基于PSO优化K-Means算法的边坡安全等级评价研究

由于较多因素影响边坡的稳定,且各因素之间关系复杂相互影响,为了更加准确地评价边坡情况,采用了粒子群优化K-Means聚类算法,有效地摆脱了常规K-Means算法因局部最优而陷入极值的缺点,增加了粒子群群体的多样性,提高了评价结果的全局最优性。对三峡库区的36个边坡工程分析,结果表明该优化算法优于常规K-Means聚类算法。     

基于马尔科夫链残差修正的EMD-MELM混凝土坝位移预测模型

基于经验模态分解(EMD)、改进的极限学习机(MELM)以及马尔科夫链,提出了一种新的混合模型。由于混凝土坝的变形可看成静水压力、环境温度和时间效应而产生的变形,前两者体现总变形中的周期性分量,后者体现为总变形中的趋势性分量,所以在数据预处理阶段,利用经验模态分解技术将坝体总位移序列分解为趋势分量位移和周期分量位移,选择多项式函数预测趋势分量位移,提出了一种改进的极限学习机,即均值学习机集成(MELM),采用MELM模型对周期分量进行预测。再使用马尔科夫链修正模型对两个模型的拟合残差进行修正预测,叠加各预测值得到最终预测值。在某混凝土坝的应用表明,该组合模型的拟合及预测精度明显优于传统模型,具有操作简便、预测精度高、训练速度快等优点。     

公路工程施工项目的精细化管理

对工程施工期间应用的精细化管理相关内容进行了分析,结合管理理念对具体应用方法进行了详细说明,以为更多公路工程正常有序施工提供参考经验。     

基于接触模型的重力坝稳定分析

重力坝的深层抗滑稳定是大坝安全重要内容之一。基岩中的软弱结构面是造成大坝失稳的关键因素。采用接触单元模拟坝基结构面的法向和切向行为,通过分析不同折减系数下接触面的滑移状态和关键点的位移变化规律来综合评价坝基的稳定性。以中国某重力坝为例,建立三维非线性有限元模型,分析了在不同折减系数下坝体-地基系统的接触面滑移状态、关键点位移变化规律,并对大坝的稳定性进行了综合评价。     

基于马尔科夫链残差修正的EMD-MELM混凝土坝位移预测模型

基于经验模态分解(EMD)、改进的极限学习机(MELM)以及马尔科夫链,提出了一种新的混合模型。由于混凝土坝的变形可看成静水压力、环境温度和时间效应而产生的变形,前两者体现总变形中的周期性分量,后者体现为总变形中的趋势性分量,所以在数据预处理阶段,利用经验模态分解技术将坝体总位移序列分解为趋势分量位移和周期分量位移,选择多项式函数预测趋势分量位移,提出了一种改进的极限学习机,即均值学习机集成(MELM),采用MELM模型对周期分量进行预测。再使用马尔科夫链修正模型对两个模型的拟合残差进行修正预测,叠加各预测值得到最终预测值。在某混凝土坝的应用表明,该组合模型的拟合及预测精度明显优于传统模型,具有操作简便、预测精度高、训练速度快等优点。     

高速公路扩建工程桥梁拼接施工技术研究

对公路扩建施工中应用的桥梁拼接技术基本情况进行分析,并对技术实际应用时的重点内容进行探究,以期为更多高速公路的改扩建工程高质量、高效率施工提供参考经验。