客运专线铁路路基粗粒土填料最大干密度的BP神经网络预测.pdfVIP

第 11卷 第 3期 铁道科学与工程学报 Volume11 Number3 2014年6月 JournalofRailwayScienceandEngineering June2014 客运专线铁路路基粗粒土填料最大干密度的 BP神经网络预测 刘源 ，宋晓东 ，聂志红 。王翔 (1．中南大学 土木工程学院，湖南长沙410075； 2．沪昆客专湖南有限公司，湖南 长沙410018) 摘 要：以沪昆客运专线芷江北站粗粒土填料为研究对象，通过表面振动压实试验，得到不 同颗粒级配下试样的最大干密 度。考虑各粒径含量与最大干密度的非线性关系，将粒度成分，级配指标，分形指标作为网络输入层，基于误差反向传播算 法，以干密度试验结果为训练样本，建立BP神经网络预测模型，实现对不同颗粒级配下粗粒土最大干密度的预测。 关键词：粗粒土；最大干密度 ；神经网络；预测 中图分类号：U238；TU413．5 文献标志码：A 文章编号：1672—7029(2014)03—0107—04 Predictionmodelofmaximum drydensityofcoarse grainedsoilusingBP neuralnetworks LIU Yuan。SONG Xiaodong ，NIE Zhihong ，W ANG Xiang ， (1．SchoolofCivilEngineering，CentralSouthUniversity，Changsha410075，China； 2．Shang}lai—KunmingPassengerRailwayHunanCo．，Ltd．，Changsha410018，China) Abstract：Takingthefillersofthecoarse——grainedsoilinZhijiangnorthstationofShanghai——Kunmingpassen— gerdedicatedlineastheresearchobject，thevibrationcompactiontestwasconductedtostudymaximumdryden． sitiesunderdifferentgranularcompositions．Consideringthenon—linearrelationsbetweengranularcompositions andmaximum dry densities，aBPneuralnetworkpredictionmodelofwhichtheinputlayerwasconsistedofgran— ularcompositions，gradingindexandfractalindexwasestablished．Basedonthebackwardserrorpropagational- gorithm andtheresultofthemaximum dry densitytest，themodelestablishedinthispaperperformswellinpre— dictingthemaximum dry densityofthecoarse—grainedsoilofvariousgranularcompositions． Keywords：coarse—grainedsoil；maximum dry density；neur~ network；prediction 近年来，随着高速铁路建设在山区与丘陵地区 涉系数与最佳含水量系数引入最大干密度的理论 的飞速发展，多采用高填方路基来克服地形条件的 计算公式。然而，在一定压实功下，各粒径含量与 限制 。粗粒 土填料的压实性能 良好，抗剪强度 最大干密度存在的非线性关系未能在定量公式中 高…，在高填方路基中得到了广泛应用。最大干