基于能量最小原则的高铁填料压实过程振动参数优化

为了动态优化高铁路基碾压参数,以提高高铁路基填料碾压效率,提出了一种基于振动能量最小原则的振动参数优化方法。首先,开展室内振动压实试验,以建立振动参数与干密度之间的定量关系;其次,采用改进神经网络方法建立干密度增量预测模型,构建基于能量最小原则的压实过程振动参数优化方法;最后,基于Modbus通讯协议,优化设计出振动参数可调的智能振动压实仪,并通过振动压实试验验证优化结果。研究结果表明：振动强度达到阈值后,进一步增大振动强度会导致压实仪发生“跳振”,严重影响振动设备使用寿命;改进神经网络模型能够较好用于预测干密度增量;提出适用于动态优化的遗算法(genetic algorithm,GA)算法的最佳参数,即种群数量为150,选择概率为0.9,交叉概率为0.6,变异概率为0.05;在此最佳参数下,能有效保证动态优化方法的准确性;采用优化后振动压实方案能够减少振动能量127.58 J,占优化前能量输出的25.61%,填料破碎率减小0.9%。     

影响公路施工压实度因素

1.引言公路路基压实度是指：松散土在最佳含水率下通过压实机械进行碾压,使松散土的颗粒结合严密,从而形成的密实整体。公路路基压实度是保证路面质量的基础,它承受着本身岩土自重和路面重量以及由路面传递下来的车荷载,属于一种线形结构物,具有路线长,与大自然接触面广等特点。路基施工的质量如何、是否稳定,主要体现在压实度上。压实度的质量,直接影响到路面的质量,最终影响     

堆石料压实质量实时监测指标与碾压参数的相关性分析

为给高堆石坝施工质量的连续控制提供有效指标,提出了以实时监测的压实监测值(CV)作为堆石料压实状态的表征指标.在分析CV与碾压参数(行车速度、碾压遍数、压实厚度、激振力状态)之间相关性的基础上,建立了CV与上述碾压参数的多元回归模型.实例研究表明:CV与碾压参数的相关性显著,且其可由碾压参数精确表征;由于碾压参数对于堆石料压实质量有着显著影响,故间接验证了CV可作为堆石料压实状态的实时表征指标的可能性,为进一步研究CV表征堆石料压实质量指标(如干密度、孔隙率等)提供基础.     

快速液压夯动力补强效果无损评价试验研究

为了探究快速液压夯动力补强效果,对同种液压夯不同夯实次数处理过的路基开展瞬态面波无损检测,然后进行钻土取芯并开展土工试验,得到了含水率与压实度等相关土体参数随深度变化情况。基于瑞雷波波速及相关土体参数,建立了压实度经验模型,并通过实测数据进行了验证。试验结果表明：瑞雷波波速云图呈现明显的层状分布,干密度和压实度随着路基高程增加逐渐提高,在路基表面处,夯实2组的路基压实度与未夯实路基相比提高了1.95%,夯实4组的路基压实度与未夯实路基相比提高了3.13%;在路基表面处,夯实2组的路基干密度与未夯实路基相比提高了0.91%,夯实4组的路基干密度与未夯实路基相比提高了1.01%。进行瑞雷波速与原位试验实测纵向压实度关系曲线标定时考虑含水率对瑞雷波速的影响进行回归拟合,建立了相关性良好的波速-压实度经验模型,提高了基于瞬态面波的压实度检测方式精度。     

冰水堆积土路用压实特性研究

目的研究冰水堆积土的路用压实性能,为同类工程提供参考。方法进行了路基填筑现场试验,采用压实质量检测法检测压实效果,并使用沉降差法验证检测效果。结果研究结果表明：冰水堆积土宜选用光滑振动压实机械碾压,适当降低碾压速度,可提高压实效果,冰水堆积土上铺设砂卵石粗粒料后碾压,可以提高冰水堆积土的压实性能。结论可以通过选用合适的压实机械与碾压速度来优化冰水堆积土填料路基设计及施工参数。     

浅谈公路工程填土路基压实度的重要性

公路路基是路面的基础,它承受着本身岩土自重和路面重量,以及由路面传递而来的行车荷载,是公路的承重主体,而填土路基的压实是整个路基工程的重点,是保证公路工程质量的重要指标。就此阐述了公路工程填土路基的压实机理,详细分析了土的含水量、土质和集料级配、压实功能、压实机械、碾压厚度、碾压速度以及碾压方式对公路工程填土路基压实度的重要影响,并论述了路基压实度与路面强度、路面稳定性、路面平整度及路面耐久性的重要关系,探究了提高路基填土压实度对保证公路工程施工整体质量的重要性。     

浅谈影响土质路基压实效果的因素分析

路基是公路工程各个结构层中比较重要的一个层次,碾压作为路基施工中必不可少的一道工序,在土质路基施工过程中,影响路基压实效果的因素是多种多样的,其中包括含水率、土质、压实功能、压实机具和方法以及碾压厚度等,本人主要分析以上几种因素是如何对土质路基压实效果造成影响的。     

基于t分布烟花算法的土石坝碾压参数多目标优化

通过碾压正交试验,在定量分析碾压参数对土石坝料压实质量影响的基础上,建立综合考虑土石坝施工效率、压实密度和质量保证的碾压参数多目标优化模型,提出用于求解该优化模型的t分布变异烟花算法,以确定经济合理的碾压参数。该算法可以减小开展碾压试验的工作量,有助于寻得合理的碾压参数组合方案。工程实例分析表明,改进烟花算法相较传统优化算法收敛速度更快,寻优效率和稳定性更好;采用改进烟花算法优化的碾压参数,堆石坝料的压实密度和孔隙率均满足设计要求。     

坝式路基泥岩掺黄土填筑压实度检测及质量控制

测定了坝式路基泥岩掺黄土的最佳含水量和最大干密度作为路基填筑过程中填料含水率和压实度控制标准,并进行了承载比、液塑限及拖碾振动和平光碾压实度的实测。压实度现场测定表明,拖碾四遍、光碾三遍可以达到设计规定压实度不小于95％的要求,经取样分析得出了路基填料压实度与压路机碾压遍数之间的变化关系经验曲线,最后分析了影响施工质量的因素。     

公路沥青层振动压实质量实时监控与评估

为了克服传统公路沥青层压实质量控制方法的局限性,基于智能碾压(intelligent compaction,IC)技术,提出了结合振动加速度频域分析指标和单位体积压实功E的公路沥青层压实质量实时监控与快速评估方法,实现100%施工工作面压实质量的快速评估,避免了单独采用振动加速度频域分析指标评价沥青层压实质量易受路基(二灰层、水稳层)坚硬程度的影响,从而可减少压实度推算的误差,可客观地反映公路沥青层压实质量。     

Intelligent compaction theory of high roller compacted concrete dam?

The concept and realization process of intelligent compaction for the construction of high roller compacted concrete dam were presented, as well as the theory of monitoring and intelligent feedback control. Based on the real-time analysis of the compaction index, a multiple regression model of the dam compactness was established and a real-time estimation method of compaction quality for the entire work area of roller compacted concrete dam was proposed finally. The adaptive adjustment of the rolling process parameters was achieved, with the speed, the exciting force, the roller pass and the compaction thickness meeting the standards during the whole construction process. As a result, the compaction quality and construction efficiency can be improved. What's more, the research provides a new way for the construction quality control of roller compacted concrete dam.     

泵闸混凝土施工期智能温控关键信息识别

为实现施工期大体积混凝土温控要素的智能快速识别,提高智能温控系统的反馈及预测模型精度,提出了一套智能算法对物联网技术采集到的各类温控要素原始测值进行识别及转化。针对浇筑温度、浇筑时间、最高温度、内外温差、冷却通水起止时间与表面保温覆盖等施工期关键温控参数,结合工程经验分别给出相应识别任务的判定逻辑并编写对应程序,然后应用多个实际工程数据进行验证,并分析各识别功能的准确率。验证结果表明,本文算法识别效果良好,能够实现温控要素采集的自动化、智能化、快速化、精准化,具有较强的工程实用价值。     

参数优化支持向量机的农业大棚温室温度预测模型

利用支持向量机核函数linear,polynomial,radial basis function和sigmoid,通过粒子群算法对惩罚参数c和gamma寻优,建立农业大棚温室温度预测模型.试验结果表明:通过粒子群算法设定惩罚参数c为14.392,gamma为0.01时,得到的P_RBF预测模型对由24个测试时间所测数据组成的训练集拟合程度达90.849%,对加入随机影响因子的由5个测试时间所测数据组成的预测集拟合程度达90.545%,显示该预测模型具备相当的鲁棒性;P_RBF模型对温室内温度预测具备相当的可靠性,可以准确预测温室内温度变化趋势,解决温室控制系统中温度难以预测的问题.     

基于跟随领航者的车辆自适应编队控制

针对反馈线性控制器在实际情况中可能受路面湿度等因素的影响,使其参数具有不确定性的缺陷,设计了基于变量估计的自适应反馈线性控制器,提高控制器参数中的相对距离的精确度。在Matlab /Simulink 环境下进行仿真对比实验,实验结果验证了自适应编队控制方法的有效性,并且其在误差调整时间方面和抗扰性方面优于传统反馈线性控制方法。自适应编队控制方法在未来的智能交通方面具有一定应用价值。     

智能型粉末成形液压机的研究

讨论了关于现代粉末成形液压机的液压机、模架、控制系统三方面的设计要求;提出了控制系统的结构;讨论了基于规则的智能PID控制和自动装粉校正问题．     

基于Bayesian多分支岩石可钻性值估计

针对智能优化控制过程中岩石可钻性参数估计存在非实时性和模型泛化能力差的问题,采用两层结构建立基于Bayesian多分支岩石可钻性估计模型。通过Bayesian分类器实现岩性分类以提高可钻性模型样本数据的相关性,细化可钻性估计模型;采用改进双链量子遗传算法优化的BPNN结构,根据不同的岩石类型建立相应的岩石可钻性IDCQGA_BPNN估计模型。结果表明,该方法通过算法优化网络模型增强了模型的泛化能力,加快了参数的估计速度和估计精度,能够满足智能优化控制过程中岩石可钻性参数估计的实时性需求。     

基于高性能FPGA的智能加湿器设计

针对当前加湿器调节便捷性和准确性不够的问题,设计了一种基于FPGA芯片的智能加湿器。通过将环境湿度采样周期、工作条件等代入预测系统,建立预测控制模型,再通过超声波加湿部件、温湿检测部件和FPGA控制部件,形成闭环反馈回路系统,FPGA控制部件根据湿度传感器数据,调节输出方波信号占空比,达到智能调节湿度的效果。系统仿真和实测结果表明,该系统湿度测量准确、稳定可靠、可扩展性强。     

一种恒线速无卡旋切机闭环变速进给控制方法

为了补偿恒线速无卡旋切机变速进给系统存在的干扰,提高单板旋切质量,结合其时变运动学模型,设计了一种基于前馈和比例反馈的闭环控制方法,同时为了增强控制器的适应性,方便控制参数调整,采用遗传算法对比例系数进行在线优化,仿真结果表明这种控制方法是有效的.     

一种新的砂泥岩孔隙度估计模型及其应用

针对不同岩性的储层孔隙类型不同,孔隙度结构也存在较大差异,导致支持向量回归机(SVR)在孔隙度预测中效果不理想这一问题,提出在孔隙度预测模型中考虑岩性信息的方法。该方法将样本岩性转化为一种与岩性变化相关性好的属性值,以此构造出一种新的预测模型。对于模型参数优选,提出使用网格粗选和智能精选相结合的方法,网格粗选确定最优解的近似范围,智能精选(遗传算法、粒子群算法)可以在局部区间搜索到最优解。利用优选出的参数建立预测模型,并将预测结果与实测资料进行对比。对比结果表明:加入岩性信息提高了模型的预测精度;在参数精选中,使用智能方法的预测精度高于常规网格搜索法。     

基于BP网络的反馈控制器设计

针对常规反馈控制器参数在对象时变情况下难以获得最优的问题，利用BP神经网络构成系统反馈控制器，通过自适应学习速率在线调整网络权值以逼近对象的逆动态模型，并利用Lyapunov方法给出了该算法的收敛的条件。将算法应用于循环水温度控制系统表明：该控制器对模型参数不依赖，能有效地适应控制对象参数的变化，系统具有较强的鲁棒性。