基于支持向量机和模拟退火算法的位移反分析

提出了一种基于支持向量机和模拟退火算法的位移反分析方法,一方面用支持向量机代替有限元计算提高计算分析速度,另一方面用模拟退火算法代替传统的优化算法,避免优化过程中目标函数陷入局部极小值而无法继续寻优的状态,从而提高反演的效率精度。应用该方法对边坡的岩体力学参数进行反演,反演结果验证了模型的可行性。     

索风营水电站地下洞室岩体力学参数的位移反分析

利用支持向量机和模拟退火算法对索风营地下洞室岩体的力学参数进行位移反分析,一方面支持向量机代替有限元计算提高了计算分析速度,另一方面用模拟退火算法代替传统的优化算法,避免优化过程中目标函数陷入局部极小值而无法继续寻优的状态,提高了反演的效率精度。利用反演得到的岩体力学参数进行有限元正分析所得位移与现场实测结果更加接近。     

多跨多层框架在水平荷载作用下柱端弯矩综合分配

<正> 多跨多层有侧移框架在水平荷载作用下,常用的剪力分配法是先在同计算层内进行剪力分配,后逐个按其立柱反弯点进行柱端弯矩计算。本法则先将框架同计算层内梁柱用一个总框架代替,并按总框架反弯点计算柱端总弯矩,后进行柱端弯矩分配。     

基于随机多项式展开的流固耦合非饱和土坡概率反分析

降雨入渗条件下非饱和土坡流固耦合作用复杂,具有高度非线性的特点,一般采用数值方法模拟。数值模型计算量大已成为监测数据概率反分析的重要制约因素。提出一种基于随机多项式展开(PCE)的概率反分析方法。该方法采用随机多项式展开构建土性参数与数值模型响应的显式函数,作为概率反分析中原数值模型的代替模型,与基于贝叶斯理论和马尔可夫链蒙特卡罗(MCMC)模拟的概率反分析方法相结合,从而有效提高非饱和土坡流固耦合参数概率反分析的效率。通过降雨入渗非饱和土坡算例研究,结果表明,与基于数值模型的常规随机反分析相比,两种方法在后验分布统计值、95%置信区间等结果非常接近,基于PCE的概率反分析计算效率显著提高,结果可靠。     

曼宁公式及其误差分析

指出曼宁公式为水利工程流量计算带来极大方便,经常用断面平均水深代替水力半径,给计算的流量结果带来一定的误差,通过对不同外形断面流量计算的误差分析,参照规范规定系统误差不超过2%的规定,给出了不同断面外形可采用断面平均水深代替水力半径进行流量计算的最小宽深比。     

低能耗建筑设计中的自然通风

简述了用空调系统来代替自然通风的代价,分析了自然通风的原理和作用,从单侧通风、穿堂风、烟囱效应与反烟囱效应等方面,研究了自然通风的主要途径和设计方法,以使其成为被动式、低能耗建筑物整体方案中不可或缺的一部分。     

建筑物年预计雷击次数N的简化计算方法

对建筑物年预计雷击次数N的计算方法进行了讨论。由于建筑物一般都不是规则的六面体,使建筑物等效面积的计算变得复杂,笔者分析了用矩形等效计算平面代替实际建筑平面进行等效面积计算的可行性,从而使建筑物年预计雷击次数N的计算大大地简化了。     

基于改进同伦算法的材料特性参数识别

随着仿真过程中对材料参数精度的要求不断提高,通过计算反求技术获取材料特性参数成为实现精细化建模的重要方法。如何能准确、高效地获取材料特性参数成为研究的热点。提出1种基于改进同伦算法的材料特性参数反求方法。首先,以准静态拉伸实验获取的力-位移曲线作为测量响应,并在敏感性分析基础上建立材料特性参数反求的目标函数。其次,对同伦算法进行改进,采用曲线预估代替传统的欧拉预估作为反求工具。最后,基于改进同伦算法给出某金属材料硬化系数和硬化指数的反求结果及收敛曲线,并与传统方法进行对比验证。结果表明,改进后的同伦算法能在不影响精度的情况下大大提高计算效率。     

抛物线拱的反对称和对称的固有振动

本文用内接多边形代替抛物线拱轴,用结点集中质量代替沿拱轴连续分布的质量,以机动链杆的位移代替折线拱的位移,对双铰和三铰抛物线拱的固有振动频率与相应的振动形式进行了讨论。 由于拱的对称性,计算时分别按固有振动的对称和反对称振动形式,运用图解分析法与矩阵理论进行计算,方法十分简便。     

燃气试验配气的实践与研究

分析了我国城市燃气配气技术的现状,计算了5R、6R、7R、12T等燃气的配气参数并分析了计算结果。在使用丙烷代替甲烷配制人工煤气,用液化石油气混空气配制天然气时各特性参数相对于基准气的误差较大,不能满足实际要求。     

地下结构荷载反算中的测线网优化布置

通过位移反分析方法来确定地下结构上荷载大小分布是一种行之有效的方法。针对地下结构荷载反算中测线赁经验布置的盲目性,提出了独立测线网的布置方案,借助奇异值分解并结合解估计分辨率和解估计方差提出了量优测线网的准则,为地下结构荷载反算正确布置测线提出了理论依据。解决思路可以推广应用到其他位移反分析问题的测线布置优化。     

位移反分析的进化神经网络方法研究

将人工神经与遗传算法相结合,提出了一种用于位移反分析的进化神经网络方法,这种方法基于正交试验获得的样本进行学习,用遗传算法搜索最优的神经网络结构,并用最佳推广预测学习算法训练此网络,以此训练好的网络描述岩体（土）的力学参数与岩体位移是非线性关系,再应用遗传算法从全局空间上搜索,进行岩体力学参数的最优辩识。作为例子,文中给出了弹性问题的反分析,结果是令人满意的。     

STUDY ON GENETIC-NEURAL NETWORK METHOD OF DISPLACEMENT BACK ANALYSIS

An evolutionary neural network method for displaceme nt back analysis is proposed by combining the neural network and genetic algorit hm. The samples produced in orthogonal experiment are used to train the neural n etwork whose architecture is determined in global optimum by genetic algorithm. Thus, the neural network with optimal architecture trained by optimal prediction algorithm is used to describe the relationship between the rock mechanical para meters and displacements produced due to excavation. Then genetic algorithm is a dopted again to search the optimal rock mechanical parameters in their globa l ranges. As an example, a back analysis for elastic problem is introduced. The results are satisfactory.     

位移反分析的自适应神经模糊推理方法

现有各种位移反分析方法均存在着这种或那种不足之处：基于最优化理论的位移反分析方法，解的稳定性较差，易陷入局部极小，反演参数较多时收敛速度较慢，且难以搜索到最优解；基于人工神经网络的位移反分析方法，当解空间稍大时便难以收敛到所需要的精度，且训练结果不具有唯一性，因而很难获得与实际岩体相吻合的反演结果；基于遗传进化的位移反分析方法，需对搜索过程进行大量经验性干预才能搜索到最优解；基于遗传进化和神经网络的位移反分析方法，亦只在较小的解空间内才有效。针对这些不足之处，应用自适应神经模糊推理系统的原理，建立了位移反分析的自适应神经模糊推理方法，并应用该方法对所设定的某一标准弹塑性问题的力学参数进行了反演，反演结果表明，在较大的解空间内，这种位移反分析方法收敛速度快、解的稳定性好、反演结果精度高，是一种优异的位移反分析方法。     

裂隙岩体渗透特性反演分析

 提出裂隙连通率与连通系数的近似转换方法;采用该转换方法,建立含单组裂隙岩体的等效渗透张量;基于有限单元法,建立一套单孔定向压水试验数值模拟方法,并进行大量数值试验;以数值试验结果作为BP神经网络的训练样本,结合定向压水试验实测资料,提出反演裂隙岩体渗透特性(等效渗透张量)的方法,并通过工程实例验证该方法的可靠性。     

边坡岩体力学参数反分析遗传-神经网络算法

基于均匀设计、有限元法、人工神经网络和遗传算法建立了新的边坡岩体力学参数反分析方法.按照均匀设计要求,确定数值模拟方案;用有限元程序计算出相应的神经网络训练样本,建立边坡变形的神经网络预测模型,再利用遗传算法进行反演分析,其中反演过程适应度的计算则采用已训练好的神经网络预测来替代有限元数值仿真,这样大大缩短了计算时间.通过算例分析,反演结果比较理想,表明该反分析方法是可行性和精确的.     

李家峡拱坝坝体弹性模量及基岩变形模量的反演

根据实际情况建立了李家峡水电站的三维有限元模型以对大坝的工作状态进行安全监控。同时,根据不同工况下坝体实测位移相对值,用改进的BP网络来反演坝体弹性模量和基岩变形模量,可为计算模型提供更准确的参数,对大坝的安全状态做出准确评价。所用的方法也为其他物理力学参数的反演提供了有效的思路和方法。     

参数灵敏度分析的有限元-神经网络混合法

为了在力学参数位移反分析中进行力学参数灵敏度的分析 ,将神经网络方法与有限元正分析有机结合 ,利用有限元正分析获取神经网络的学习样本 ,利用神经网络输出变量对输入变量的偏导数求解力学参数在每一个测点的灵敏度 ,提出了一种力学参数灵敏度计算的新方法———有限元 -神经网络混合法。     

基于非稳定渗流过程的岩体渗透特性反演分析

 考虑岩土体渗流场在工程施工及运行过程中的动态特征,依据水头和流量2类测点的实测时间序列数据,建立基于正交设计、非稳定渗流正分析、BP神经网络和遗传算法相结合的非稳定渗流场反演分析方法,在一定程度上体现了多目标优化、全过程反演的特点,较好地解决了岩体渗透系数反分析的唯一性与可靠性问题。为了避免在反问题中由于利用水头和流量2种类型观测资料所带来的量纲问题,将水头和流量时间序列数据误差项归一化后构造量纲一化的目标函数,并在目标函数中引入权系数w,从而避免寻优时某一类型观测信息占优。针对长河坝水电站基坑施工期涌水问题,根据施工期各渗压计、基坑渗漏量实测时间序列资料和上游河水变化过程曲线,采用上述方法反演了坝基岩土体的渗透系数。反演分析结果表明：渗压、流量测点的实测和计算时间序列数据吻合较好,反演给出的各岩土体渗透系数与现场钻孔压水试验得到的岩体渗透特性分级相符,从而论证了该反演分析方法的可行性和反演结果的可靠性。研究结果为进一步评价大坝正常蓄水后坝基防渗体系的有效性提供了依据。     

堆石流变的机理及研究方法初探

 根据堆石不同于土体的特点, 从机理上分析了堆石的长期变形特性在室内试验和现场实测结果中的差异, 指出了对于堆石流变性质的研究, 目前不宜通过室内试验的方法。为提高实际应用的可行性, 最好能通过现场实测资料进行反分析以确定堆石的流变性能, 并以某混凝土面板堆石坝为例, 引入人工神经网络技术对堆石流变进行了三维有限元基础之上的反分析研究, 取得了较好的成果。