的模型材料.预测模型可靠度达R2=0.939,满足对数据预测的精度要求,弥补了试验人员的经验不足.
文献关键词：
水工结构模型;模型材料;敏感性分析;影响因子;BP神经网络;弹性模量
中图分类号：
作者姓名：
丁泽霖;高昱芃;张宏洋;王婧
作者机构：
华北水利水电大学水利学院,河南郑州450046
文献出处：
引用格式：
[1]丁泽霖;高昱芃;张宏洋;王婧-.基于敏感性分析及BP神经网络的水工结构模型材料研究)[J].水电能源科学,2022(03):158-161
A类：
水工结构模型
B类：
模型材料,材料研究,模型试验,制备方法,数据利用率,单因素敏感性分析,胶凝砂砾石,弹性模量,Matlab,神经网络预测模型,预测检验,拌合,石膏,重晶石粉,铁粉,不敏,石蜡,机油,油量,感性材料,可靠度,数据预测,精度要求,经验不足
AB值：
0.243117
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