应用改进的残差GM(1,1)模型预测城市用水量

运用灰色系统理论建立GM(1,1),并用改进的残差GM(1,1)模型进行修正,对城市用水量进行预测.改进的残差修正方法能够使模型保持良好的适应性,有效提高了预测精度.应用该模型对某市年用水量进行预测检验,结果表明:改进的GM(1,1)模型具有较高的预测精度,模拟效果更好.     

等维灰数递补模型在人口预测中的应用——以浙江省为例

介绍了GM(1,1)灰色模型的建模过程,应用等维递补方法对其进行修正,得到等维灰数递补模型,采用该模型对2010- 2020年浙江省总人口进行了动态预测.精度检验结果表明,模型预测精度较高、预测结果可靠.     

基于Isight/Fluent联合仿真的热模型修正方法研究

为提高热模型的仿真精度,提出了一种基于Isight/Fluent协同仿真的热模型修正方法。首先运用Spearman相关级数对热模型的输入参数进行灵敏度分析,确定影响仿真精度的主要参数;然后以修正对象的实测温度值为目标,采用多岛群遗传算法对参数进行修正,得到初步修正后的模型;最后以此模型为基础,运用霍克基维斯算法对其进行精确修正。通过发热电阻对该修正方法进行验证,结果显示,在5~15 V电压下,发热电阻的仿真值与实测值误差小于5.4%,说明通过该修正方法获得的热仿真模型具有较高的精度。     

基于GARCH误差修正的时间序列季节预测模型及应用

针对神经网络、支持向量机等方法对数据样本容量要求较高的问题,以及一般时间序列预测模型对最大负荷等随机因素拟合不足的问题,应用时间序列的季节乘法模型对地区月度最大负荷做预测,并用GARCH模型对预测误差进行修正.用某电网的真实数据作案例,结果表明,误差率仅为2%,预测精度良好.相比修正前的模型,误差率下降0.5%,证明误差修正模型有效.     

基于环境振动测试的钢筋混凝土渡槽空腹桁架拱有限元模型修正

为评估某钢筋混凝土渡槽一空腹桁架拱的现役状态,在静力检测的同时对其进行环境振动测试,采用特征系统实现算法识别模态参数,结果表明其实测动力特性与初始有限元模型分析结果之间存在明显的差异.因此,采用基于灵敏度分析的有限元模型修正技术,选择测量精度较高的实测模态频率作为修正基准,选取各构件的弹性模量和密度作为修正参数,对该桁架拱的有限元模型进行修正.修正结果表明,修正后的有限元模型能更好地反映结构的动力特性,可作为该结构状态评估的基准有限元模型.     

基于残差修正的灰色神经网络在数据挖掘中的应用

针对时间序列数据样本少、部分信息未知的特点,提出将灰色理论与神经网络相结合构建灰色神经网络,充分利用两种方法的优势对小样本时间序列数据进行有效挖掘.为了提高模型的预测精度,提出利用残差对模型进行有效修正.实验分析表明,残差修正灰色神经网络具有较高的预测精度,适合于小样本时间序列数据的挖掘.     

基于OpenSees的形状记忆合金材料本构模型的二次开发

针对形状记忆合金材料(SMA),提出了一种修正的Wilde本构模型,给出了FS(Flagshaped)模型耗能参数的计算方法.利用Open Sees软件提供的二次开发平台,基于修正Wilde模型及FS模型,分别开发了相应的新材料,并在材料层次上进行了验证.结果表明:两种材料的计算结果与试验结果吻合较好,表明所编写的新材料具有较高的模拟精度;修正Wilde模型与FS模型相比,其分析精度更高,但计算效率较低.     

中长期电量预测的傅里叶-马尔科夫修正模型

灰色模型在中长期电量预测中只对电量呈近似指数规律单调增长的序列才有较高的预测精度.随着电量变化随机波动性的增强,建立新的修正预测模型是十分必要的.针对灰色模型抗干扰能力差的问题,提出了灰色预测的傅里叶-马尔科夫修正模型,先利用傅里叶级数法,提取周期信息,优化电量变化的指数率,再采用马尔科夫链法,将电量波动随机性嵌入模型之中,从而对灰色预测的原始残差进行二重修正,提高预测模型的适应性和灵活性.通过实例分析以及对比验证表明,该模型有效地提高了预测精度.     

师资预测一类纵横统计推进模型

提出了一个新的人才预测模型,其主要优点是可对残缺原始数据进行加工,且可修正预测值的随机误差影响,预测精度较高.本文还给出了用该模型对某校师资进行预测的实例,得到满意结果.     

基于响应面法和麻雀搜索算法的结构有限元模型修正

为了获取准确可靠的结构有限元模型,提供结构运营期间健康监测和状态再分析的基准参照,提出了一种基于响应面法(response surface method,RSM)和麻雀搜索算法(sparrow search algorithm,SSA)的结构有限元模型修正方法.首先,基于响应面法,采用拉丁超立方设计方法进行试验设计获取样本点,以简单低阶数学模型代替特征量与参数间复杂的映射关系,构造结构宏观响应与各参数的解析表达式,基于逐步回归分析进行基函数显著性检验,运用方差理论检验模型精度获取最优响应面模型,并联合结构动力响应残差和构造目标函数;其次,基于麻雀搜索算法,对目标函数进行优化求解得到各参数最优解,代入初始有限元模型中,实现对初始有限元模型的修正;最后,基于RSM-SSA有限元模型修正方法对高维局部损伤悬臂梁数值模型实施修正,验证所提方法的可靠性和可行性,并与基于其他新兴群智能优化算法的有限元模型修正结果进行对比.结果 表明:采用该方法修正的参数和频率误差均值分别为6.549％、0.279％,修正效率和精度较其他算法有显著提升,修正后的有限元模型具有较高的精度,可真实反映结构实际力学行为.该方法为结构有限元模型修正提供一种新思路.     

钢纤维高强混凝土中钢筋粘结强度试验研究

混凝土结构的非线性分析日益受到工程界的重视 ,而钢筋与混凝土的粘结 -滑移关系对分析结果的正确性有着重要影响 ,为此 ,必须获得实际的数值模型或数学关系。为了全面系统地研究体外预应力高强混凝土连续梁的结构行为 ,本文结合高等学校博士学科点专项科研基金项目 ,就高强混凝土、钢纤维高强混凝土与钢筋的粘结 -滑移性能开展实验研究。本文主要叙述了在课题中使用的钢筋、钢绞线与所使用的高强混凝土和钢纤维高强混凝土之间的粘结强度的试验研究成果     

充填体强度设计知识库模型

综合分析了国内外充填矿山的工程实践资料,并用分形维数来表征充填材料的级配特性,将矿体埋藏深度、矿体长度、矿体厚度、充填体暴露高度、充填体暴露面积及充填材料分形维数6个因素作为输入,充填体设计强度作为输出,建立了充填体强度设计的神经网络知识库模型.为了避免神经网络易陷入局部极小以及收敛速度慢等缺陷,采用遗传算法对神经网络进行优化,提高了神经网络学习效率.通过对知识库模型进行检验,发现其具有很高的计算精度.研究表明,随着开采深度的增大,充填体设计强度必须随之增大;充填体侧向暴露面积越大,所要求的充填体强度越高.将该模型应用于三山岛金矿,设计了合理的充填体强度.     

单轴应力条件下水泥石强度与弹性模量的关系

利用高温高压养护釜、压力试验机等设备对油井水泥石的应力-应变曲线进行了检测.分析了温度、外加剂对水泥石强度和弹性模量的影响规律,研究了强度与弹性模量关系模型的建立问题.结果表明,单轴应力条件下水泥石具有明显的弹性变形及脆性破坏特征;强度与弹性模最初随养护温度提升而增大,达到一定温度后,随温度继续升高而减小;各体系的强度及弹性模量均随养护时间的增长而增加,分散剂、降失水剂、胶乳能降低强度和弹性模量,早强剂、膨胀剂能增加强度和弹性模量,硅砂能增加高温条件下水泥石的强度及弹性模量;采用数据回归分析方法建立水泥石强度与弹性模量之间的关系模型,可以依据所建立的模型利用水泥石强度测试数据估算弹性模量.     

基于密集冷却工艺的700 MPa级高强带钢减小残余应力研究

目前密集冷却工艺已广泛用于生产高强度带钢,但是该技术冷却速率较快的特点易造成带钢冷却不均匀等问题,导致带钢残余应力过大,进而产生边浪等板形缺陷。本文利用有限元方法,使用ABAQUS有限元软件建立某700 MPa级高强度带钢在密集冷却工艺下的模型,实现温度-相变-应力耦合计算,并进行多个实验验证了模型的准确性。通过修改有限元模型边界条件和初始条件,研究边部遮挡和初始温差对带钢层流冷却阶段产生的残余应力分布的影响规律。对于减小带钢层流冷却过程中产生的残余应力,减小带钢进入层流冷却前的初始温差更加有效。本研究成果经过现场试验验证,可靠性较高,可用于指导该种类型高强带钢生产,以减少带钢的残余应力,提高带钢板形质量。     

基于裂纹尖端张开角含轴向穿透裂纹X80管道极限压力预测

准确预测含轴向穿透裂纹管道极限压力对其安全运行具有重要意义,但现有极限压力预测模型已不满足高韧性、高强度X80管道的评定需求。对含轴向穿透裂纹X80管道极限压力进行研究,建立含轴向穿透裂纹X80管道壳单元与三维实体单元数值模型,应用壳单元模型替代三维实体单元模型以简化分析过程并提高计算效率。基于含裂纹管道壳单元模型,选用临界裂纹尖端张开角作为断裂参量,分析初始裂纹长度、检测单元长度、管道壁厚等不同因素对极限压力的影响,提出极限压力预测修正模型。将基于修正模型的管道爆破压力预测结果与试验测试结果进行对比分析。结果表明,初始裂纹长度与极限压力呈负相关关系;而检测单元长度和管道壁厚与极限压力呈正相关关系,且壁厚与极限压力基本呈近线性关系;三者均对极限压力具有较为显著的影响。该模型具有更高的准确性,可用于高韧性、高强度薄壁X80管道的止裂设计。     

再生橡胶改性高强混凝土性能试验研究

以废轮胎橡胶粉作为改性材料,研究了橡胶粉含量和细度对高强混凝土密度、坍落度、抗压强度、劈裂抗拉强度和抗折强度的影响。研究表明:随着橡胶粉掺量的增加,橡胶粉高强混凝土材料的密度、坍落度、强度会下降。橡胶粉的粒径对高强混凝土的抗压强度、抗折强度影响不明显,但劈裂抗拉强度就随着橡胶粉粒径的增大而下降。     

普通混凝土强度预测的BP神经网络模型

在分析普通混凝土强度影响因素基础上 ,选取混凝土配料中 7个因素作为输入值 ,混凝土2 8d强度作为输出值建立了混凝土强度预测的 BP网络模型。讨论了模型的学习样本、网络参数对预测精度的影响 ,选出最佳网络参数配置。实例证明模型预测精度高。     

高石粉含量下C80混凝土力学性能数值模拟研究

为研究石粉含量和纤维掺量对C80混凝土基本力学性能（包括立方体抗压强度、轴心抗压强度、抗折强度、劈裂抗拉强度和弹性模量）的影响,本文结合Digimat和Abaqus建立2D随机骨料模型、3D纤维混凝土细观模型。将不同石粉含量、纤维掺量下混凝土的数值模拟与同等条件下基本力学试验结果进行对比分析：2D随机骨料模型中过高（石粉含量大于5%时称为高石粉含量）的石粉含量会降低混凝土的整体力学性能,石粉含量越低模拟值与试验值越接近,当石粉含量为5%时混凝土的整体力学性能达到最佳。3D纤维混凝土细观模型中不同纤维类型对高石粉含量混凝土的强度有不同影响,与玄武岩纤维相比,铜镀纤维的掺入对高石粉含量下混凝土力学性能的增幅更明显。铜镀纤维体积分数为4%和6%时均能提高混凝土力学性能,当体积分数为6%时,混凝土数值模拟与试验结果误差小于7.1%且力学性能达到最优;玄武岩纤维混凝土的抗压性能随纤维体积率的增加而降低,当纤维体积率为1 kg/m3时数值模拟结果与试验结果误差范围在0.4%-8.7%,但对混凝土整体力学性能的提升较小。     

咬合式高强螺栓连接抗剪承载力试验和数值模拟

在传统高强螺栓连接的基础上,研发了新型咬合式高强螺栓连接.进行了4个传统高强螺栓连接和14个咬合式高强螺栓连接的抗剪承载力试验,详细介绍了试验过程,描述了试验现象.试验结果表明,咬合式高强螺栓连接的破坏模式主要为板件错动破坏;连接板表面刨槽处理可大幅提高连接承载力;螺栓预紧力越大,连接承载力越高;连接板的刨槽深度越大,连接承载力越高.建立了有限元模型,将数值分析获得的破坏模式、荷载-位移曲线与试验结果进行比较,验证了二者的一致性,表明数值模型可用于后续大规模数值分析.     

自保温再生混凝土砌块砌体抗剪性能数值模拟

为探讨研制的自保温再生混凝土砌块砌体的抗剪性能,选取10.6 MPa和4.5 MPa两种强度砌块及15 MPa、7.5 MPa和5.0 MPa三种强度砂浆,分析了不同材料在ABAQUS数值模拟中本构模型和相应参数的选取,进行了不同强度的砌块与砂浆组合砌筑砌体抗剪性能的数值模拟分析.结果表明:砌块和砂浆的强度较为一致时,有利于砌体发挥较好的受剪性能;单独提高砌块或砂浆的强度,对砌体受剪性能的提升效果有限;但砂浆强度高时,砌体受剪破坏后仍能保持较高的残余应力;砂浆强度过低时,砌体受剪性也随之急剧降低.