海相軟土場(chǎng)地形成的水泥土劣化深度預(yù)測(cè)?

閆 楠， 楊俊杰??

(1.中國(guó)海洋大學(xué)海洋環(huán)境與生態(tài)教育部重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室，山東 青島 266100； 2.中國(guó)海洋大學(xué)環(huán)境科學(xué)與工程學(xué)院，山東 青島 266100)

?

海相軟土場(chǎng)地形成的水泥土劣化深度預(yù)測(cè)?

閆 楠1，2， 楊俊杰1，2??

(1.中國(guó)海洋大學(xué)海洋環(huán)境與生態(tài)教育部重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室，山東 青島 266100； 2.中國(guó)海洋大學(xué)環(huán)境科學(xué)與工程學(xué)院，山東 青島 266100)

基于日照嵐山港濱海相軟土場(chǎng)地形成的水泥土的微型貫入試驗(yàn)，采用BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)建立了水泥土劣化深度的網(wǎng)絡(luò)模型來(lái)預(yù)測(cè)場(chǎng)地形成的水泥土的劣化深度。在模型建立過(guò)程中，將養(yǎng)護(hù)時(shí)間、水泥摻入比、養(yǎng)護(hù)條件、水泥種類、水泥強(qiáng)度等級(jí)、含水量及攪拌條件與水泥土劣化深度密切相關(guān)的7個(gè)參數(shù)引入到輸入層，用Visual Basic語(yǔ)言編制了以水泥摻入比和養(yǎng)護(hù)時(shí)間為主要輸入因素的計(jì)算程序，在樣本訓(xùn)練和學(xué)習(xí)過(guò)程中，程序可對(duì)比顯示實(shí)測(cè)和計(jì)算曲線。結(jié)果表明：水泥土劣化深度的預(yù)測(cè)結(jié)果與實(shí)測(cè)值較為吻合。說(shuō)明運(yùn)用BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型預(yù)測(cè)水泥土劣化深度的方法是切實(shí)可行的。

海相軟土；水泥土；劣化深度；BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)；微型貫入試驗(yàn)

近年來(lái)由于氣候的改變[1]、環(huán)境的惡化、工業(yè)污染的加劇[2]、生活垃圾的增多、海水入侵[3]等因素的影響，使許多土地逐漸具有腐蝕性。此外，隨著發(fā)展的需要，跨海工程、海底隧道工程、港口和海岸工程的規(guī)模越來(lái)越大，而濱海相沉積軟土和吹填土等場(chǎng)地也具有不同程度的腐蝕性，以上場(chǎng)地都統(tǒng)稱為腐蝕性場(chǎng)地。長(zhǎng)期處于腐蝕性場(chǎng)地中的加固體，會(huì)不可避免地受到腐蝕，發(fā)生力學(xué)性能降低、滲透性增大的劣化現(xiàn)象，大大降低水泥加固體的使用壽命[4-6]。

影響水泥土劣化深度(dN)的因素有很多，如土的物理力學(xué)特性、水泥種類、齡期、水泥摻入比、養(yǎng)護(hù)環(huán)境(針對(duì)本文，包括室內(nèi)海水養(yǎng)護(hù)、室內(nèi)原土養(yǎng)護(hù)、室內(nèi)不同壓力養(yǎng)護(hù)及現(xiàn)場(chǎng)養(yǎng)護(hù)等)。目前絕大多數(shù)學(xué)者通過(guò)室內(nèi)試驗(yàn)[7-8]和現(xiàn)場(chǎng)試驗(yàn)[9-16]等手段對(duì)水泥土的長(zhǎng)期強(qiáng)度進(jìn)行研究，得到了水泥土的長(zhǎng)期強(qiáng)度(無(wú)側(cè)限抗壓強(qiáng)度)隨時(shí)間的對(duì)數(shù)近似線性增長(zhǎng)的特征。圖1為匯總后水泥土長(zhǎng)期強(qiáng)度變化隨齡期的關(guān)系，而針對(duì)水泥土劣化深度的預(yù)測(cè)卻極為少見(jiàn)。M. Terashi等[9]研究了不同養(yǎng)護(hù)環(huán)境下(人工海水養(yǎng)護(hù)W、土壤養(yǎng)護(hù)S、標(biāo)準(zhǔn)養(yǎng)護(hù)C)2年內(nèi)水泥土攪拌樁樁體表面水泥土強(qiáng)度隨齡期的變化情況。試驗(yàn)結(jié)果表明：由于Ca的淋溶作用，表層水泥土強(qiáng)度隨時(shí)間增長(zhǎng)產(chǎn)生衰減現(xiàn)象；衰減強(qiáng)度是一個(gè)緩慢的過(guò)程，且強(qiáng)度衰減的范圍(劣化深度dN)與時(shí)間的對(duì)數(shù)近似呈線性關(guān)系。M. Terashi等[9]還提出一種劣化深度的計(jì)算方法(見(jiàn)圖2)：假設(shè)劣化深度范圍內(nèi)水泥土強(qiáng)度為零，未衰減部分水泥土強(qiáng)度等于標(biāo)準(zhǔn)養(yǎng)護(hù)時(shí)強(qiáng)度qu,c。根據(jù)式(1)～式(3)可求得劣化深度dN。

圖1 水泥土長(zhǎng)期強(qiáng)度匯總[4]Fig.1 Summary of long-term strength of cemented soil[4]

圖2 水泥土強(qiáng)度衰減隨時(shí)間變化關(guān)系曲線[9]Fig.2 The curves of variation strength attenuation of cemented soil with time[9]

R2qu,w=r2qu,c，

(1)

R2qu,s=r2qu,c，

(2)

dN=0.5(R-r)。

(3)

式中：R為未發(fā)生劣化的水泥土直徑(mm)；r為未劣化部分直徑(mm)；dN為劣化深度(mm)；qu,w為海水養(yǎng)護(hù)條件下水泥土的無(wú)側(cè)限抗壓強(qiáng)度(MPa)；qu,s為土壤養(yǎng)護(hù)條件下水泥土的無(wú)側(cè)限抗壓強(qiáng)度(MPa)。

從圖2可以看出，土壤養(yǎng)護(hù)時(shí)的劣化深度dN較人工海水養(yǎng)護(hù)條件下的劣化深度小，在齡期為700d時(shí)，人工海水養(yǎng)護(hù)條件下的劣化深度達(dá)到約20mm，較土壤養(yǎng)護(hù)條件下的劣化深度增加約70%。同時(shí)，Ca含量的測(cè)試結(jié)果表明：水泥土試樣未劣化部分(試樣中央)的Ca含量為常數(shù)，試樣表層一定范圍內(nèi)的Ca含量顯著降低，說(shuō)明發(fā)生了Ca淋溶現(xiàn)象，且淋溶作用范圍與劣化深度dN一致。

S. Saiton[7]通過(guò)室內(nèi)試驗(yàn)研究了普通硅酸鹽水泥加固Yokohama黏土試樣強(qiáng)度隨齡期的衰減規(guī)律。水泥土試樣養(yǎng)護(hù)時(shí)間為5年，養(yǎng)護(hù)條件和M. Terashi等[9]的試驗(yàn)相似。研究結(jié)果表明：水泥土劣化深度隨時(shí)間而增大；相同的養(yǎng)護(hù)時(shí)間，劣化深度隨著水泥摻入量的降低而增加，黏土養(yǎng)護(hù)條件下的劣化深度較海水養(yǎng)護(hù)時(shí)小。

圖3匯總了室內(nèi)試驗(yàn)和現(xiàn)場(chǎng)實(shí)測(cè)的水泥土劣化深度和時(shí)間的關(guān)系曲線。從該圖可以看出，水泥土的劣化深度與時(shí)間的雙對(duì)數(shù)曲線近似成線性關(guān)系[17]，且其斜率均約為0.5，這為水泥土劣化深度的計(jì)算提供了理論依據(jù)。

圖3 水泥土劣化深度與時(shí)間的關(guān)系曲線[17]Fig.3 The curves of degradation depth of cemented soil with time[17]

由于影響水泥土劣化深度的因素較多，且各因素之間又會(huì)交叉影響，如何確定考慮其劣化深度至今仍然沒(méi)有得到很好的解決。人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)法是以人工智能軟件為依據(jù)，通過(guò)對(duì)神經(jīng)元傳導(dǎo)過(guò)程進(jìn)行模擬，具有一定的理論基礎(chǔ)，適用于描述多因素的非線性復(fù)雜因果規(guī)律，比傳統(tǒng)方法有著明顯的優(yōu)勢(shì)，是確定水泥土劣化深度的一條嶄新途徑。

本文利用BP(Back Propagation)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測(cè)水泥土的劣化深度。BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是一種比較成熟且應(yīng)用較為廣泛的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，它具有強(qiáng)大的非線性處理能力以及很強(qiáng)的學(xué)習(xí)和容錯(cuò)能力，在巖土工程領(lǐng)域已經(jīng)得到較為普遍的應(yīng)用[18-22]。據(jù)此，介紹了確定水泥土劣化深度的構(gòu)造過(guò)程，用于描述水泥土在不同養(yǎng)護(hù)條件和養(yǎng)護(hù)時(shí)間等因素的劣化過(guò)程。從模型對(duì)訓(xùn)練和檢驗(yàn)樣本的模擬結(jié)果可以看出，訓(xùn)練后的模型具有較高的學(xué)習(xí)精度和良好的泛化能力，對(duì)水泥土劣化深度的預(yù)測(cè)和室內(nèi)試驗(yàn)結(jié)果相對(duì)誤差都在10%以內(nèi)，計(jì)算精度能夠滿足實(shí)際工程應(yīng)用。用BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)來(lái)對(duì)水泥土劣化深度進(jìn)行預(yù)測(cè)是一種行之有效的方法，具有一定的工程意義。

1 BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的計(jì)算原理

人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是基于模仿人的大腦結(jié)構(gòu)和功能的一種信息處理系統(tǒng)，它是由大量神經(jīng)單元構(gòu)成。雖然每個(gè)單元的運(yùn)算很簡(jiǎn)單，然而由于單元之間的相互作用使得整個(gè)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)成為一個(gè)復(fù)雜的非線性系統(tǒng)，它具有并行分布的信息處理結(jié)構(gòu)，不需要建立任何數(shù)學(xué)模型，通過(guò)對(duì)非線性函數(shù)的復(fù)合來(lái)逼近輸入到輸出的映射關(guān)系。由于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)本身就是一個(gè)模型，只需通過(guò)直接向樣本的學(xué)習(xí)、神經(jīng)元的模擬、記憶和聯(lián)想；另外，它還具有很強(qiáng)的容錯(cuò)能力，能處理各種模糊的、非線性的、不精確并帶有噪聲的數(shù)據(jù)，能從有限的、有缺陷的信息中得到系統(tǒng)的近似最優(yōu)解，這是其它方法所不能比擬的[23-25]。

BP(Back Propagation)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，即誤差反傳誤差反向傳播算法的學(xué)習(xí)過(guò)程，由信息的正向傳播和誤差的反向傳播兩個(gè)過(guò)程組成。三層BP網(wǎng)絡(luò)由輸入層、隱層和輸出層節(jié)點(diǎn)組成。三層BP網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)如圖4所示。

圖4 三層BP網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)示意圖Fig.4 Schematic diagram of three-layer BP network

對(duì)于輸入信號(hào)，先向前傳播到隱層節(jié)點(diǎn)，經(jīng)過(guò)作用函數(shù)后，再把隱層節(jié)點(diǎn)的輸出信息傳播到輸出層節(jié)點(diǎn)，最后得出輸出結(jié)果。

輸入層(Input Layer) 輸入層各神經(jīng)元負(fù)責(zé)接收來(lái)自外界的輸入信息，并傳遞給中間層各神經(jīng)元。

隱層(Hidden Layer) 中間層是內(nèi)部信息處理層，負(fù)責(zé)信息變換，根據(jù)信息變化能力的需求，中間層可以設(shè)計(jì)為單隱層或者多隱層結(jié)構(gòu)；最后一個(gè)隱層傳遞到輸出層各神經(jīng)元的信息，經(jīng)進(jìn)一步處理后，完成一次學(xué)習(xí)的正向傳播處理過(guò)程。

輸出層(Output Layer) 顧名思義，輸出層向外界輸出信息處理結(jié)果。

當(dāng)實(shí)際輸出與期望輸出不符時(shí)，進(jìn)入誤差的反向傳播階段。誤差通過(guò)輸出層，按誤差梯度下降的方式修正各層權(quán)值，向隱層、輸入層逐層反傳。周而復(fù)始的信息正向傳播和誤差反向傳播過(guò)程，是各層權(quán)值不斷調(diào)整的過(guò)程，也是神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)訓(xùn)練的過(guò)程，此過(guò)程一直進(jìn)行到網(wǎng)絡(luò)輸出的誤差減少到可以接受的程度，或者預(yù)先設(shè)定的學(xué)習(xí)次數(shù)為止。

BP算法的正向計(jì)算的過(guò)程如下[18，26-29]：

(1)輸入層節(jié)點(diǎn)i的輸出Oi等于其輸入xi，即Oi=xi。

(2)隱層節(jié)點(diǎn)j的輸入Ij和輸出Oj為

(4)

(5)

式中:wjl為隱層節(jié)點(diǎn)j與輸入層節(jié)點(diǎn)i之間的連結(jié)權(quán)值；θj為隱層結(jié)點(diǎn)j的閾值；f(x)為作用函數(shù)，是S形函數(shù)。

(3)輸出層節(jié)點(diǎn)l的輸入Il和輸出Oi為

(6)

(7)

式中：wjl為輸出層節(jié)點(diǎn)l與隱層節(jié)點(diǎn)j之間的連結(jié)權(quán)值；θl為輸出層節(jié)點(diǎn)l的閾值。

為了改進(jìn)輸出值靠近±1和0時(shí)學(xué)習(xí)效果則較差的問(wèn)題，采用相對(duì)量形式定義的誤差函數(shù)代替通常所用的絕對(duì)量誤差函數(shù)：

(8)

總的誤差可以表示為

(9)

式中:ti為第i個(gè)樣本點(diǎn)的教師值；p為第p次訓(xùn)練。

權(quán)的修正應(yīng)使誤差E不斷減小，利用最速下降法，令網(wǎng)絡(luò)的權(quán)值沿E函數(shù)的負(fù)梯度方向改變。于是得誤差反向傳播的過(guò)程為：

(1)對(duì)于輸出層與隱層之間的連結(jié)權(quán)w有

wjl(k+1)=wjl(k)+ηδlOj。

(10)

(2)對(duì)于隱層與輸入層之間的連結(jié)權(quán)wij有

wij(k+1)=wij(k)+ηδjOi。

(11)

為了使訓(xùn)練加速收斂，在公式中考慮上一次權(quán)值修正對(duì)本次的影響，增加一項(xiàng)(稱為動(dòng)量項(xiàng))使權(quán)值變化得更平滑：

wj1(k+1)=wj1(k)+ηδ1Oj+
α[wj1(k)-wj1(k-1)]。

(12)

式中α為慣性系數(shù)，一般取值為0.7～0.9。

2 水泥土劣化深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的建立

本文采用的BP網(wǎng)絡(luò)模型由輸入層、隱層和輸出層構(gòu)成。按照劣化深度的模擬要求，輸入層單元的組成應(yīng)考慮影響水泥土劣化深度的主要相關(guān)因素。輸入層包含養(yǎng)護(hù)時(shí)間、水泥摻入比、養(yǎng)護(hù)條件(海水養(yǎng)護(hù)、原土養(yǎng)護(hù)、現(xiàn)場(chǎng)養(yǎng)護(hù))、水泥種類、水泥強(qiáng)度等級(jí)、含水量及攪拌條件等7個(gè)神經(jīng)元；輸出層只有一個(gè)神經(jīng)元，即劣化深度dN；隱層的層數(shù)和包含的單元數(shù)目，一般根據(jù)映射的復(fù)雜程度來(lái)確定。BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型結(jié)構(gòu)如圖5所示。

圖5 BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型Fig.5 Model of BP neural network

3 模型的樣本及訓(xùn)練

BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的訓(xùn)練是按照反向傳播學(xué)習(xí)算法進(jìn)行的?；镜挠?xùn)練步驟如下[18]：

(1)將已知樣本的輸入矢量的分量賦予輸入層的相應(yīng)單元；

(2)先假設(shè)各單元的初始權(quán)值和閾值，其中初始權(quán)值和閾值為隨機(jī)的小數(shù)，然后根據(jù)計(jì)算模型逐層計(jì)算每一層中單元的輸入和輸出，一直計(jì)算到輸出層；

(3)將輸出層的輸出與樣本提供的目標(biāo)輸出進(jìn)行比較，并計(jì)算(相對(duì))誤差；

(4)根據(jù)誤差修正各聯(lián)結(jié)權(quán)的值。

對(duì)所有樣本，重復(fù)(1)～(4)的訓(xùn)練過(guò)程，直到總體誤差達(dá)到所希望的程度。

基于Matlab平臺(tái)，用Visual Basic語(yǔ)言編制了以水泥摻入比和養(yǎng)護(hù)時(shí)間為主要輸入因素的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)計(jì)算水泥土劣化深度的程序，程序由樣本訓(xùn)練階段和使用階段兩部分組成，計(jì)算框圖如圖6所示。

圖6 BP算法流程圖Fig.6 BP algorithm flow chart

4 試驗(yàn)與預(yù)測(cè)結(jié)果及討論

4.1 試驗(yàn)概況

本次試驗(yàn)采用日照嵐山港的濱海相軟土作為試驗(yàn)用土，水泥采用濰坊魯元建材有限公司生產(chǎn)的42.5#普通硅酸鹽水泥，試模選用直徑95mm、高105mm的500mL塑料燒杯。試驗(yàn)分別以7%、10%、15%及20%的摻入比(水泥與原土的重量之比)將水泥直接摻入原土中制備水泥土試樣。水泥土試樣制備完成后不脫模立即放入海水中養(yǎng)護(hù)，僅試樣頂面暴露于海水中，養(yǎng)護(hù)時(shí)間分別為7、28、60、90、180和360d，對(duì)達(dá)到養(yǎng)護(hù)時(shí)間的試樣實(shí)施微型貫入試驗(yàn)(見(jiàn)圖7)。利用文獻(xiàn)[30]中的方法確定水泥土的劣化深度。因?yàn)樗嗤林苯釉诟g性環(huán)境中養(yǎng)護(hù)，所以，養(yǎng)護(hù)時(shí)間即為腐蝕時(shí)間。

圖7 微型貫試驗(yàn)Fig.7 Photo of micro cone penetration test

4.2 水泥土劣化深度預(yù)測(cè)

用經(jīng)過(guò)訓(xùn)練的權(quán)值和閾值，預(yù)測(cè)水泥土的劣化深度。不同養(yǎng)護(hù)條件、不同養(yǎng)護(hù)時(shí)間及不同水泥種類的水泥土試樣都有由試驗(yàn)結(jié)果得出的劣化深度，便于對(duì)比分析。在訓(xùn)練過(guò)程中可以根據(jù)不同的需要選擇不同的學(xué)習(xí)速率和訓(xùn)練精度等參數(shù)。對(duì)于養(yǎng)護(hù)條件、水泥種類、水泥強(qiáng)度等級(jí)及攪拌條件等此類定性變量須轉(zhuǎn)換成整數(shù)區(qū)間上的分布數(shù)字，然后再進(jìn)行歸一化處理。養(yǎng)護(hù)條件的賦值如下：海水養(yǎng)護(hù)—0，原土養(yǎng)護(hù)—1，現(xiàn)場(chǎng)養(yǎng)護(hù)—2。水泥種類賦值如下：普通硅酸鹽水泥—1，高抗硫酸鹽水泥—2，抗氯鹽水泥—3。水泥強(qiáng)度等級(jí)賦值如下：32.5級(jí)—1，42.5級(jí)—2，52.5級(jí)—3。攪拌條件賦值如下：攪拌機(jī)攪拌1min—1，攪拌機(jī)攪拌2min—2，攪拌機(jī)攪拌3min—3。通過(guò)水泥土室內(nèi)試驗(yàn)數(shù)據(jù)對(duì)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型進(jìn)行模擬訓(xùn)練，訓(xùn)練過(guò)程中誤差曲線如圖8所示。模型經(jīng)過(guò)1245次訓(xùn)練后，誤差達(dá)到10-5，滿足訓(xùn)練精度的要求。網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練完成后應(yīng)用測(cè)試樣本對(duì)網(wǎng)絡(luò)的訓(xùn)練成果進(jìn)行檢驗(yàn)，網(wǎng)絡(luò)的輸出進(jìn)行還原變換后即預(yù)測(cè)的結(jié)果。水泥土劣化深度的計(jì)算結(jié)果如圖9、10所示。通過(guò)將計(jì)算結(jié)果和實(shí)測(cè)結(jié)果進(jìn)行比較發(fā)現(xiàn)，本文建立的BP網(wǎng)絡(luò)模型能夠預(yù)測(cè)出在海相軟土場(chǎng)地形成的水泥土劣化深度隨水泥摻入比和養(yǎng)護(hù)時(shí)間的變化趨勢(shì)。預(yù)測(cè)值與實(shí)測(cè)值的相對(duì)誤差都在10%以內(nèi)，滿足實(shí)際工程應(yīng)用需求。

圖8 網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練誤差曲線圖Fig.8 Curve of the network training error

(a 摻入比為7%；b 摻入比為10%；c 摻入比為15%；d 摻入比為20%。a The cement ratio of 7%； b The cement ratio of 10%； c The cement ratio of 15%； d The cement ratio of 20%.)

圖9 不同水泥摻入比劣化深度預(yù)測(cè)結(jié)果與試驗(yàn)結(jié)果比較
Fig.9 Comparison of prediction results with testing results of different cement ratio

圖10 不同養(yǎng)護(hù)時(shí)間劣化深度預(yù)測(cè)結(jié)果與試驗(yàn)結(jié)果比較Fig.10 Comparison of prediction results with testing results of different curing time

從圖9不同的水泥摻入比劣化深度預(yù)測(cè)曲線和試驗(yàn)曲線的對(duì)比，除水泥摻入比為7%的預(yù)測(cè)值較試驗(yàn)值誤差較大，其它預(yù)測(cè)曲線與試驗(yàn)曲線均具有較好的吻合度。究其原因，不僅與BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)本身的泛化能力有關(guān)，而且試驗(yàn)本身也有一定誤差，尤其是摻入比為7%的水泥土試樣，水泥參入量較低，水泥與土的反應(yīng)過(guò)弱，水泥固化程度低，劣化明顯，強(qiáng)度離散性也較大，而試驗(yàn)設(shè)備的精度相同，因此摻入比越低的水泥土試樣相對(duì)誤差越大。如果隨著試驗(yàn)樣本數(shù)量的增加，提高樣本的訓(xùn)練質(zhì)量，水泥土劣化深度的預(yù)測(cè)能力會(huì)越強(qiáng)，計(jì)算精度也將會(huì)提高。

從圖10可以看出，不同養(yǎng)護(hù)時(shí)間下水泥土劣化深度預(yù)測(cè)曲線與試驗(yàn)曲線吻合較好。同樣，隨著摻入比的增加。水泥土劣化深度預(yù)測(cè)值與試驗(yàn)值的相對(duì)誤差逐漸減小。BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模擬程序的計(jì)算精度取決于學(xué)習(xí)樣本的質(zhì)量和數(shù)量。在樣本較少的情況下，錯(cuò)誤的樣本對(duì)系統(tǒng)誤差的影響比較大，隨著樣本數(shù)量的增加，在一定范圍內(nèi)計(jì)算精度將隨之提高。

5 結(jié)論

(1)基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方法，在輸入層中引入養(yǎng)護(hù)時(shí)間、水泥摻入比、養(yǎng)護(hù)條件、水泥種類、水泥強(qiáng)度等級(jí)、含水量及攪拌條件等7個(gè)影響水泥土劣化深度的主要參數(shù)作為神經(jīng)元，建立了合理的預(yù)測(cè)模型。同時(shí)程序以曲線的方式給出學(xué)習(xí)或預(yù)測(cè)結(jié)果，使大量的數(shù)據(jù)結(jié)果直觀化。

(2)運(yùn)用BP網(wǎng)絡(luò)模型預(yù)測(cè)水泥土劣化深度的方法切實(shí)可行，是一種模擬計(jì)算水泥土劣化深度的有效方法。所得出的預(yù)測(cè)曲線，可用于推算水泥土的長(zhǎng)期劣化深度。

(3)采用VB語(yǔ)言編寫的BP網(wǎng)絡(luò)模擬程序的計(jì)算精度取決于樣本的數(shù)量和質(zhì)量。隨著樣本數(shù)量的增加，錯(cuò)誤的樣本對(duì)系統(tǒng)誤差的影響越來(lái)越小。

(4)影響水泥土劣化深度的因素很多，在實(shí)際應(yīng)用中可根據(jù)需要充分考慮各種因素的相互影響并結(jié)合本文的BP網(wǎng)絡(luò)模型，使得預(yù)測(cè)的精確度不斷提高。

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責(zé)任編輯 龐 旻

Prediction of Deterioration Depth of Soil Cement Stabilized in Marine Soft Clay Site

YAN Nan1, 2, YANG Jun-Jie1, 2

(1. The Key Laboratory of Marine Environment and Ecology, Ministry of Education, Ocean University of China, Qingdao 266100, China; 2. College of Environmental Science and Engineering, Ocean University of China, Qingdao 266100, China)

Based on the micro cone penetration test of cement-stabilized soil in the marine soft clay sites of Lanshan harbor of RiZhao, BP neural network is adopted to establish the deterioration depth of cement-stabilized soil of BP neural network model to predict deteriorated depth of cement-stabilized soil in the marine soft clay sites. In the process of modeling, curing time, cement ratio, curing condition, cement type, cement strength level, water content and stirring conditions which deterioration depth of cement-stabilized soil are closely related to the parameters are introduced into the input layer, a calculation program is compiled by the cement ratio and curing time as the main input factors with Visual Basic language, Both calculation curve and measured curve can be displayed by the program. The results of prediction coincide with measured values in the process of sample training and learning. It is shown that BP neural network model is feasible which used to predict deterioration depth of cement-stabilized soil in the marine soft clay sites.

marine soft clay；cement-stabilized soil；deterioration depth；BP neural networks；micro cone penetration test

國(guó)家自然科學(xué)基金項(xiàng)目(50779062)資助

2014-11-11；

2015-01-08

閆 楠(1982-)，女，博士生。E-mail：yannan0527@163.com

??通訊作者： E-mail：jjyang@ouc.edu.cn

TD853.34

A

1672-5174(2015)11-092-08

10.16441/j.cnki.hdxb.20140376