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基于高斯过程机器学习的岩爆等级识别方法 总被引:1,自引:0,他引:1
针对岩爆发生等级与其影响因素之间存在着复杂的非线性关系,如何根据影响因素有效识别岩爆等级是一类复杂的模式识别问题。提出了一种基于高斯过程二元分类模型的岩爆等级识别方法,该方法通过对少量学习样本的学习,就可以建立岩爆等级与其影响因素之间的复杂非线性映射关系。将方法应用于锦屏二级水电站长探洞和引水隧洞岩爆等级实例,研究结果表明,该方法具有模型参数自适应确定、容易实现且识别精度高等优点,具有良好的工程应用前景。 相似文献
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利用高斯过程机器学习模型建立水库水温垂直分布结构类型与其复杂影响因素之间的非线性映射关系,提出一种基于高斯过程机器学习的水库水温垂直分布结构类型的模式识别方法。工程实例应用表明,该方法具有模型参数自适应确定、容易实现且识别精度高等优点。 相似文献
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基于粒子群优化算法的高地应力条件下硬岩本构模型的参数辨识 总被引:12,自引:6,他引:12
粒子群优化(PSO)算法是一类随机全局优化技术,具有收敛速度快、规则简单、易于实现的优点。高地应力条件下硬岩本构模型参数的确定是个尚未解决的难题。以一种适用于高地应力条件下的硬岩本构模型为研究对象,提出基于PSO算法的本构模型参数辨识方法。该方法从本构模型参数的随机值出发,以破坏区的数值计算值与实测值的误差大小作为适应度来评价参数的品质,利用PSO算法规则实现模型参数的进化,搜索出全局最优的模型参数值,从而实现硬岩本构模型参数的自适应辨识。采用该方法对加拿大的Mine-by隧洞和我国的太平驿水电站引水隧洞进行了围岩本构模型参数识别,计算结果与实测情况相吻合,表明该方法是科学可行性的,具有较高的效率和精度。 相似文献
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高斯过程是一种最近发展起来新的机器学习技术,对处理非线性复杂问题具有很好的适应性。岩体爆破效应与其影响因素之间是复杂的非线性关系,针对传统方法的局限性,提出一种基于高斯过程的岩体爆破效应预测的新方法,建立相应的岩体爆破效应预测模型,并应用于三峡工程坝区岩体爆破振动速度、爆破损伤深度与损伤半径的预测。通过三峡现场爆破试验数据,建立训练数据集和测试数据集,采用高斯过程方法建立爆破效应与影响因素之间的各影响因素之间的非线性映射关系。研究结果表明,岩体爆破振动速度、爆破损伤深度与损伤半径的预测结果与现场试验结果比较吻合,用高斯过程方法预测岩体爆破效应是科学可行的。与神经网络方法相比,高斯过程方法具有算法参数自适应化的特点,且适用于小样本问题,预测精度高,并易于实现,具有良好的工程应用前景。 相似文献
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针对传统复杂水工结构可靠度分析方法的局限性,提出了结构可靠度分析的高斯过程重要抽样方法。通过高斯过程机器学习方法实现结构功能函数及其偏导数的显式表达,进而结合传统重要抽样法计算结构的失效概率与可靠指标。实例验证了方法的可行性,与传统方法相比较,高斯过程重要抽样方法具有计算精度高、计算效率高和参数自适应化等优点。 相似文献
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为探究岩爆过程的声音信号特征,采用自主研发的真三轴岩爆试验机系统,在室内实现花岗岩岩样的岩爆过程模拟,并对试验过程中的声音信号进行全程监测,分析岩爆过程声音信号的波形特征、分形特征以及频谱特征。研究结果表明,岩爆的声音信号波形变化特征能够反映岩爆所经历的主要破坏过程,临近岩爆弹射破坏前,存在一段声音信号波形幅值较小的“相对平静期”;岩爆过程的声音信号幅值具有时间分形特性,声音信号幅值分形维数持续增加至峰值后在一段时间内持续下降至最低值可作为岩爆发生的前兆信息;岩爆过程中,不同破坏现象具有不同的声音频谱特征,声音信号主频总体呈“高频向低频迁移”的演化趋势,频谱形状经历“多峰–单峰”的交替变化过程。岩爆过程的声音信号在波形、幅值的时间分形维数、频谱3个方面具有显著特征与内在演化规律,声音信号的变化特征可作为岩爆预测的前兆信息。 相似文献
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高地应力条件下大型地下洞室群稳定性综合研究 总被引:8,自引:3,他引:5
从认识论的角度提出数值仿真技术服务于地下工程实践的PFP分析方法,并随拉西瓦水电站地下厂房工程开挖进度分3个阶段对洞群围岩稳定性进行系统地分析和预测。研究成果表明:在高地应力硬岩洞室群开挖过程中,不同部位围岩位移具有明显的空间差异性和时间渐变性;岩体中应力表现出一定的波动性、转移性;多洞室交叉使得围岩松弛区域具有一定的特殊性;围岩破损模式和深度也具有区域差异性等。其成果为洞室开挖与围岩支护改进提供了科学依据,也被实际洞室开挖过程揭示的变形规律和围岩开裂、掉块等破坏模式所证实。这些高地应力下硬岩力学行为规律对其他类似地下工程围岩稳定性研究也具有较好的借鉴意义。 相似文献
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高地应力下大型地下洞室群开挖顺序 与支护参数组合优化的智能方法 总被引:5,自引:3,他引:2
针对高地应力下围岩变形破坏的特殊性以及大型地下洞室群开挖支护优化计算量大的特点,在三维弹塑性数值计算的基础上,采用反映高地应力下脆性岩石变形破坏特点的新本构模型,提出基于弹性释放能、塑性区体积、洞室周边位移与支护费用的地下洞室群开挖顺序与支护参数组合方案的综合优化新指标,综合集成粒子群与支持向量机的智能技术,提出高地应力下地下洞室群开挖顺序与支护参数的智能优化新方法。该方法通过典型施工方案的数值计算构建学习样本,采用支持向量机方法对样本进行学习与预测,建立起施工方案与综合优化指标之间的非线性映射关系,在具有一定约束条件的全局空间下,通过粒子群优化算法搜索出开挖顺序与支护参数的全局最优组合方案。将该方法应用于高地应力区黄河拉西瓦水电站地下厂房洞室群的开挖顺序和支护参数优化分析,结果表明该方法的可行性。 相似文献
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针对常规渠道断面优化设计中存在的试算工作量大、累积误差大、计算精度不高的问题,将鲁棒性强、收敛速度快且全局寻优性能优异的人工蜂群算法引入渠道断面优化设计中,通过建立包含水力要素与经济要素的多目标优化函数,采用人工蜂群算法在全局空间下搜索渠道断面优化问题的全局最优解。研究结果表明,该方法是可行的,具有高效快速、计算精度高和易于实现等优点。 相似文献