基于WOA-BP神经网络的超低温冻土抗压强度预测模型研究

汪恩良; 田雨; 刘兴超; 任志凤; 胡胜博; 于俊; 刘承前; 李宇昂

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基于WOA-BP神经网络的超低温冻土抗压强度预测模型研究

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为获得超低温冻土抗压强度预测模型,探究超低温状态下冻土的物理性质及力学性质的变化,对含水率19%,22%,25%和28%的低液限黏土土样进行−180℃~−10℃的单轴压缩强度试验,并测量−80℃~−10℃土样的未冻水含量,建立基于WOA-BP神经网络和BP神经网络的预测模型,探究含水率、温度、未冻水含量与超低温冻土抗压强度关系.预测结果表明:含水率、温度、未冻水含量与超低温冻土抗压强度存在复杂的非线性关系,特别是在−180℃~−80℃区间内,现有的线性拟合公式已无法准确预测该区间内冻土抗压强度;基于WOA-BP神经网络预测模型的整体预测效果较好,其绝对误差平均值为1.167 MPa,相对误差平均值为7.62%,BP神经网络预测模型的绝对误差平均值为8.462 MPa,相对误差平均值为47.99%.基于鲸鱼优化算法的BP神经网络预测模型预测误差明显小于BP神经网络预测模型及线性拟合值,更接近实测值.该预测模型具有较高精确度,能有效解决超低温冻土抗压强度与其影响因素间复杂的非线性关系,可为人工冻结技术在地层应急工程中的应用提供参考.

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来源
《力学学报》 |2022年第4期|1145-1153|共10页
作者
汪恩良; 田雨; 刘兴超; 任志凤; 胡胜博; 于俊; 刘承前; 李宇昂;
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作者单位

东北农业大学水利与土木工程学院;

黑龙江省寒区水资源与水利工程重点实验室;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类冻土与地基;
关键词
冻土; 抗压强度; 液氮; 超低温; 鲸鱼优化算法; BP; 神经网络;

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