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J-GLOBAL ID：201702241278328935   整理番号：17A1665894

未確認の平均クラスタ分析に基づく砂の地震液化評価【JST・京大機械翻訳】

Assessment of Sandy Soil Liquefaction Potential Based on Unascertained Average Clustering Method

著者 (5件)： Wen Changping (中南林業科技大学土木工程与力学学院,長沙,410018) ,  Chen Zonghui (中南林業科技大学土木工程与力学学院,長沙,410018) ,  Sun Zheng (中南林業科技大学土木工程与力学学院,長沙,410018) ,  Bai Yinyong (中南林業科技大学土木工程与力学学院,長沙,410018) ,  Su Wei (中南林業科技大学土木工程与力学学院,長沙,410018)
資料名： Dixia Kongjian Yugongcheng Xuebao  (Dixia Kongjian Yugongcheng Xuebao)
巻： 13  号： 2  ページ： 517-524  発行年： 2017年 
JST資料番号： C2888A  ISSN： 1673-0836  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： 未確認の測定理論に基づいて,地震の液状化の識別と液体化ポテンシャルの分類のための未確認の平均値クラスタ分析モデルと方法を確立した。砂地震の液化評価における多くの不確実性の影響因子に対して、地震マグニチュード、地面地震加速度の振幅、標準貫入数、比貫入抵抗、砂の相対密度、砂の平均粒径及び地下水位などの7つの評価指標を判別因子とする。17の砂サンプルを訓練サンプルとして選び,各評価指標の未測定の測度関数を確立し,サンプルの各評価指標データの平均値によりその分類センターを表した。評価指標の重みを,類似性重みづけ法によって決定し,そして,未知の測定距離に従って,地震の液化等級を識別した。確立したモデルにより,訓練サンプルを判定し,正確度は94.12%であった。確立したモデルを20のテストサンプルに対して識別し、判別結果を地震液化の実際状況、BPニューラルネットワークとSOFMニューラルネットワークなどの方法の評価結果と比較した。研究結果により、このモデルの評価結果は実測結果、及びBP神経回路網、SOFM神経回路網などの方法との評価結果の一致性が高いことが明らかになった。Data from Wanfang. Translated by JST【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： マグニチュード ,  液状化 ,  *クラスタ分析 ,  地下水位 ,  測度 ,  *液化 ,  地震加速度 ,  ニューラルネットワーク ,  貫入抵抗 ,  類似性 ,  *地震 ,  神経回路網 ,  不確実性 ,  重みづけ
準シソーラス用語： 評価指標 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (4件)： seismic liquefaction of sandy soil ,  identification of sandy soil liquefaction ,  classification of sandy soil liquefaction potential ,  unascertained average clustering method

分類 (1件)： 土圧,土の動的性質,地盤の応力と変形  (RA03060A)

タイトルに関連する用語 (6件)： 平均 ,  クラスタ分析 ,  砂 ,  地震 ,  液化 ,  評価