夏元友
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- 姓名:夏元友
- 目前身份:
- 担任导师情况:
- 学位:
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学术头衔:
博士生导师, 教育部“新世纪优秀人才支持计划”入选者
- 职称:-
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学科领域:
岩土力学
- 研究兴趣:
夏元友,男,1965年12月出生,1986年、1989年分别获武汉工业大学采矿工程学士和硕士学位,1998年获北京科技大学采矿工程博士学位,现任武汉理工大学土木工程与建筑学院副院长、研究员、博士生导师、岩土工程学科责任教授。主要社会兼职有:国际岩石力学学会中国国家小组成员、武汉市科学技术协会委员、中国岩石力学与工程学会地面岩石工程委员会委员、中国力学学会岩土力学委员会委员、中国地质学会地质教育研究分会委员、湖北省灾害防御协会理事、武汉岩土工程学会副理事长、《水文地质工程地质》杂志编委等。先后主持国家自然科学基金、教育部新世纪优秀人才支持计划、霍英东教育基金会基金、教育部青年骨干教师资助计划、教育部科学技术研究重点项目、国土资源部三峡库区专项、湖北省青年杰出人才基金、湖北省科技攻关项目、武汉青年科技晨光计划、国家重点工程等各类科研项目二十余项。并于1995年、1996获得湖北省科学技术进步奖一等奖一项、三等奖一项,2003年获湖北省自然科学奖一项。在岩土工程智能评价、监测预报与加固优化设计研究领域做出了创造性的研究成果。在国内外公开发表学术论文70余篇。
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夏元友, 芮瑞, 梁磊, 冯仲仁
岩土工程学报,2005,27(2):62~66,-0001,():
-1年11月30日
研制出新型的光纤Bragg光栅岩土工程监测仪器——光纤渗压传感器,并将其应用于高速公路软土地基中进行孔隙水压力监测,以检验研发成果。在试验过程中还解决了光纤渗压传感器量测系统、现场埋设以及数据采集等方面的问题。通过对采集的数据进行处理,对软基处理效果进行了分析,并与实际情况进行了对比检验仪器是否反映真实情况,同时利用与常规仪器数据进行对比分析,对传感器进行了综合评价。结果表明该传感器不仅可以达到常规仪器的监测效果,而且克服了常规仪器的一些缺点,仪器开发是较为成功的。
光纤光栅传感器, 孔隙水压力, 软土地基, 监测
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夏元友, 蒋超
武汉理工大学学报,2005,27(4):58~61,-0001,():
-1年11月30日
人工神经网络作为一种评价边坡稳定性的半定量方法,由于影响边坡稳定性的因素较多,必然会产生信息量的重叠及失准,从而导致神经网络的规模庞大和泛化能力下降,影响其在边坡问题上的可应用性。针对这一问题,应用分段逆回归(SIR)方法实现BP神经网络的维数压缩,并在SIR方法中采用新的归一化函数进行标准化处理,最终达到减小神经网络规模、提高其泛化能力的目的。通过边坡稳定实例分析,说明该方法能达到满意效果。
SIR方法, 神经网络, 维数压缩, 边坡, 稳定性
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夏元友, 熊海丰
岩石力学与工程学报,2004,23(16):2703~2707,-0001,():
-1年11月30日
传统的边坡稳定性影响因素敏感性分析基本上都是基于各参数变化的大量试算分析,这样不仅计算量大,而且数据准备工作复杂。基于人工神经网络的非线性映射功能,用RBF神经网络模型进行边坡稳定性影响因素敏感性分析,把正交表试验设计理论、效用函数理论与神经网络结合起来进行边坡影响因素敏感性分析,给出了敏感性分析的具体算法并以圆弧破坏边坡为例进行了分析,并将分析结果与用传统理论分析所得结果进行比较,结果显示,用人工神经网络方法进行边坡稳定性影响因素敏感性分析不仅可靠,而且方便简单。
岩土力学,, 边坡稳定性,, 敏感性分析,, RBF网络
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夏元友, 朱瑞赓
岩石力学与工程学报,2000,19(4):498~500,-0001,():
-1年11月30日
在黄石市板岩山危岩体勘察结果及形成机理认识基础上,应用作者开发的病害边坡治理方案选择智能辅助决策系统IADM SCCPU S优化了防治方案。
板岩山危岩体,, 地质灾害,, 防治决策
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夏元友, 朱瑞赓
岩石力学与工程学报,1998,17(4):453~458,-0001,():
-1年11月30日
基于目前病害边坡治理的研究成果, 从系统的观点出发,系统地分析了病害边坡治理方案选择的决策过程,重点研究了病害边坡治理可行方案集生成专家系统和基于有限可行方案的决策方法,并相应开发了病害边坡治理方案选择的辅助决策系统IADM SCCPUS,实现了病害边坡治理方案选择的智能化和定量化。文中介绍了IADM SCCPUS的结构与功能。
病害边坡,, 防治方案,, 智能辅助决策系统
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【期刊论文】斜坡稳定性综合评价方法的集成式因素权重赋值方法①
夏元友, 朱瑞赓
中国有色金属学报,1998,8(1):165~169,-0001,():
-1年11月30日
以工程地质类比法为基础, 针对斜坡稳定性综合评价时因素权重赋值的困难,在斜坡稳定性影响因素分析及系统总结一些权重赋值方法之后。提出了一种集成式因素权重赋值方法,并给出了赋值方法的选择策略及赋值过程的计算程序框图。使综合评价过程的因素权重赋值更为合理。
斜坡稳定性, 综合评价, 集成式, 因素权重
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夏元友, Xia Yuanyou a, Xie Yanming b, Zhu Ruigeng b
Engineering Geology 47(1997)149-156,-0001,():
-1年11月30日
This paper presents an engineering geology evaluation method based on an artificial neural network (AN2EGEM). This method eliminates the defects of traditional engineering geology evaluation methods, which rely excessively on experience and are difficult to quantify. The paper also introduces the modeling of AN2EGEM and gives examples to testify that AN2EGEM is simple, real-time, quantitative, self-adaptable and quite effective. Therefore it will have wide prospects for application.
Artificial neural network, Engineering geology e, v, a, l, uation method, Slope, Stability e, v, a, l, uation
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