【摘 要】
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本文基于单轴压缩以及共振频率试验,对多组不同特征的高含石率胶结型土石混合体试件进行测试,以探究其物理力学特性。试验结果显示,试件的动弹性模量与其单轴抗压强度、弹性
【机 构】
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SchoolofCivilEngineering,KeyLaboratoryofEngineeringStructureofHeavyHaulRailway（CentralSouthUniversit
【基金项目】
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Projects(51978669,U1734208)supported by the National Natural Science Foundation of China,Project(2018JJ3657)supported by Natural Science Foundation of Hunan Province,China
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本文基于单轴压缩以及共振频率试验,对多组不同特征的高含石率胶结型土石混合体试件进行测试,以探究其物理力学特性。试验结果显示,试件的动弹性模量与其单轴抗压强度、弹性模量以及含石率均存在显著的相关性。此外,试件的密度以及基质强度也与其宏观力学性能密切相关。因此,选取以上三项典型指标,对高含石率胶结型土石混合体的力学性能进行预测。除传统的回归分析手段以外,本文通过遗传算法对广义回归神经网络算法进行优化,并建立了相应的预测模型。预测结果表明,尽管多元回归分析相对于一元回归分析而言预测性能有所提高,但基于优化回归神
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