人工神经网络在桩基工程中的应用综述

对人工神经网络在桩基工程中的应用研究工作进行了回顾与评述。总结了神经网络在单桩承载力、荷载－位移关系预测以及基桩动测完整性判释等方面的技术成果与水平，并分析和探讨了进一步的研究方向和应用前景。     

桩基检测方法及其应用

近年随着在软土层上大量建设高层建筑,桩基础被广泛应用,而新的地基处理方法要求对每根桩的质量都须确保,由此一系列经济、快速、可靠的桩检方法应运而生。本文概要地阐述了桩的分类、作用、性能特征和十二种桩检方法,即理论公式法、静荷载法、静力经验公式法、动力公式法、锤击贯入法,机械阻抗法、应力波分析法、水电效应法、球击动测法、基频法、声波及其它测井法、波速动刚度法。指出多种方法综合检测的必要性。     

超声波技术在桩基检测中的应用

本文介绍了超声波的特征,产生和接收,检测技术及其在建设工程人工地质量检测中的应用,并给出了应用实例。     

声波透射法检测在桥梁桩基中的应用

通过对两个桥梁桩基声波透射法的检测,并采用不同方法进行验证,发现了检测过程可能出现的问题,提出了使用该方法应该注意的事项。     

应力波法在桩基无损检测中的应用

应力波法是在桩基无损检测新技术,具有简便高效,经济适用的特点,文章介绍了应力波法的基本原理,对应力波法的桩基无损检测工作程序进行了概述。     

探地雷达在桩基工程检测中的应用

通过列举深层搅拌桩连体墙和碎石桩质量检测及桩底持力层探测的实例,简要介绍了探地雷达在一些特殊的桩基工程质量检测方面的应用效果。     

桩基检测方法及其应用(续)

水电效应法的原理是冲击电流发生装置(电火花振源)在灌满水的桩头上进行高压放电,其放电时间约在10μs内产生可达几吨到几十吨的脉冲作用力作用于桩头使桩产生振动,再用水听器测量桩振动的加速度,测试装置如图13。     

小应变反射波法在桩基检测中的应用研究

小应变反射波法是当前在工程桩基检测中应用的动测法之一。就这种方法的应用及可能遇到的问题,通过工程实例和试验资料进行简要的分析探讨,同时提出应用中应注意的几个问题,以提高这种方法的准确性和可靠性。     

VBA在桩基检测数据批量处理中的应用

工程上有时需将Excel中的数据批量处理成Word文档,以充分利用Excel强大的数据处理和计算分析功能与Word较强的文字处理和排版能力。当工程数据信息较多时,采用传统手工编辑的方法,其工作量非常大,重复性工作多,既费时又很容易出错。结合大型桩基工程,利用Microsoft Office软件中的VBA编程方法实现了桩基检测信息的自动批量生成,为桩基检测提供了及时准确的数据,大大提高了工作效率,具有重要的应用价值。     

桩基检测中的最大熵谱分析

本文利用最大熵谱法的原理对桩基检测信号进行谱分析,结果表明,与付氏谱相比,最大熵谱具有更高的精度.     

人工神经网络在地球科学中的应用综述

人工神经网络（ANN）是一种动态信息处理系统，它具有联想记忆、自组织、自适应、自学习和容错性等特性。ANN可对地质环境和各类地质对象进行判别分类；可根据地震及测井中的各种波谱曲线进行地质构造模式识别，并实现自动编辑和解释；可对各种遥感信息进行图像处理和地质构造解译；在勘查地球物理方面，可解决某些反演问题；在矿产勘查中可用于矿产资源定量预测与评价勘查过程中的组合优化及多目标决策等问题。     

人工神经网络在煤层宏观结构解释中的应用

煤层中的宏观结构变化是我国众多煤田中普遍存在的地质现象,它对煤矿生产影响极大,是当前煤矿生产中急需解决的地质构造问题,利用工人神经网络可以解释煤层的分叉,合并及缺失等宏观结构问题,为矿井的采,掘工作的提供准确的地质资料。     

人工神经网络在灌浆加固工程中的应用

提出灌浆加固工程中预测单位深度吸浆量的人工神经网络模型，详细介绍了该模型的建模过程，北结合工程实例，验证预测结果和实际数据有较好吻合性，同时表明在复杂地质条件下，灌浆加固工程中利用这一模型进行单位深度吸浆量预测是有效的。     

人工神经网络在环境灾害预测中的应用进展

综述了近年来人工神经网络在环境灾害预测中的应用进展,包括对污染型环境灾害、生态环境灾害、地质环境灾害以及气象环境灾害等灾害的成灾因素分析、危险性预测以及灾情预测和动态演变规律预测,揭示了人工神经网络探索灾害隐含信息方面的优越性,并对其在环境灾害预测中的应用前景和发展趋势进行了展望。     

人工神经网络方法在大气降水氚浓度恢复中的应用

根据人工神经网络能识别输入输出数据间复杂的非线性关系等特性,选用北半球（纬度22~74°）70个站点的IAEA/WMO大气降水氚浓度观测数据,建立了大气降水氚年平均浓度的恢复模型.通过对比认为：人工神经网络恢复的降水氚浓度能客观地反映其真实值,为无资料地区恢复1953年以来大气降水氚浓度提供了一种更好的思路.     

识别所钻地层的人工神经网络法应用

对用人工神经网络方法来解决钻探生产的实际问题, 在不取心的情况下识别所钻地层的岩性进行了研究.根据钻探生产的特点, 设计了人工神经网络的结构和输出方式, 开发了人工神经网络识别所钻地层的软件, 分析了影响人工神经网络应用效果的各因素, 在人工神经网络的优化设计方面作了较深入的研究.研究表明: 人工神经网络用于识别所钻地层有很好的效果; 人工神经网络的参数, 如学习率、隐含层层数、隐含层单元数和数据处理方式等对人工神经网络的应用效果有影响.      

矿物分类和识别的人工神经网络模型

本文提出矿物分类和识别的人工神经网络模型，并选取一组标样－我国沉积碳酸盐型锰矿中菱锰矿作为研究对象，识别效率达１００％。结果表明，该模型性能良好，可望成为矿物识别的有效手段。     

浅谈超声波透射法在灌注桩检测中的应用

目前国内外对于钻孔灌注桩水下混凝土质量检测的方法很多,如低应变反射波法、高应变动测法、单桩竖向静载抗压试验、钻芯法、超声波透射法等,每种检测方法都有它的适用范围和局限性。超声波透射法与其他检测法相比,该方法检测精度高,结果直观可靠,适合大直径桩、超长桩的基桩检测,故在钻孔灌注桩的完整性检测中,得到了广泛的运用,尤其在桥梁灌注桩中,超长、大直径桩几乎都采用了超声波透射法检测。本文对某工地大直径桩进行了超声波透射法检测,通过波形与照片对比,更好地验证了超声波透射法测试超长、大直径取得的效果。     

应用人工神经网络解释煤层厚度

本文介绍了人工神经网络解释煤层厚度的方法，为直接利用煤田地震资料确定煤层厚度提供了一种新的途径。利用煤层厚度与煤层反射波动力学特征参数之间的非线性关系，用人工神经网络进行定量描述，便可根据地震资料求出煤层厚度。     

BP神经网络在区域滑坡危险性预测中的应用

由于区域滑坡危险性评价复杂性,在已知量和所求量之间往往存在着一种很强的非线性关系,而BP神经网络具备高度的非线性映射能力,因此采用BP神经网络来分析区域滑坡的危险性,可以取得良好的效果。本文结合具体区域滑坡危险性评价,使用Matlab神经网络工具箱中的相关函数建立具体BP神经网络,检验和预测区域滑坡的危险性。