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基于仿真数据的三点弯曲峰值荷载预测方法
文献摘要：
三点弯曲试验是广泛采用的抗拉强度参数测试方法之一.通过数值模拟分析发现,岩石三点弯曲峰值荷载与预制裂缝倾角等人为可控因素和杨氏模量、抗拉强度等岩石物性因素都具有正相关关系,而与预制裂缝长度呈现出负相关关系.由于影响因素众多且物理实验工作量大,难以建立多因素数学拟合模型,因此目前尚未有针对峰值荷载的普遍可行的预测方法.基于此,提出在数值模拟的基础上生成大量仿真数据,建立并训练人工神经网络模型,对含预制裂缝岩石三点弯曲试验峰值荷载进行预测.研究表明,基于仿真数据的含预制裂缝岩石三点弯曲峰值荷载神经网络预测模型对于已知数据具有很好的预测性能,并且对于未知数据具有良好的泛化能力和外推能力.
文献关键词：
三点弯曲;人工神经网络;仿真数据驱动;参数预测
中图分类号：
作者姓名：
李立;周雷;钱紫燕
作者机构：
重庆大学煤炭灾害动力学与控制国家重点实验室,重庆400030;重庆大学资源与安全学院,重庆400030
文献出处：
引用格式：
[1]李立;周雷;钱紫燕-.基于仿真数据的三点弯曲峰值荷载预测方法)[J].地下空间与工程学报,2022(01):102-111,128
A类：
仿真数据驱动
B类：
三点弯曲试验,抗拉强度,强度参数,参数测试,数值模拟分析,预制裂缝,裂缝倾角,可控因素,杨氏模量,岩石物性,裂缝长度,物理实验,实验工作,素数,数学拟合,拟合模型,上生,人工神经网络模型,神经网络预测模型,已知数,预测性能,未知数,泛化能力,外推,参数预测
AB值：
0.272359
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