基于小波去噪的高斯过程回归模型在面板堆石坝沉降预测中的应用研究

引起面板堆石坝沉降变形的环境因素复杂,观测数据呈现出明显的噪声干扰特性,限制了数学模型拟合及预测的精度。对原始信号进行小波变换可有效分解其中的有用信号和噪声,因此,引入小波变换理论建立了基于小波阈值去噪的数学模型,并对面板堆石坝(CFRD)的沉降变形实测数据实施去噪,再对去噪后的数据进行高斯过程回归(GPR),建立了预测堆石坝沉降变形的模型。依托CFRD的实测沉降变形资料,采用Wavelet-GPR模型对大坝沉降进行了拟合与预测,并与未进行去噪的GPR模型计算结果进行对比。结果表明：Wavelet-GPR模型观测值与预测值的残差符合正态分布,去噪后学习段的均方根误差(RMSE)由0.928 7 mm减小至0.457 7 mm,平均绝对误差(MAE)由0.485 0 mm减小至0.330 6 mm;预测段的RMSE由1.308 9 mm减小至0.917 6 mm,MAE由0.926 3 mm减小至0.730 3 mm;且去噪后模型的样本观测值个数在其预测值95%置信范围内的占比有明显提升。因此,利用小波阈值去噪对实测沉降数据进行降噪处理能够降低噪声导致的数据观测值与真实值之间的误差,Wa...     

玄武岩-聚乙烯醇纤维对再生混凝土抗冻性能的影响

为了推广再生混凝土在高海拔和北方寒冷地区的应用,对单掺、混掺不同体积掺量玄武岩纤维和聚乙烯醇纤维的再生混凝土进行质量损失率、相对动弹性模量、抗压强度损失率3项抗冻性能指标的探究,并用SEM对200次冻融循环后混掺纤维再生混凝土进行细观作用机理分析,最后结合响应面法对混掺纤维掺量进行优选。结果显示：外掺纤维能够提高再生混凝土的抗冻性能,而混掺纤维效果优于单掺纤维;2种纤维在试件内部呈网状分布,协同受力,与基体互相约束,很大程度限制了裂缝的扩展和数量;纤维优化结果显示当聚乙烯醇纤维与玄武岩体积掺量分别为0.170%和0.246%时,再生混凝土的抗冻性能最优。研究成果对玄武岩-聚乙烯醇纤维再生混凝土纤维掺量设计具有一定的借鉴意义。