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申请/专利权人：浙江大学;浙江大学建筑设计研究院有限公司

摘要：本发明公开了一种基于GMDH神经网络的双层复合衬垫击穿时间计算方法属于涉及环境岩土和深度学习领域。在计算阶段，通过使用解析解公式或数值模拟的方法，对单层复合衬垫常见工况的击穿时间进行计算，并在此基础上使用GMDH神经网络对击穿时间及其影响因素的关系进行黑盒模型运算，得到击穿时间计算的简化公式，并使用另一部分数据对结果进行检验，得到精简准确的计算公式。后续根据已有简化公式，将双层复合衬垫进行分层考虑，并得到双层复合衬垫总击穿时间与分层击穿时间的关系，其结果不但客观准确，且计算方便。

主权项：1.一种基于GMDH神经网络的双层复合衬垫击穿时间计算方法，其特征在于，具体包括以下步骤：S1：基于污染物在单层复合衬垫中的运移情况，构建污染物运移数学模型；S2：基于所述的污染物运移数学模型，得到单层复合衬垫污染物击穿时间计算的解析解；S3：基于单层复合衬垫污染物击穿时间计算的解析解，使用GMDH神经网络进行建模，对解析解进行简化，得到简化后的拟合式；所述的步骤S3包括：3-1构建训练数据集：根据单层复合衬垫污染物击穿时间计算的解析解，计算不同的垃圾填埋场水头、复合衬垫各层厚度、渗透系数和扩散系数下对应的单层复合衬垫击穿时间，得到单层复合衬垫常见工况的击穿时间因子及其对应的参数组合；3-2构建GMDH神经网络模型，利用部分训练数据集，以β1＝log10PLg、β2＝log10PLs、作为输入参数，以击穿时间因子TR作为输出量，对GMDH神经网络模型进行训练，得到关于输入-输出的拟合式；其中，Cb表示防污屏障底部污染物击穿浓度，C0表示渗滤液污染物初始浓度，PLg表示土工膜Peclet数，PLs表示压实粘土衬垫Peclet数；3-3选择剩余部分的训练数据集对拟合式的精度进行验证，直至拟合式误差满足要求，结束训练；S4：使用数值模拟方法对双层复合衬垫进行分层化处理，确定各层分配系数；所述的步骤S4包括：建立现场所使用的双层复合衬垫的数值模型，使用数值模拟方法计算不同水头值下双层复合衬垫整体击穿时间和分层后各层的击穿时间，总击穿时间计算公式如下： 式中：T表示双层复合衬垫的总击穿时间；Ti表示第i层的单层复合衬垫的击穿时间；αi表示第i层单层复合衬垫击穿时间分配系数；使用线性回归方法计算各层的分配系数，直至误差在可接受范围内；S5：基于步骤S4得到的各层分配系数和步骤S3得到的简化后的拟合式，计算双层复合衬垫击穿时间。

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