公路隧道衬砌裂纹扩展机理

公路隧道衬砌裂缝作为公路隧道的主要病害,其问题日益突出,尤其是带裂纹工作衬砌的等级评价略显不足。为研究公路隧道带裂缝二次衬砌在受荷载作用下裂纹扩展规律,用离散元PFC软件对衬砌裂纹扩展规律进行数值模拟研究,揭示隧道衬砌中裂纹开裂的灾演机理,根据衬砌开裂状态进行病理灾害分析,并建立了相应的预测模型。衬砌的整体安全性受预置裂纹的影响,预置裂纹处往往是衬砌中较危险的位置;预置裂纹的深度对裂纹贯通时间有较大影响,随着预置裂纹深度的增加,预置裂纹贯通衬砌的时间逐渐减小;预置裂纹的深度对裂纹张开度的变化有较大影响,随着预置裂纹深度的增加,预置裂纹张开度逐渐增大,并在贯通衬砌时有明显的突变,这样便于确定衬砌治理时机。     

多神经网络组合模型在入侵检测中的应用

入侵检测技术作为提高网络安全的有效手段日益受到重视,利用多神经网络组合模型解决入侵检测问题,针对入侵检测研究的通用审计数据集,首先将其所有字符串行式的元素转换为数值形式;其次为了提高神经网络的逼近性能和运算速度,去除对输出无影响的输入项,并且将剩余输入项的可能取值转换到合理的范围内;最后在MATLAB平台下进行仿真实验,并与单层BP网络进行比较.仿真结果表明,多神经网络组合模型在入侵检测中体现出良好的特性.     

雷达-红外双模制导的神经网络数据融合算法

在雷达 红外双模制导体制下 ,对雷达和红外数据进行融合时存在雷达和红外数据不同步的问题 ,对红外数据先进行异步融合处理使其与雷达数据保持同步 ,然后提出了利用神经网络作为同步融合中心的方法 .雷达和红外数据共同作为神经网络的输入 ,输出为目标的最优融合估计 .这种方法可以在融合中心不知道协方差信息的情况下进行数据融合 .仿真结果表明该方法有效     

直斜交替组合钢管桩支挡结构试验研究

直斜交替组合钢管桩是一种新型的基坑支挡结构,具有施工方便、可循环利用、造价低等优点。已有工程实践证明其支护性能良好,但尚缺乏对其变形和受力机制的深入认识。开展悬臂桩和2种不同夹角(α=10°,20°)的直斜交替组合钢管桩模型试验研究,分析基坑开挖过程中,桩顶位移变化规律、桩身弯矩和变形及土压力分布特征,试验结果表明：相同的基坑开挖深度,直斜交替组合钢管桩的桩顶位移随着夹角增大而减小,悬臂桩桩顶位移最大。悬臂桩桩身弯矩图呈现“鱼腹式”分布特征,而直斜交替组合钢管则为“S”型分布,直斜交替组合钢管桩存在显著的反弯现象,其桩身最大弯矩值随着夹角α的增加而减小。直斜交替组合钢管桩在土压力作用下受力更加合理,斜桩受拉、直桩受压,其破坏模式从悬臂桩的弯剪破坏变化为斜桩与直桩的拉压破坏。此外,直斜交替组合钢管桩支护结构具有三大有益的效应：拉锚效应、重力效应和空间结构效应。拉锚效应和重力效应增加了结构的抗倾覆力矩,而空间结构效应提高了支挡结构的刚度。因此,该支挡结构具有很好的推广应用价值。     

分层神经网络在入侵检测系统中的应用

入侵检测技术是提高网络安全的重要手段之一,旨在利用分层神经网络解决入侵检测问题。针对入侵检测研究的通用审计数据集,首先将数据进行预处理以便运算;其次利用RBF网络实现粗检测;再次利用Elman BP网络进行细检测,从而实现分层神经网络的入侵检测;最后在MATLAB平台下进行仿真实验,仿真结果表明,分层神经网络结构在入侵检测中体现出良好的特性。