基于解耦子波和优化神经网络的大坝变形预测

针对提高神经网络对大坝变形的预测能力,在对Murtagh提出的、小波与神经网络相结合的、用于复杂时间序列预测的“三阶段”策略进行改进的基础上,发展了一个解耦子波和优化神经网络优势联合的预测模型。首先,利用冗余Haar小波变换的拟小波包特性提出了基于能量谱主峰重构的动力解耦空间构建技术,并将其替代“三阶段”策略中的第1阶段,从而为神经网络的应用创建了良好的平台;再者,利用最优脑外科医生进行网络结构修剪,建立了神经网络自身优化的“优化–时新窗”技术,并将其替代“三阶段”策略中的第2阶段,从而优化了神经网络的内部环境。改进后的模型增强了对复杂动力系统的适应和处理能力。在大坝变形预测应用中,多个评价指标说明,该模型的性能比“三阶段”策略有显著提高。     

灰色系统理论在斜拉桥施工控制中的应用

根据斜拉桥的施工特点和误差调整理论，重点讨论灰色系统理论在斜拉桥施工控制中的应用。在对重庆某斜拉桥的施工控制中，通过建立灰色预测模型，对该桥的线形和索力实施有效的“双控”。     

基于神经网络的混凝投药系统预测模型

对目前水厂实际运行过程中混凝剂投量的确定及影响因素进行了分析，通过引入神经网络预测理论建立了混凝剂投量的预测模型，并以某水厂的实际运行数据对该模型的性能进行了验证。结果表明，网络预测模型具有很强的自学习性、自适应性和容错性，通过网络的在线自学习，可使预测结果的准确度明显提高。利用该模型可实现混凝剂投量的在线预测控制，为实现混凝剂的最优投加提供了一条有效途径。     

预测和反馈控制用于南洲水厂投氯系统

介绍了南洲水厂投氯工艺的特点以及预测和反馈控制的原理,利用预测和反馈控制设计和实现了南洲水厂投氯系统的自动控制.     

持续荷载与冻融循环耦合作用下纤维混凝土损伤性能研究

为了研究纤维混凝土在持续荷载与冻融循环耦合作用下的损伤性能,开展了不同压应力水平(0、0.3、0.5)作用下的纤维混凝土冻融循环试验,研究了不同应力水平作用下试件质量损失、相对动弹性模量和抗压强度损失等参数随冻融循环次数的变化规律。结合损伤力学,以超声波波速为损伤变量,分析了冻融损伤与荷载耦合作用的变化关系,并基于Weibull分布建立了冻融损伤预测模型,推导出冻融损伤与抗压强度的演化方程。结果表明,随着冻融循环次数的增加,冻融损伤程度表现出加剧上升的现象,应力水平为0.3的耦合作用能减小纤维混凝土的冻融损伤,应力水平为0.5的耦合作用会进一步加剧纤维混凝土的冻融损伤。建立的损伤预测模型具备较高的可行性,能够较精准预测不同冻融循环次数后的损伤,推导的演化方程相关性较好,能灵活实现损伤与强度之间的转化。     

基于相空间重构与神经网络耦合的岩溶泉流量预测模型

岩溶水系统是受水文、地质、地形地貌、植被、人类活动等多种因素影响的非线性动力系统。本文利用重构相空间与神经网络,建立重构相空间与神经网络耦合的泉流量预测模型;通过对黑龙洞泉域泉流量的预测可知,所建立的耦合模型精度高。     

也谈“锈蚀开裂前混凝土中钢筋锈蚀量的预测模型”

１原文中理论公式的改正文献［１］依据电化学原理，建立了一般大气环境条件下锈蚀开裂前混凝土中钢筋锈蚀量的预测模型。笔者以为，原文在理论推导过程中存在一些问题，现指出与原作者商榷。１．１原文中公式（７）是否合理？首先看模型简图，如图１所示。图中Ｏ为混凝土...     

基于一次累加法的城市燃气年负荷预测

由于燃气负荷原始时间序列非线性随机变化,而一次累加法具有削弱时间序列随机性的特点,提出了一次累加法在城市燃气负荷预测中的应用方法。实例表明,一次累加法预测模型精度高,预测结果可靠,可用于城市燃气年负荷预测。     

海底隧道钢筋混凝土基于氯盐腐蚀的耐久性参数设计研究

胶州湾海底隧道是中国自行建造的第二条海底隧道,其服役寿命为100a。在详细分析海底隧道结构混凝土的服役环境基础上,参考国内外现有的寿命预测模型,依据混凝土耐久性试验结果和重大工程类比,综合考虑混凝土碳化、混凝土初始氯离子浓度影响等因素,建立了海底隧道混凝土在双重破坏因素作用下的寿命预测模型。通过上述模型进行计算,计算结果表明:(1)海底隧道要达到100a服役寿命,其衬砌混凝土靠近空气一侧保护层厚度应大于70mm,靠近土体一侧应大于60mm;(2)混凝土初始氯离子浓度应小于0.15%;(3)氯离子扩散系数应小于4×10-12m2/s,水胶比w/b应小于0.34,混凝土强度等级应高于C50。此外,依据混凝土耐久性能与其配合比、原材料之间的定量关系,提出海底隧道100a服役寿命的混凝土配合比设计和原材料优选原则。