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反向传递神经网络在水泥土无损检测中的应用
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【中国水利经济论文】摘要：通过水泥搅拌土室内试验，研究了水泥搅拌土的各种物理力学特性，根据试验数据建立了水泥搅拌土无侧限抗压强度、灰土比与养护条件、养护时间、纵波波速、横波波速的神经网络模型，然后对水泥土的强度和灰土比进行计算和预测。研究结果表明，神经网络模型不仅可以综合考虑各种因素的影响，而且具有较高的预测精度，是一种很好的无损检测信息处理工具，在岩土工程无损检测中具有广阔的应用前景。
关键词：神经网络 水泥搅拌土 岩土工程无损检测 抗压强度
(1.天津大学 岩土工程研究所，天津 300072；2.天津市水利科学研究所，天津 300061)
水泥土深层搅拌的施工质量受多种因素影响，不易控制。以往所采用的钻芯取样等方法因存在许多困难限制了其实际应用，无损检测的关键是确定工程上可以接受的检测标准。在岩土工程中，常常根据无须对测试工程取样破坏就能测到的物理量(例如波速)与直接反映施工质量的物理量(例如抗压强度和灰土比)之间的关系来建立无损检测标准[1]。以往，大多利用单因素回归分析方法建立检测标准，所得出的回归方程千差万别[2～4]，工程应用很不方便。因为影响水泥土强度的因素众多，不易建立解析的数学方程来确定强度与各因素之间的关系，这使数理统计、回归分析等常用的数学工具在处理此类问题时显得力不从心。人工神经网络是在模仿人脑神经功能的基础上于20世纪末新发展起来的一种信息处理工具。作者选用天津地区堤坝工程常见的黏土进行室内水泥搅拌土试验，测试其在不同养护条件、不同养护时间、不同灰土比条件下的纵波波速、横波波速和无侧限抗压强度。依据试验结果进一步建立养护条件、养护时间、纵波波速、横波波速与无侧限抗压强度和灰土比的神经网络模型。
1 神经网络理论概述
神经网络就是采用物理可实现的系统或利用平常的计算机编程来模仿人脑神经细胞的结构和功能的系统。它是由很多处理单元有机地联结起来，并行工作；它的处理单元十分简单，其工作则是集体地进行。它的信息传播、存储方式与人脑神经网络相似；它没有运算器、处理器、存储器、控制
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