一种土层非线性本构模型参数的确定方法

提出一种合理确定土层非线性弹性本构模型参数的方法.以现今普遍实行的地基载荷试验为基础,依据遗传算法的组合优化理论,采用正演计算和遗传算法优化相结合的方式,建立了土层非线性弹性本构模型参数的确定方法;并依据某黄土场地地基载荷试验数据,实施了黄土土层非线性弹性本构模型参数确定的全过程.计算结果表明,所建立的方法可以实现土层非线性弹性本构模型中相互关联的多个参数的组合优化,并在对初始值要求较低的情况下,可以获得良好的参数反演精度.从而为土的变形特性分析和土与其中及相邻结构的共同作用分析,提供了较好的土体本构模型参数的确定方法.     

基岩地震动随机特性有限元反分析算法

从有限元动力分析的基本原理出发,将地面地震运动看作一个随机过程,利用脉冲响应函数、随机振动理论和傅立叶变换原理,推导了由地面地震运动统计特性反算基岩地震运动统计特性的有限元反分析计算公式,提出了一种用于由地面地震动统计特性计算基岩地震动统计随机特性的二维有限元反分析法。该方法可由已知的地面地震动模型方便地计算出基岩地震动统计参数。算例表明:地层改变了地震动的频率组成,同时对基岩地震动有一定的放大作用,在地下结构抗震计算时,应以基岩地震运动作为地震动输入。     

基于均匀设计及遗传神经网络的大坝力学参数反分析方法

将均匀设计理论、BP神经网络和遗传算法三者结合起来,应用于大坝力学参数反分析中。首先对基本遗传算法进行改进,使得改进后的遗传算法具有很好的全局和局部寻优能力,将它作为BP神经网络的学习算法,形成遗传神经网络。然后利用均匀设计方法设计大坝坝体和坝基的材料力学参数样本,通过有限元正分析得到坝体的计算位移样本,训练遗传神经网络映射坝体计算位移值与材料力学参数之间的复杂非线性关系。最后将实测位移值输入训练好的遗传神经网络,即可得到各参数的反演值。本文以清江隔河岩水电站重力拱坝为例,反演分析了坝体混凝土的弹性模量、线膨胀系数以及坝基主要岩体的弹性模量等参数。经检验、评价与对比验证,结果表明该方法可以大大地缩短反分析时间,提高反分析效率和准确性。     

BP神经网络在分岔隧道位移反分析中的应用

在西部交通建设过程中,沪蓉西宜昌—恩施段的高速工程穿过的多为崇山峻岭,地形地质条件极为复杂,遇到很多以前很少甚至从未涉及的难题。在隧道建设方面,为适应多变的地形地质条件,不仅设置连拱隧道、小间距隧道等多种型式,而且还设置分岔隧道,即一端洞口为连拱隧道甚至四车道大拱,而另一端洞口为上下行分离隧道。利用沪蓉西八字岭分岔隧道现场监控量测数据,结合有限差分程序FLAC3D与BP神经网络模拟技术,对该分岔隧道围岩参数进行位移反演分析,并考虑隧道围岩爆破松动圈的影响。工程应用结果表明,该方法适用于求解这类大规模、复杂非线性隧道工程问题,其稳定性、适用性良好,精度满足工程要求。研究结果将对该隧道和西部山区类似的复杂结构长隧道的勘察、设计、施工起到一定的指导作用。     

Optimal scheduling of electrical power in energy-deficient scenarios using artificial neural network and Bootstrap aggregating

In a developing country like Pakistan, where the electrical power demand is more than the generated power, maintaining the power system stability is a big challenge. In such cases it becomes, thus, essential to shed just the right amount of load to keep a power system stable. This paper presents a case study of Pakistan’s power system where the generated power, the load demand, frequency deviation and the load shed during a 24-h duration have been provided. The data have been analyzed using two techniques; the conventional artificial neural network (ANN) by implementing feed forward back propagation model and the Bootstrap aggregating or bagging algorithm. The simulation results reveal the superiority of the Bootstrap aggregating algorithm over a conventional ANN technique using feed forward back propagation model.     

锰锌铁氧体中锰平均价态的分析

根据锰锌铁氧体含铁量高的特点,通过绘制按比例添加硫酸铁的高锰酸钾标准溶液的工作曲线,采用分光光度法测定锰锌铁氧体中的总锰含量。然后采用高锰酸钾标准溶液反滴草酸钠的方法测定其中高价锰含量,从而得到还原电子数,结合总锰含量得出其锰的平均价态。对测定总锰含量的条件,如pH值、草酸钠和过硫酸铵的用量等进行了详细的研究。     

复合材料构件的细观破坏、反演分析

本文探讨一种将材料细观结构与构件宏观响应联系起来的直接算法.该法基于宏观计算,却给出细观力学量,并可反映材料细观结构特征,特别适用于复合材料构件的细观破坏与反演分析.     

改进粒子群算法对BP神经网络的优化

介绍一种基于改进粒子群算法优化BP网络的权值调整综合方法。该算法在传统BP算法的误差反传调整权值的基础上,引入粒子群算法的权值修正,并且在训练神经网络权值的同时优化其连接结构,删除冗余连接,从而建立了基于粒子群算法优化的BP网络新模型。结果表明,改进算法不仅可以克服传统BP算法收敛速度慢和易陷入局部权值的局限,而且很大程度地提高了结果精度和BP网络学习能力。     

神经网络在车牌字符识别中的应用

设计并实现了一种基于改进BP神经网络的字符识别系统,可克服传统BP算法最终进化至最优解较慢和神经网络易陷入局部最小值的缺陷,具有较好的全局性和收敛速度,经过实验,具有较好的识别速度和精度.     

基于BP神经网络和泰勒级数的室内定位算法研究

 在研究分析室内无线信号传播特性和传统的室内定位算法的基础上,提出了用BP神经网络来拟合室内无线信号传播模型,避免了对无线信号传播模型中参数A和n的不精确估计.在训练完成的BP神经网络的输入层输入接收信号强度值RSSI(Received Signal Strength Indicator),在输出层即可得到对应的距离值,再利用泰勒级数展开法确定盲节点的坐标位置.最终通过Matlab仿真和ZigBee平台实验验证了算法的可行性和有效性.