《表1 主要材料参数：全连接神经网络在砂砾石地基上闸底板弯矩预测中的应用》

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《全连接神经网络在砂砾石地基上闸底板弯矩预测中的应用》

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在建立预测模型前，需先明确各设计参数对底板中心弯矩的影响程度，选择预测因子。以福建省某大型水闸的典型双孔闸段为例，考虑闸孔宽度、底板厚度、闸墩高度、砂砾石地基厚度、弹模、闸墩荷载等因素的影响，建立包含基岩、砂砾石层、底板、闸墩的整体三维有限元模型，生成高质量三维实体单元，单元形式总体采用规则的六面体实体单元，局部五面体单元过渡。合理规划单元网格密度，对应力梯度变化剧烈的部位采用相对细密的网格。模型单元的离散尽量规整，避免因单元离散劣化而引起应力集中。采用接触算法考虑分缝两侧闸墩的相互作用及防渗墙与砂砾石地基间的相互作用，主要材料参数参照《水工混凝土结构设计规范》（SL191-2008)[7]及经验取值，其中，垫层、防渗墙采用C15混凝土，闸底板、闸墩等结构采用C30混凝土。具体参数见表1。