摘要
本发明提供的一种基于物理信息数据联合驱动的泡沫轻质土路基性能预测方法,属于材料学领域,本发明考虑了孔隙率和孔径的影响。柯西应力与轴向拉伸、侧向拉伸、孔隙率与孔径之间的本构关系由SP‑ANN构建。在确定输入变量的范围后进行建模,并模拟泡沫在压缩和拉伸下的力学响应,构建数据集。两个ANN使用这些数据并进行训练,使用PR‑ANN通过其他三个输入来预测侧向拉伸值,然后SP‑ANN使用它作为其输入预测柯西应力,并对模型进行评估和使用。最后,建立泡沫轻质土路基材料性能预测方法,通过三个输入变量工程师就能获得路基泡沫轻质土的材料性能,为高性能泡沫轻质土路基智能设计提供参考。
技术关键词
泡沫轻质土
性能预测方法
路基材料
生成训练数据
泡沫轻质混凝土
物理
应力
参数
前馈神经网络
变量
定义结构
方程
泡孔结构
数值仿真
泊松比
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协议
地点
物质成分识别
成分识别方法
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训练样本集
像素
图像增强方法
平面波
深度神经网络
卷积编码器
卷积解码器
性能预测方法
优化神经网络
神经网络结构
BP神经网络
因子