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基于人工神经网络(ANN)的粗粒土力学特性预测
2019-05-14   审核人:   (阅读次数:)
延边大学2019年暑期学校项目简介(活动类)
 项目名称:基于人工神经网络(ANN)的粗粒土力学特性预测
项目类型 □社会实践 □实验 ☑创新创业 □学科竞赛 □外语夏令营。 请画“√”
组织方式  实践类(√)          实践兼理论(          请画(
起止时间 2019年 7月 1日 ~ 2019年 7月 27日; 共(4)周或共( )天
授课对象 校区:校本部
土木工程专业2018,2017,2016级
人数 10 学时 32
活动地点* 校内地点1: 工学院楼  113-1 室;  地点2:工学院南验楼   107室
校外地点1:
校外地点2:
校外地点3:
考核方式 □开卷  □闭卷  ☑考查        请画“√” 学分 1
教师姓名1 金光日 联系电话 15526780205
教师姓名2 联系电话






2015年, 2016年, 2017年负责“全国大学生结构设计竞赛培训”项目,每年培训30名/年的学生,2018年负责暑期创新创业项目。通过暑期项目使学生提高创新能力和动手自作能力。近三年培养学生参加“全国大学生结构设计竞赛”吉林省赛区结果设计竞赛等,获得了比较满意的成绩。2014年1等奖1项,2等奖1项,2015年1等奖1项,2等奖1项,2016年1等奖2项, 2017年2等奖 2项。至今指导学生创新性实验项目并指导学生写了2篇核心论文,8篇省级论文。






   在实际工程中,由于就地取材,所形成的土方材料强度差异较大,对所有土类一一进行实验导出强度设计参数是有一定的难度,需要大量的时间和经费。因此减少实验环节,减少实验经费等因素,有必要对土材料力学性能进行预测。而在传统的预测模型中大部分都包括数学规律和表达式,虽能在一定程度上反映上述复杂特性,但仍存在许多缺陷:模型形式繁多、不统一和计算量庞大。
   人工神经网络(ANN) 为模拟神经元基本特性,在神经科学研究基础上提出的神经网络模型,对其应用最多的是BP神经网络,即误差反传训练算法。实质上,它就是一种在物理机制上模拟人脑信息处理机制的系统,只是它不仅具有处理数据的一般计算能力,还具有学习和记忆能力。所以BP神经网络在众多领域已成功得到运用,尤其是在模式识别、图像处理、控制优化、预测预报、人工智能等领域。
   因此将人工神经网络引入对土方材料强度预测与设计研究中具有很大意义。人工神经网络预测模型可以快速建立材料力学性能与其影响因子之间的非线性映射关系。项目通过实验得出的实测实验数据和人工神经网络建立人ANN模型,对不同土材料进行实时强度预测。本研究不仅有效地减少了现场试配次数,大幅度地提高了工作效率,还为今后人工神经网络理论在土木工程中进一步应用奠定基础。
注:1.活动类项目修读的学分,可转换为课外培养计划学分;
   
2.授课对象:(1)请写明校区名称,可分校本部、珲春校区;
                (2)如对选课学生有特定要求,请写明,如全校各专业、文科类专业、理科    类专业、医学类专业、或其他
    3.活动地点:实践类课程,如需在校内见面,可在校内地点内注明见面地点;
    (如需特殊时间也请注明,否则默认安排第一周1-2节见面)

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