水科学进展
水科學進展
수과학진전
2005年
4期
500-505
,共6页
高含沙水流%模式分类%人工神经网络%挟沙力%宾汉剪应力
高含沙水流%模式分類%人工神經網絡%挾沙力%賓漢剪應力
고함사수류%모식분류%인공신경망락%협사력%빈한전응력
在介绍模式分类方法的基础上,通过分析BP神经网络训练结果发现:高、低含沙水流挟沙力的变化规律有相似之处,说明挟沙规律不宜作为区别高、低含沙水流的标准,与前人的分析比较吻合;当多沙流体宾汉剪应力大于或小于某一数值组次的资料占总数的绝大多数时,这些组次训练结果与实测值符合较好,而另外组次训练结果与实测值有较大差别,这说明低含沙流体随着含沙量的增加流变方程由牛顿体向宾汉体模型转化时对应的宾汉剪应力有一个临界值.因此可将多沙流体的宾汉剪应力是否达到相应的临界值,作为区分高、低含沙水流的标准.对电木粉高含量的流体,该f临界值约为3.2×10-1Pa.
在介紹模式分類方法的基礎上,通過分析BP神經網絡訓練結果髮現:高、低含沙水流挾沙力的變化規律有相似之處,說明挾沙規律不宜作為區彆高、低含沙水流的標準,與前人的分析比較吻閤;噹多沙流體賓漢剪應力大于或小于某一數值組次的資料佔總數的絕大多數時,這些組次訓練結果與實測值符閤較好,而另外組次訓練結果與實測值有較大差彆,這說明低含沙流體隨著含沙量的增加流變方程由牛頓體嚮賓漢體模型轉化時對應的賓漢剪應力有一箇臨界值.因此可將多沙流體的賓漢剪應力是否達到相應的臨界值,作為區分高、低含沙水流的標準.對電木粉高含量的流體,該f臨界值約為3.2×10-1Pa.
재개소모식분류방법적기출상,통과분석BP신경망락훈련결과발현:고、저함사수류협사력적변화규률유상사지처,설명협사규률불의작위구별고、저함사수류적표준,여전인적분석비교문합;당다사류체빈한전응력대우혹소우모일수치조차적자료점총수적절대다수시,저사조차훈련결과여실측치부합교호,이령외조차훈련결과여실측치유교대차별,저설명저함사류체수착함사량적증가류변방정유우돈체향빈한체모형전화시대응적빈한전응력유일개림계치.인차가장다사류체적빈한전응력시부체도상응적림계치,작위구분고、저함사수류적표준.대전목분고함량적류체,해f림계치약위3.2×10-1Pa.
