山西建筑
山西建築
산서건축
SHANXI ARCHITECTURE
2015年
12期
60-61
,共2页
盐渍土%加固%人工神经网络模型%无机结合料
鹽漬土%加固%人工神經網絡模型%無機結閤料
염지토%가고%인공신경망락모형%무궤결합료
saline soil%reinforcement%artificial neural network model%inorganic binder
从无机结合料掺入比、龄期、含盐量、含水量等方面分析了影响盐渍土加固效果的因素，基于人工神经网络模型，预测了无机结合料用于加固盐渍土效果的力学性能指标计算的新方法，从而预测了无机结合料加固土的无侧限抗压强度，以达到最佳的加固效果。
從無機結閤料摻入比、齡期、含鹽量、含水量等方麵分析瞭影響鹽漬土加固效果的因素，基于人工神經網絡模型，預測瞭無機結閤料用于加固鹽漬土效果的力學性能指標計算的新方法，從而預測瞭無機結閤料加固土的無側限抗壓彊度，以達到最佳的加固效果。
종무궤결합료참입비、령기、함염량、함수량등방면분석료영향염지토가고효과적인소，기우인공신경망락모형，예측료무궤결합료용우가고염지토효과적역학성능지표계산적신방법，종이예측료무궤결합료가고토적무측한항압강도，이체도최가적가고효과。
This paper analyzed the factors influence of saline soil reinforcement effects from inorganic binder mixing ratio,age,salt content,wa-ter content and other aspects,based on artificial neural network model,predicted the calculation new method of mechanical properties indexes of inorganic binder applied to reinforcement saline soil effect,so as to predict the unconfined compression strength of inorganic binder reinforcement soil,in order to achieve the best reinforcement effect.
