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利用CMV評(píng)估堆石料壓實(shí)質(zhì)量的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型

發(fā)布時(shí)間:2022-07-27 16:51
  土石壩壓實(shí)質(zhì)量對(duì)大壩安全至關(guān)重要,通過壓實(shí)質(zhì)量評(píng)估模型可實(shí)現(xiàn)對(duì)壓實(shí)質(zhì)量實(shí)時(shí)監(jiān)控。傳統(tǒng)碾壓施工采用固定的碾壓方案,碾壓參數(shù)在碾壓過程中不改變,而在智能壓實(shí)過程中,碾壓參數(shù)根據(jù)當(dāng)前壓實(shí)狀態(tài)進(jìn)行優(yōu)化調(diào)整,因此壓實(shí)質(zhì)量評(píng)估模型必須考慮碾壓參數(shù)。通過堆石料現(xiàn)場(chǎng)碾壓試驗(yàn),分析了壓實(shí)計(jì)值(compaction meter value,CMV)與堆石料相對(duì)密度和碾壓參數(shù)的相關(guān)性。結(jié)果表明,CMV與堆石料相對(duì)密度具有較強(qiáng)相關(guān)性,可作為堆石料壓實(shí)質(zhì)量監(jiān)測(cè)指標(biāo),碾壓機(jī)振動(dòng)頻率和車速對(duì)CMV影響顯著,行駛方向?qū)MV影響較小。最后基于現(xiàn)場(chǎng)試驗(yàn)和徑向基(RBF)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),建立了考慮碾壓參數(shù)變化的堆石料壓實(shí)質(zhì)量評(píng)估模型。與試驗(yàn)結(jié)果對(duì)比表明該模型具有較高精度。 

【文章頁(yè)數(shù)】:11 頁(yè)

【文章目錄】:
0 引言
1 現(xiàn)場(chǎng)碾壓試驗(yàn)
    1.1 試驗(yàn)設(shè)備
    1.2 試驗(yàn)材料與場(chǎng)地
2 試驗(yàn)結(jié)果與分析
    2.1 振動(dòng)加速度信號(hào)處理
    2.2 CMV與堆石料相對(duì)密度相關(guān)性分析
    2.3 CMV與碾壓參數(shù)相關(guān)性分析
        2.3.1 車速對(duì)CMV影響
        2.3.2 振動(dòng)頻率對(duì)CMV影響
        2.3.3 碾壓機(jī)行駛方向?qū)MV影響
    2.4 影響機(jī)理分析
3 基于RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的壓實(shí)質(zhì)量評(píng)估模型
4 結(jié)論


【參考文獻(xiàn)】:
期刊論文
[1]基于閉環(huán)反饋控制和RTK-GPS的自動(dòng)碾壓系統(tǒng)[J]. 張慶龍,劉天云,李慶斌,安再展,樊凜.  水力發(fā)電學(xué)報(bào). 2018(05)
[2]基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的瀝青路面壓實(shí)度檢測(cè)[J]. 趙素素,孟凡虎,宋麗娟,陳宏業(yè).  公路與汽運(yùn). 2016(06)
[3]實(shí)時(shí)監(jiān)控下考慮料源不確定性的堆石壩壓實(shí)質(zhì)量評(píng)估[J]. 王瑞,鐘登華,吳斌平,岳攀.  水力發(fā)電學(xué)報(bào). 2015(09)
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[6]連續(xù)壓實(shí)路基質(zhì)量檢驗(yàn)與控制研究[J]. 張家玲,徐光輝,蔡英.  巖土力學(xué). 2015(04)
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博士論文
[1]智能壓路機(jī)控制系統(tǒng)設(shè)計(jì)及關(guān)鍵技術(shù)研究[D]. 張奕.長(zhǎng)安大學(xué) 2004



本文編號(hào):3665824

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