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J-GLOBAL ID：201602216428380037   整理番号：15A1251511

2次元ランダム場下の斜面安定性解析のための動径基底関数ニューラルネットワークベースの方法【Powered by NICT】

Radial basis function neural network-based method for slope stability analysis under two-dimensional random field

著者 (2件)： Shu Suxun (School of Civil Engineering and Mechanics, Huazhong Univ. of Sci. and Technol., Hubei, Wuhan) ,  Gong Wenhui (School of Civil Engineering and Mechanics, Huazhong Univ. of Sci. and Technol., Hubei, Wuhan)
資料名： Yantu Lixue  (Yantu Lixue)
巻： 36  号： 4  ページ： 1205-1210  発行年： 2015年 
JST資料番号： C2049A  ISSN： 1000-7598  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： 中国 (CHN)  言語： 中国語 (ZH)

抄録/ポイント： 斜面安定性評価の精度は,土壌パラメータのランダム性によって大きく影響される。土壌パラメータと斜面形状パラメータの大量群はそれらの共通分布特性に応じたラテン超方格サンプリング法によるランダムに生成した。パラメータの各グループでは,安全係数は強度低減有限要素法(SRFEM)により計算した;と土壌特性の空間変動を考慮した破壊確率は,二次元ランダム場の下でのモンテカルロシミュレーションとSRFEMを組み合わせることにより調べた。試料データと対応する安全率と破壊確率は,斜面安定解析のための予測モデルを確立するために動径基底関数(RBF)ニューラルネットワークの訓練と試験プロセスにおいて実行した。例のシミュレーション結果は,二次元ランダム場モデルは土壌特性の空間変動を反映できることを示した;とRBF(動径基底関数)ニューラルネットワークに基づく予測モデルは,安全率と破壊確率に高い予測精度を持つだけでなく,計算時間を節約できる。Data from the ScienceChina, LCAS. Translated by JST【Powered by NICT】

シソーラス用語： *斜面安定 ,  *ニューラルネットワーク ,  土壌特性 ,  土壌 ,  安全率 ,  予測モデル ,  破壊確率 ,  *動径基底関数
準シソーラス用語： 予測精度 ,  モンテカルロシミュレーション ,  空間変動 ,  ランダム性 ,  *動径基底関数ニューラルネットワーク ,  *斜面安定解析 ,  *確率場 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (2件)： 土の圧縮,圧密,せん断,地盤沈下  (RA03050P) ,  土の構造と物理的・化学的性質  (RA03030T)

タイトルに関連する用語 (4件)： 2次元 ,  ランダム場 ,  斜面安定性解析 ,  動径基底関数ニューラルネットワーク