【摘 要】
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v位于上海地区的中小型水闸等大部分水利工程建于六七十年代,目前已严重老化失修,效益下降,存在严重的耐久性问题,对于如何判别水闸的耐久性状况,人们根据不同的理论提出不同
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v位于上海地区的中小型水闸等大部分水利工程建于六七十年代,目前已严重老化失修,效益下降,存在严重的耐久性问题,对于如何判别水闸的耐久性状况,人们根据不同的理论提出不同的方法,目前,暂时还没有一套可以用于水闸质量识别的神经网络系统,因此如何利用已检测过的数据所建立的网络系统来预测未检测过的水闸的适用性显得更为重要.本文首先对上海地区的水闸进行现场检测,并根据检测结果分析水闸的破损情况、破损类型、原因和特点,提出提高水闸耐久性的方法和措施.提出今后水闸的设计、施工、维护的一些建议.并对检测结果进行统计分析,为后面章节建立模型奠定了实验基础.其次介绍了人工神经网络的基本理论,然后讨论了如何确定神经网络的权值、阈值和网络结构,从而得到最佳的神经网络结构.文章结合神经网络和影响水闸适用性的因素,首次提出并建立了预测水闸耐久性的神经网络模型,最后通过实例验证了该模型有一定的理论和应用价值.
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