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parameterS inversion OF FLUID-SATURATED POROUS MEDIA BASED ON neural networks

Acta Mechanica Solida Sinica 2002年第4期15卷 342-349页

作者： Wei Peijun Zhang Zimao Han Hua Institute of Mechanics Northern Jiaotong UniversityBeijing 100044China LNM Institute of MechanicsChinese Academy of SciencesBeijing 100080China

The multi- layers feedforward neural network is used for inversion ofmaterial constants of fluid-saturated porous media. The direct analysis of fluid-saturated porousmedia is carried out with the boundary element method. The dynamic displacement responses obtainedfrom direct analysis for prescribed material parameters constitute the sample sets training neuralnetwork. By virtue of the effective L-M training algorithm and the Tikhonov regularization method aswell as the GCV method for an appropriate selection of regu-larization parameter, the inversemapping from dynamic displacement responses to material constants is performed. Numerical examplesdemonstrate the validity of the neural network method.

关键词： fluid-saturated porous media parameter inversion, neural networks boundary elements

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