简介:摘要:深度学习是机器学习的一个子领域,它试图模拟人脑神经网络的工作原理,从大量数据中自动学习和提取有用的特征。本文旨在探索深度学习在混凝土强度和损伤预测中的可行性和优势。我们收集混凝土的各种特性数据,并对其进行预处理。然后,我们设计并训练一个深度卷积神经网络(DCNN)模型来预测混凝土的强度和损伤。最后,我们对模型进行评估,并对其预测性能进行讨论。结果表明,我们的模型在测试集上达到了95%的准确率和90%的召回率,优于传统的方法,证明了深度学习是预测混凝土强度和损伤的有效工具。
简介:摘要:本文介绍了Hoek-Brown强度准则的基本公式以及各个参数的定义和取值,重点叙述了如何利用Hoek-Brown强度准则定量计算岩体的强度参数,包括等效Mohr-Coulomb破坏准则的内摩擦角和粘聚力参数等。此外,本文还选择了某地下交通洞的实际工程案例,依据Hoek-Brown强度准则计算各类围岩的强度参数,并建立二维模型进行有限元分析,最终证明该准则计算隧洞围岩强度参数是合理有效的。
简介:摘要:本文详细地介绍了应用Abaqus有限元分析工具,对特种天线车辆——工作平台总成工作状态承受各风力等级时工作平台总成的变形和应力分布的分析,我们采用有限元分析的方法,对工作平台总成在要求的风力等级进行了详细分析。经过进行工作平台总成的强度分析,对Abaqus有限元分析法在特种天线车辆工作平台总成中的作用、使用方法有了更进一步认识。