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大坝背管混凝土裂缝全局优化网络的预测研究
引用本文:徐福卫,田斌,伏义淑.大坝背管混凝土裂缝全局优化网络的预测研究[J].三峡大学学报(自然科学版),2005,27(5):394-397.
作者姓名:徐福卫  田斌  伏义淑
作者单位:三峡大学,土木水电学院,湖北,宜昌,443002
摘    要:基于人工神经网络的全局优化方法的基本理论,对钢衬钢筋混凝土压力管道外包混凝土结构裂缝预测进行了研究,提出了基于神经网络的管道混凝土裂缝预测模型.并重点研究了水头的变化对压力管道混凝土最大裂缝宽度的影响,最后对三峡电站压力管道混凝土结构裂缝进行了预测.

关 键 词:全局优化网络  钢衬钢筋混凝土  压力管道  最大裂缝宽度
文章编号:1672-948X(2005)05-0394-04
修稿时间:2005年7月28日

Prediction of Concrete Crack Width in Steel-lined Reinforced Concrete Penstocks Based on Global Optimization Network
Xu Fuwei,Tian Bin,Fu Yishu.Prediction of Concrete Crack Width in Steel-lined Reinforced Concrete Penstocks Based on Global Optimization Network[J].Journal of China Three Gorges University(Natural Sciences),2005,27(5):394-397.
Authors:Xu Fuwei  Tian Bin  Fu Yishu
Abstract:Because concrete crack will greatly affect the security of concrete penstock in hydropower station,the paper applies the theory of global optimization method to predict the maximum concrete crack width in steel-lined reinforced concrete penstock and bring forward a predicting model based on the theory of artificial neural network(ANN).And the effect of water pressure on concrete crack width is mainly studied;concrete crack width of penstocks in Three Gorges Hydropower Station is predicted in the end.
Keywords:global optimization network  steel-lined reinforced concrete  penstock  maximum crack width
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