神经网络方法在计算沙粒起跃初速度分布中的应用  

Application of the neural network method in predicting sand particle lift-off and incident velocities in a wind-blown sand flux

作　　者：王等明[1] 

机构地区：[1]兰州大学西部灾害与环境力学教育部重点实验室,兰州730000

出　　处：《兰州大学学报（自然科学版）》2010年第3期20-25,共6页Journal of Lanzhou University(Natural Sciences)

基　　金：国家重点基础研究发展计划(973计划)项目(2009CB421304);教育部长江学者与创新研究团队计划项目(IRT0628);中央高校基本科研业务费专项资金自由探索项目

摘　　要：利用神经网络的自适应、自学习功能,以有限的实验数据为训练样本,建立了描述风速、粒径与沙粒起跳初速度分布函数之间映射关系的神经网络模型.利用此网络可以预测得到实验尚未给出的沙粒初速度分布函数中的拟合参数,可快捷、有效地弥补实验数据的不足.Based on some existing measurement data,several neural network models were established to describe the mapping relations between wind speed,particle diameter and the probability distribution of sand particles＇ lift-off velocities.The application of these neural networks may conveniently give the fitting parameters in the distributing functions of lift-off velocities.Such a predicting method can efficiently make up for the deficiency of the present measurement data.

关 键 词：初速度分布函数 统计分析 神经网络方法 L-M优化算法 

分 类 号：O347.7[理学—固体力学]