PVC非线性粘弹性行为的研究

.研究了室温下聚氯乙烯(PVC)的应变率敏感性和短期蠕变行为,应用时间-温度-应力等效原理,可以将不同应力水平下的蠕变曲线移位成某一参考应力水平下的主曲线,从而可以通过较高应力水平下的短期蠕变行为来预测较低应力水平下的较长期的蠕变行为.着重分析了聚氯乙烯(PVC)非线性蠕变行为的时间-应力等效性.     

一种基于聚类的RBF神经网络模型

应用于工程中的径向基函数(RBF)神经网络模型,当训练样本量很大时常存在训练学习速度慢和拟合精度不高的问题.针对这一情况提出了一种基于聚类的RBF神经网络(BC-RBFNN)模型.该模型首先通过对训练样本进行聚类分析,将其分为不同的类,接着根据每类的训练样本构造一个RBF子网并获取其相关参数,接着再将各个子网组织成一个BC-RBFNN模型.通过对其进行理论分析和性能检验试验,结果表明该模型能加快网络训练学习速度,缩小的模型规模,提高网络的预测精度.     

一种基于BC RBFNN的高填路堤地基沉降预测模型

针对高填路堤地基沉降难以预测这一技术难题,对其影响地基沉降的主要因素进行了分析,根据各因素之间存在的高度非线性, 结合BCRBFNN（基于聚类分析径向基函数神经网络）非线性拟合的特点, 提出一种基于BCRBNN模型对高填方地基沉降进行预测.运用施工期路基沉降实测资料,对神经网络模型进行学习、训练和仿真, 得出仿真值与实测值非常相似, 从而得出基于BCRBFNN模型在高填路堤地基沉降预测中具有很好的实用效率.