基于传递矩阵算法的裂隙注浆扩散机制研究

在裂隙岩体注浆工程中,由注浆压力引起的裂隙位移对注浆扩散过程影响显著。为研究浆体在裂隙岩体流动时浆液的扩散规律,克服以往假设裂隙无开度变化且仅在单一裂隙内考虑浆液扩散的情况,将传递矩阵算法引入宾汉流体本构方程,利用传递矩阵求解任意位置处的裂隙位移,同时建立考虑浆液在岩体间劈裂注浆的简化裂隙岩体模型通过加设阻力来模拟浆液在岩体内扩散的能量耗损,从而在平板裂隙条件下可以完整准确描述浆液在裂隙中及岩体间连续扩散的过程,建立了基于传递矩阵法的裂隙岩体注浆模型。应用有限元软件ＣＯＭＳＯＬ分别建立单裂隙、多裂隙注浆模型对上述理论模型进行对比验证。     

某机场扩建工程连续压实控制技术应用研究

为进一步促进连续压实控制技术的精细化应用,在某机场扩建工程开展连续压实控制技术应 用研究。首先,根据依托工程的实际情况,制定了连续压实控制技术的关键工艺流程和质量控制标准。 在此基础上,在 4－1标段开展现场校准试验,确定了连续压实控制的目标值［ＶＣＶ］。最后,采用以目标 值校准法为主薄弱区域识别法为辅的连续压实控制方法对研究区域进行了碾压质量评估。结果表明, 线性回归决定系数 Ｒ2均大于 0．5,满足工程应用的精度要求。在碾压第 7遍后,监测单元的压实程度通 过率达到了 98．7％,均匀系数和稳定系数分别为 0．82和 0．01,同时薄弱区域压实质量可通过复核检 测,监测单元的压实质量评估为合格。质量评估结果验证了本文连续压实控制方法的适用性,从而为类 似工程提供有益的经验参考和借鉴。     

黄河干流白银市水川段水面线计算方法对比分析

为克服能量方程逐段试算方法在河道水面线计算上存在的不足与局限,本文以黄河干流白银市水川段为例,采用二维水动力数值计算模型,对4种洪水频率工况下黄河干流白银市段的水面线高程进行计算,并将二维数值计算结果与能量方程计算结果进行复核和评价。经计算可知两种计算方法在计算结果上存在偏差,能量方程在河道水面线计算上是一种近似成果,而二维数值计算能够更加真实反映河道的实际情况,因此在水面线计算时推荐二维数值计算方法。     

宁夏汉延渠灌区灌溉水利用系数测算分析与评价

农田灌溉水利用系数表示从水源引水被农作物吸收利用的过程,是反应灌区灌溉用水效率的一项指标。本文以汉延渠灌区为例,综合考虑宁夏的气候环境、土壤类型、灌溉制度及作物种植结构等因素,选取典型渠段和样点灌区,分别采用"连乘法"和"首尾法"计算宁夏汉延渠灌区2018—2019年的灌溉水利用系数,并对其进行对比分析评价,从而确定灌区适宜的计算方法。     

基于R2指标和参考向量的高维多目标进化算法

在高维多目标优化中, 不同的优化问题存在不同形状的Pareto前沿(PF), 而研究表明大多数多目标进化算法(Multi-objective evolutionary algorithms, MOEAs) 在处理不同的优化问题时普适性较差. 为了解决这个问题, 本文提出了一个基于R2指标和参考向量的高维多目标进化算法(An R2 indicator and reference vector based many-objective optimization evolutionary algorithm, R2-RVEA). R2-RVEA基于Pareto支配选取非支配解来指导种群进化, 仅当非支配解的数量超过种群规模时, 算法进一步采用种群分解策略和R2指标选择策略进行多样性管理. 通过大量的实验证明, 本文提出的算法在处理不同形状的PF时具有良好的性能.     

基于平均距离聚类的NSGA-Ⅱ

拥挤度距离是一种用于度量解集多样性的指标. 然而, 在许多情况下, 该指标无法有效区分多样性较优个体. 其原因为拥挤度距离主要利用每个位置的局部信息. 为解决该问题, 基于整个种群全局位置信息, 本文设计了基于平均距离聚类的多样性度量指标, 并进一步提出了基于平均距离聚类的NSGA-Ⅱ. 该算法利用平均距离将种群划分为若干个大致均匀分布的小种群, 然后分别在各小种群内执行选择、交叉和变异等操作. 实验结果表明, 本文所提算法可以有效地保持种群多样性.     

嵌套删失数据期望最大化的高斯混合聚类算法

针对聚类问题中的非随机性缺失数据, 本文基于高斯混合聚类模型, 分析了删失型数据期望最大化算法的有效性, 并揭示了删失数据似然函数对模型算法的作用机制. 从赤池弘次信息准则、信息散度等指标, 比较了所提出方法与标准的期望最大化算法的优劣性. 通过删失数据划分及指示变量, 推导了聚类模型参数后验概率及似然函数, 调整了参数截尾正态函数的一阶和二阶估计量. 并根据估计算法的有效性理论, 通过关于得分向量期望的方程得出算法估计的最优参数. 对于同一删失数据集, 所提出的聚类算法对数据聚类中心估计更精准. 实验结果证实了所提出算法在高斯混合聚类的性能上优于标准的随机性缺失数据期望最大化算法.     

多中心联合配送模式下集货需求随机的VRPSDP问题

针对多中心联合配送模式下集货需求随机的同时配集货车辆路径问题(MDVRPSDDSPJD), 构建了两阶段MDVRPSDDSPJD模型. 预优化阶段基于随机机会约束机制以及车载量约束为客户分配车辆, 生成预优化方案; 重优化阶段采用失败点重优化策略对服务失败点重新规划路径. 根据问题特征, 设计了自适应变邻域文化基因算法(Adaptive memetic algorithm and variable neighborhood search, AMAVNS), 针对文化基因算法易早熟、局部搜索能力弱等缺陷, 将变邻域搜索算法的深度搜索能力运用到文化基因算法的局部搜索策略中, 增强算法的局部搜索能力; 提出自适应邻域搜索次数策略和自适应劣解接受机制平衡种群进化所需的广度和深度. 通过多组算例验证了提出模型及算法的有效性. 研究成果不仅深化和拓展了VRP (Vehicle routing problem)相关理论研究, 也为物流企业制定车辆调度计划提供一种科学合理的方法.     

基于深度强化学习的多机协同空战方法研究

多机协同是空中作战的关键环节, 如何处理多实体间复杂的协作关系、实现多机协同空战的智能决策是亟待解决的问题. 为此, 提出基于深度强化学习的多机协同空战决策流程框架(Deep-reinforcement-learning-based multi-aircraft cooperative air combat decision framework, DRL-MACACDF), 并针对近端策略优化(Proximal policy optimization, PPO)算法, 设计4种算法增强机制, 提高多机协同对抗场景下智能体间的协同程度. 在兵棋推演平台上进行的仿真实验, 验证了该方法的可行性和实用性, 并对对抗过程数据进行了可解释性复盘分析, 研讨了强化学习与传统兵棋推演结合的交叉研究方向.     

轻量级密码算法Piccolo的统计故障分析

Piccolo算法是于2011年CHES会议上提出的一种轻量级分组密码算法,用于物联网环境中保护RFID、传感器、智能卡等电子设备的通信安全.目前国内外安全性分析研究集中在该算法的已知明文攻击和选择明文攻击,在攻击者能力最弱条件下的唯密文攻击尚无相关研究.文中提出了统计故障分析下Piccolo密码的安全性,即在唯密文条件下,使用SEI、HW、ML、GF、MAP、GF-SEI、GF-ML、ML-SEI、ML-MAP、MM-HW及MM-HW-ML等一系列区分器,恢复Piccolo密码的主密钥.实验结果表明,Piccolo算法不能抵御统计故障分析的攻击,文中提出的新型区分器ML-MAP、MM-HW和MM-HW-ML仅需164和262个故障,可以分别恢复出80比特和128比特主密钥,有效地减少了故障数,并提升了攻击效率.该结果为物联网环境中轻量级密码的安全设计与实现提供有价值的参考.