基于敏感性分析及BP神经网络的水工结构模型材料研究

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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.
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