【摘 要】
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冰盖下桥墩局部冲刷的机理是非常复杂的,能够正确计算出桥墩附近局部最大冲刷坑深度对桥梁工程的安全设计十分重要,传统回归方程计算最大冲刷坑深度时,在综合考虑相关控制变量和边界条件方面有一定的困难。利用实验室清水条件下桥墩局部冲刷的试验数据,分别分析了流速、有无冰盖、墩径、河床泥沙粒径和水深与桥墩局部冲刷坑深度之间的关系。研究采用BP神经网络的方法,基于量纲分析原理,对影响桥墩局部冲刷产生的相关因子进行
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冰盖下桥墩局部冲刷的机理是非常复杂的,能够正确计算出桥墩附近局部最大冲刷坑深度对桥梁工程的安全设计十分重要,传统回归方程计算最大冲刷坑深度时,在综合考虑相关控制变量和边界条件方面有一定的困难。利用实验室清水条件下桥墩局部冲刷的试验数据,分别分析了流速、有无冰盖、墩径、河床泥沙粒径和水深与桥墩局部冲刷坑深度之间的关系。研究采用BP神经网络的方法,基于量纲分析原理,对影响桥墩局部冲刷产生的相关因子进行分析。将试验数据的3/4作为预测模型的训练数据集、1/4作为预测模型的测试数据集。在预测明流条件下的桥墩局部冲刷坑深度时,网络的输入因子有:水流弗汝德数Fr、水深与墩径之比h/D、中值粒径与墩径之比d50/D、水深与河床泥沙中值粒径之比h/d50;输出因子:ds/D。在预测冰盖条件下的桥墩局部冲刷坑深度时,网络的输入因子有:水流弗汝德数Fr、水深与墩径之比h/D、中值粒径与墩径之比d50/D、水深与河床泥沙中值粒径之比h/d50、冰盖下表面糙率与河床泥沙表面糙率的比值ni/nb;输出因子:ds/D。采用相关系数（CC）、均方根误差（RMSE）、平均绝对百分比误差（MAPE）、确定系数（R~2）作为计算结果的评价指标,并将预测结果与试验结果做了比较。当使用无量纲形式的数据训练BP神经网络时,比用原始冲刷数据能够更好地预测平衡冲刷坑深度。敏感性分析表明,流速和弗汝德数Fr对平衡冲刷深度的影响大于其他独立参数。BP模型在预测明流条件下桥墩局部冲刷坑深度时,预测结果的相关系数为0.9541、MAPE为29.67%、R~2为0.9105、RMSE为0.1335;在预测冰盖条件下冲刷坑深度时,预测结果的相关系数为0.9337、MAPE为28.58%、R~2为0.8550、RMSE为0.1911。结果表明了BP神经网络预测明流及冰盖条件下桥墩局部冲刷坑深度时具有较高的精度,可为实际工程提供一定的参考作用。
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