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岩石与力学课程论文提纲写作模板

星级: ★★★★★ 期刊: SSCI作者:Abraham浏览量:5746 论文级别:高评本章主题:岩石与力学原创论文: 5156论文网时间:2015年11月18日审核稿件编辑:Winston本文版权归属:www.5156chinese.cn 分享次数:1269 评论次数: 4602

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岩石力学性态是指岩石所处物理、化学环境下的强度、变形、动力学特性、渗透

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性和压缩性等性质,它与岩石的成岩过程、地质赋存环境和人工活动等因素密切相关.目前,岩石力学性态的研究方法主要是现场试验和室内试验.现场试验有测量岩体原位变形性能和强度性能的承压板试验和剪切试验、现场三轴压缩试验和岩体渗透性试验等;室内试验有单轴压缩、三轴压缩、单轴拉伸、直接剪切和渗透试验等.但是无论是现场试验还是室内试验都存在着一个共同的缺陷:在将试验结果抽象成数学模型时,很难把影响岩石力学性态的各种地质因素(如矿物成分、颗粒大小、空隙的分布情况等)作为变量纳入到数学模型中加以分析,以致计算结果与实际情况相比有很大的离散性,这也是岩石力学发展过程中尚未明确解决的问题之一.针对上述情况,人工神经网络方法被引入到岩石力学中来预测岩石的力学性态,并取得了一定的成果.但人工神经网络法是基于大样本的启发式算法,推广能力较差,当样本容量较小时,所得成果不可靠、精度不高;样本过多又易陷入维数灾难、泛化性能不高.近年来发展起来的支持向量机很好的弥补了人工神经网络的不足,为岩石力学的智能化研究提供了一条新的途径.  支持向量机是基于统计学习理论的机器学习工具,遵循结构风险最小化原理,在小样本情况下具有良好的外推能力,

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主要用于解决模式识别问题和函数拟合问题.支持向量机的核函数参数与惩罚因子对预测效果有较大的影响,但其理论本身并未给出核函数与惩罚因子的最佳取值方法.

[ 参考文献 ]

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