倪强
- 作品数:8 被引量:30H指数:2
- 供职机构:嘉兴市规划设计研究院有限公司更多>>
- 发文基金:湖北省自然科学基金国家自然科学基金更多>>
- 相关领域:建筑科学更多>>
- 一种集雨水预处理与溢流于一体的成品雨水口
- 本实用新型公开了一种集雨水预处理与溢流于一体的成品雨水口,包括成品雨水口井体,所述的成品雨水口井体被隔板隔成左井室和右井室,在成品雨水口井体的右井室上井壁上设有排水渠进水孔,排水渠进水孔下方的上井壁上设有溢流孔,成品雨水...
- 解明利王贤萍黄屹吴穹林德高蒋国超万学良陈冬东倪强孙烨施勇涛
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- 一种集渗滞蓄净排雨水的一体式成品雨水口
- 本实用新型公开了一种集渗滞蓄净排雨水的一体式成品雨水口,包括成品雨水口井体,所述的成品雨水口井体的井口再安装有钢筋砼盖座,钢筋砼盖座上安装有井圈,所述的成品雨水口井体被隔板隔成左井室和右井室,在成品雨水口井体的右井室上井...
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- 一种集渗滞蓄净排雨水的一体式成品雨水口
- 本发明公开了一种集渗滞蓄净排雨水的一体式成品雨水口,包括成品雨水口井体,所述的成品雨水口井体的井底外部填有底碎石层,井壁外壁填有边碎石层和设有透水砼,所述的透水砼设于边碎石层上部,井口再安装有钢筋砼盖座,钢筋砼盖座上安装...
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- 颗粒级配与孔隙比对粗粒土渗透系数的影响被引量:24
- 2019年
- 颗粒级配、孔隙比是决定粗粒土渗透系数的关键因素。收集并整理得到93组粗粒土全级配(d_(10)~d_(100))、孔隙比数据,采用遗传算法(genetic algorithm,GA)优化的BP(back propagation)神经网络分析和预测粗粒土渗透系数,通过平均影响值法和试验验证,评价各级配粒径对渗透系数的影响大小,探讨孔隙比对粗粒土渗透系数的影响。结果表明:d_(50)为界限粒径,在其他粒径不变,若增大d_(50)及以下粒径,渗透系数就增大,而增大d_(50)以上粒径,渗透系数减小; d_(50)及以下粒径的"细颗粒"对渗透系数的影响大于d_(50)以上粒径的"粗颗粒";按相对权重,d_(20)、d_(80)、d_(40)属于高敏感度粒径,d_(10)、d_(50)、d_(100)、d_(70)为中敏感度粒径,d_(30)、d_(90)、d_(60)为低敏感度粒径。孔隙比对渗透系数的影响大于任一特征粒径,渗透系数与孔隙比呈正相关关系;相同颗粒级配的粗粒土,随孔隙比变化可使渗透系数产生数量级跨越。采用GA-BP神经网络方法,由全级配和孔隙比能较好地预测粗粒土渗透系数。
- 丁瑜饶云康倪强倪强许文年张恒
- 关键词:粗粒土孔隙比颗粒级配GA-BP神经网络
- 一种兼侧平石功能的成品排水沟
- 本实用新型公开了一种兼侧平石功能的成品排水沟,包括一体式排水沟、排水沟三通和横向排水沟;所述的一体式排水沟通过排水沟三通和横向排水沟连通;连通时,所述的一体式排水沟中各节侧平石一体式沟体的第一排水道相互连通,排水沟三通的...
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- 基于GA-BP神经网络的粗粒土渗透系数预测被引量:6
- 2018年
- 针对粗粒土渗透性能受颗粒级配、密实程度等因素影响而呈现明显差异,提出一种粗粒土渗透系数预测方法。收集并整理得到93组粗粒土数据,以全级配(d10~d100)和孔隙比作为BP神经网络的输入变量,利用遗传算法优化BP神经网络的初始权值与阀值,构建基于BP神经网络和遗传算法的粗粒土渗透系数预测模型。结果表明:该GA-BP神经网络经过55次迭代之后精度满足要求; 87组训练样本预测结果的平均相对误差为5. 10%,其中有75%的样本相对误差小于平均相对误差; 6组检测样本预测结果的平均相对误差为6. 39%,该网络模型泛化性能良好。采用GA-BP神经网络,由全级配和孔隙比能较好地预测粗粒土的渗透系数,且收敛速度、预测精度及泛化性能均优于标准的BP神经网络模型。
- 饶云康丁瑜倪强倪强许文年张恒
- 关键词:粗粒土BP神经网络遗传算法孔隙比级配
- 一种集雨水预处理与溢流于一体的成品雨水口
- 本发明公开了一种集雨水预处理与溢流于一体的成品雨水口,包括成品雨水口井体,所述的成品雨水口井体设于车行道一侧的绿化带内,所述的成品雨水口井体被隔板隔成左井室和右井室,在成品雨水口井体的右井室上井壁上设有排水渠进水孔,排水...
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- 一种兼侧平石功能的成品排水沟
- 本发明公开了一种兼侧平石功能的成品排水沟,包括一体式排水沟、排水沟三通和横向排水沟;所述的一体式排水沟通过排水沟三通和横向排水沟连通;连通时,所述的一体式排水沟中各节侧平石一体式沟体的第一排水道相互连通,排水沟三通的第二...
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