瑞利波法检测地基压实度的探讨
摘要:在利用瑞利波法测试地基土的压实度时，由于瑞利波速度与压实度之间是一种非线性关系，因此，必须根据瑞利波速度采用非线性反演的方法来获得地基土的压实度。过去一般是采用回归分析的方法，现拟采用人工神经网络的方法，即根据瑞利波速度与神经网络工具反演获得压实度。根据神经网络预测结果与灌砂法测试结果的对比可知，神经网络预测结果的平均绝对误差为1.188 6%，平均相对误差为1.221 4%，其反演结果的精度比回归分析法更高。
Abstract:There is a nonlinear relationship between the velocities of Rayleigh and the compactness of soil in Rayleigh wave exploration. So, nonlinear inverse method is employed to obtain the compactness date based on the Rayleigh velocities. An artificial neural network is adapted to inverse the compactness instead of the regression analysis method. According to the comparison between the artificial neural network results and the result of impregnation sand method's at the same condition, the mean absolute error is 1. 188 6%, and the average relative error is 1. 221 4%. It illustrates that the artificial neural network method is feasible in compactness reversion, and its precision is higher than the regression analysis method.
中文标题：
瑞利波法检测地基压实度的探讨
Discussion on Testing Soil Compactness by Rayleigh Wave Exploration
作者：
杨天春1,肖巧玲2
Yang Tianchun1,Xiao Qiaoling2
作者简介:杨天春,1968年生,男,汉族,湖南津市人,工学博士,副教授,主要从事地球物理学与岩土工程方面的教学及科研工作.E-mail:ytc6803@yahoo.com.cn
通讯地址：
1. 湖南科技大学土木工程学院, 湖南湘潭 411201; 2. 湖南科技大学机电工程学院, 湖南湘潭 411201
1.CollegeofCivilEngineering,HunanUniversityofScienceandTechnology,XiangtanHunan411201; 2.CollegeofElectromechanicalEngineering,HunanUniversityofScienceandTechnology,XiangtanHunan411201China
中图分类号:P631.414
出版物：岩土工程技术
收稿日期:2006-12-18
网络出版日期:2021-07-10
关键词:瑞利波,频散,无损检测,压实度,人工神经网络
Key words:Rayleigh waves,dispersion,nondestructive testing,compactness,artificial neural network
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参考文献：
基金项目：
基金项目: 湖南省教育厅优秀青年科学研究资助项目（06B030）；湖南科技大学博士基金资助项目（E50607）
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