铜头拱坝位移优化反分析及稳定安全性预测

以铜头拱坝为例，应用确定性力学模型来分析大坝的位移监测资料，将优化反分析技术引入到大坝的运行监控中；并且提出了坝肩点安全度连通率的方法，对大坝的稳定安全性进行了预测。     

BP模型在土石坝资料分析中的应用

详细介绍了BP神经网络的基本原理和建模方法 ,指出BP人工神经网络模型克服了模型必须是基本观测量的线性和非线性组合的局限 ,并具有很强的自适应性和容错性 .将BP模型应用于大坝空间位移分析 ,编制了BP神经网络模型程序 ,并对湖北某土石坝空间位移进行分析 ,得到了较好的拟合和预报 .     

基于卷积神经网络的大坝位移预测模型对比研究

针对当前大坝位移预测研究中对大坝变形影响因子考虑欠缺的问题,将卷积神经网络与典型机器学习算法相融合对大坝位移进行预测。结合某大坝2018年3月1日至2022年5月1日的监测数据进行研究,并将大坝位移预测值与经典随机森林预测结果、支持向量机预测结果进行比较,结果表明融合卷积神经网络后的模型比单一模型具有更高的预测精度和更小的预测误差,模型预测性能更好。     

基于小波分析和量子遗传算法的大坝位移预测模型

提出了一种基于小波分析与改进支持向量机的大坝位移预测模型。大坝位移的原始监测信号的一维向量经小波去噪、分解后,依次对分解各层次建立SVM预测模型,并基于量子遗传算法对SVM参数寻优,小波重构模型结果,求得大坝位移预测结果。实例分析表明,该方法较传统SVM方法,预测结果更精确。     

基于递阶对角神经网络的大坝变形预报模型

针对大坝工作条件复杂,影响因素繁多,致使现有监控模型预报精度偏差过大问题,基于递阶对角神经网络能够逼近任意非线性函数的特点,使用串并联模型辨识器,采用动态BP学习算法,以水压、温度和时效因子为输入量,坝体位移为输出量,结合工程实例提出了大坝变形监测的递阶对角神经网络模型,并将该模型用于坝体变形数据的拟合分析及其预测预报.研究表明,该网络不仅收敛速度快,提高了算法的效率,而且对实测数据具有较好的拟合效果,提高了预报精度,在大坝安全预测分析中具有有效性和优越性.     

大坝实测位移模型及建模方法

根据影响大坝位移的因素分析，给出大坝安全监测多维多测点多方向位移分析模型的一般形式，提出利用有限元计算与统计分析相结合的方法，解决了实测位移水压、温度等分量不易确定的问题，得到了一个较完整的大坝实测位移建模体系。     

小波神经网络的大坝变形预测研究

为了达到掌握大坝变形规律,确保大坝安全运行的目的.通过对小波神经网络和BP神经网络的对比,从隐含层激励函数的构造分析,得出两种网络本质相同,从BP算法的权值调节分析两种网络的预测性能包括收敛性能和泛化性能,并结合实践应用到具体的大坝预测问题上,验证小波神经网络在预测方面精度高,误差不超过0.1mm,同时泛化性能好的优势.     

BP神经网络在预测路基沉降中的应用

为了预测高速公路路基最终沉降量，首先依据影响软土路基沉降的因素选取参数建立了BP神经网络预测最终沉降量模型．结合成都一南充高速公路沉降实测资料及其它文献中大量路基沉降资料，利用BP神经网络预测了其各自最终沉降量．通过检验样本验证，预测精度较高，能够满足实际需要．并对BP神经网络在公路建设中的应用提出了一些注意事项．     

压电陶瓷驱动器控制模型建立及仿真

介绍了一种压电陶瓷微位移驱动器的控制模型．借助于统计物理学分析，结合数学方法，利用BP人工神经网络建立了一个简单实用的压电陶瓷的迟滞数学模型，并根据实测压电陶瓷电压／位移数据，对该控制模型进行了仿真，仿真结果表明，所建立的模型可有效地减小压电陶瓷的迟滞非线性误差，提高压电陶瓷微位移的控制精度，有助于实现压电陶瓷驱动器的高精度微位移开环控制．     

偏压双连拱公路隧道围岩稳定性动态预测分析

由于高速公路偏压双连拱隧道的复杂地质条件,会给隧道安全施工带来严重威胁,提出在加强隧道开挖现场监控量测的基础上,以位移量测结果作为学习样本,应用BP神经网络预测隧道围岩位移的大小,分析围岩的稳定性.由于BP神经网络能综合考虑隧道围岩节理、裂隙等对围岩位移的影响,所以与有限元反分析法计算隧道围岩位移结果比较,显示BP神经网络预测结果的误差较小,预测值与实际测量值趋于一致,因此应用BP网络预测偏压双连拱隧道围岩位移,超前分析其稳定性是安全可靠的,该预测方法的预测结果可以指导现场的施工.     

基于遗传模拟退火算法的滑坡位移预测方法

滑坡是一种常见的地质灾害,通常在复杂的地质条件下演化和发生,给社会和人类的生命财产安全造成了极大的危害.了解滑坡的发展规律,对灾害防治具有重要意义.在现有滑坡累积位移时间序列的基础上,提出了一种基于遗传模拟退火算法的滑坡位移预测方法.采用遗传模拟退火算法-BP神经网络对白水河滑坡预警区Z118观测点进行分析,利用前3个...     

直埋供热管道弯头的壳体应力分析

依据弯头实际工程物理模型,将直埋管道弯头作为环壳的一部分,在相应曲线坐标系中对其进行了受力分析(包括内压、埋土压力、热胀力、土壤与管道之间的摩擦力、土体对管道的压缩反力等).应用弹性薄壳理论,建立平衡方程,并采用半逆解法,参考李维解和纳维叶解,在理论上首次得出直埋供热管道弯头部分的位移解析解,依据该解析解易得出精确的应力解答.     

基于DYC-TCS的电动轮轿车在低附着路面起步性能

针对汽车在左右两侧车轮附着系数明显不同的情况下,直线加速行驶时,易出现摆尾等失控现象,根据电动轮式四轮驱动汽车驱动力矩独立可控的特点,提出基于PID控制算法,结合DYC-TCS控制策略,控制内、外侧车轮的驱动力矩,实现整车操纵稳定性最优.在Adams/View中建立了四轮驱动汽车的模型,与Simulink进行了联合仿真.结果表明:汽车在左右两侧车轮附着系数明显不同的情况下,进行直线加速试验时,采用DYC-TCS控制策略,明显优于传统的无DYC-TCS控制策略的方案,也优于仅有TCS控制的方案.采用DYC-TCS策略后,最大横摆角速度仅为传统的无DYC-TCS控制策略方案的4%,最大侧向位移仅为5%.     

Constitutive relationship of ionic polymer-metal composite and static response character of its cantilever setup to voltage

As a new ionic polymer-metal composite（IPMC） for artificial muscle,the mechanical performance parameters and the relationship between the deformation and the electrical parameters of the IPMC were studied. With the digital speckle correlation method,the constitutive relationship of the IPMC was confirmed. With non-contact photography measurement,a cantilever setup was designed to confirm the relationship between the deformation of the IPMC film and the applied voltage. The relationship curve of tip displacement of the IPMC cantilever setup vs the voltage was achieved. The results indicate that the IPMC is isotropic,its elastic modulus is 232 MPa and Poisson ratio is 0.163. The curve achieved from the test of the tip displacement of the IPMC cantilever setup shows that the tip displacement reaches the maximum when the stimulated voltage is 5 V. And the tip displacement descends largely when the frequency of the applied voltage is between 30 mHz and 100 mHz.     

基于有限元分析的电动机底座结构的优化设计

借助Ansys有限元分析软件,建立防爆电机底座结构优化设计的参数化模型,以底座的重量为目标函数对底座结构进行优化。优化过程中考虑它所受应力约束、位移约束,并对优化前后的位移和应力进行对比。优化结果表明,优化后位移和应力值有所增大,但在使用允许值范围内,优化后使底座在正常、稳定运行的情况下的重量大大减轻,从而为批量生产节约大量原材料,对降低生产成本,创造更高的经济效益有着重要的现实意义。     

基于双目视觉的激光位移传感器标定方法

为了提高激光位移传感器在工业机器人末端坐标系下的标定精度,提出基于双目视觉的激光位移传感器标定方法. 该方法通过双目视觉技术重建激光光束投影在平面上的光斑位置,利用手眼标定参数将光斑位置转换至机器人末端坐标系,同时利用最小二乘方法将光斑拟合成光束直线,获得机器人末端坐标系下的传感器光束方向及零点位置以完成标定. 该方法可同时标定机器人末端上的多个激光位移传感器,无须采用有精度要求的辅助工件标定,具备精度高,鲁棒性强优势. 基于标准球的精度评价实验结果显示,在3倍标准差范围内该方法标定后的激光位移传感器测量精度范围为0.038 6±0.025 8 mm,满足机器人加工要求.     

基于Matlab的BP神经网络在大坝观测数据处理中的应用

建立大坝观测数据处理的BP人工神经网络模型,用正交变换法来初步优化设计大坝变形分析的模型结构.运用Matlab工具箱函数建立网络模型,选择合适的训练函数,并采用正则化的算法以缩小网络的规模,改进BP算法提高学习速度和算法的可靠性.实例表明,基于Matlab的神经网络优化设计能比较有效地避免BP网络的固有缺陷,在精度和训练速度上得到提高.     

大坝安全监测量的组合预测模型研究

鉴于传统数学模型和神经网络等预测模型在大坝安全监测领域应用中存在预测精度不高的问题，分析探讨了BP神经网络模型和统计预测模型的各自建立方法，在此基础上提出了一种新的组合预测模型，结合实测数据对此组合预测模型进行了检验。通过实例表明，该组合预测模型不仅很好地克服了BP神经网络模型和线性回归模型的缺陷，亦提高了预测精度，在大坝安全监测量预测中具有较强的实用性。