李龙
- 作品数：2 被引量：17H指数：2
- 供职机构：北京科技大学土木与环境工程学院更多>>
- 发文基金：长江学者和创新团队发展计划国家自然科学基金更多>>
- 相关领域：建筑科学自动化与计算机技术更多>>
- 综合改进BP神经网络在边坡稳定性预测中的应用被引量：12
- 2015年
- 针对标准BP神经网络存在收敛速度慢和易陷入局部最小值的问题,提出用附加动量法和自适应学习速率法来优化BP神经网络,提高其收敛速度;引入具有全局搜索能力的模拟退火算法,克服其容易陷入局部最小值问题。应用综合改进后的BP神经网络对已知的实际边坡进行了预测,并将其预测结果与标准BP神经网络和实际值进行对比分析。结果表明:综合改进后的BP神经网络在边坡稳定性预测具有较好的预测效果,与标准的BP神经网络相比,不仅提高了计算速度,而且较大地提高了预测精度,具有较好的应用前景。
- 李龙高永涛吴顺川严琼
- 关键词：神经网络边坡稳定性
- 基于耦合模型的尾矿坝稳定性对比分析被引量：5
- 2015年
- 以山西襄汾尾矿坝2008年溃坝案例为研究背景,分别采用应力-渗流耦合和连续-离散耦合数值分析方法建立数值模型。应力-渗流模型根据坝顶实际水位和溃坝出水点设定水力水头差,连续、离散网格区域分别采用有限差分FLAC和颗粒离散元PFC进行建模。在应力-渗流耦合计算的浸润线基础上,采用连续-离散耦合计算分析坝体在静水作用下的失稳破坏特征,同时以应力-渗流耦合的计算结果来验证连续-离散耦合研究的有效性,使边坡稳定性分析方法获得了新的应用。结果表明:1应力-渗流耦合的边坡稳定性分析结果与连续-离散耦合方法呈现出的位移发展趋势基本一致,并可获得后者计算所需的浸润线特征;2引入浮重度参数,将坝体材料考虑为在静水作用下的含水土体,可用于连续-离散耦合算法,其模型计算结果与溃坝成因基本一致。
- 严琼吴顺川李龙王强志
- 关键词：尾矿坝稳定性
