填土路堤下复合地基性状

将平面问题有限元法用于填土路堤下复合地基性状的研究,编制了适用于复合地基的二维有限元分析程序,分析中桩体按线弹性、Duncan-Chang非线性弹性两种模型计算,填土和地基土的应力-应变关系取非线性,分析了Duncan-Chang模型中参数复合地基的性状规律,从而为填土路堤下复合地基的设计提供参考依据。     

土体全弹塑性模型及其工程应用

为了模拟基坑开挖卸荷土体变形的全程弹塑性特征,将岩土弹塑性理论引入到Duncan-Chang模型中,建立了一个全弹塑性土体模型,模型的参数可通过三轴试验确定.在分析了基于该模型的基坑开挖数值计算方法的基础上,编制了相应的有限元计算程序,该程序能考虑基坑开挖过程和桩土之间的相互作用.通过对某基坑工程开挖模拟,并与Duncan-Chang模型比较,结合以往分析经验初步验证了模型的合理性.建立的土体模型更适于松砂和粘性土等应变硬化土体的卸荷过程模拟,提高基坑工程等挖方工程的模拟精度.     

两河口心墙堆石坝应力变形及参数敏感性

采用Duncan-Chang的E-ν非线性弹性模型对两河口心墙堆石坝进行了三维有限元应力变形计算, 分析了堆石坝在填筑期及蓄水期的应力应变特性. 在此基础上, 研究了坝体下游次堆石分区范围变化及其部分模型参数变化、 心墙底部高塑性土厚度变化及其部分参数变化对坝体应力变形、 心墙拱效应和抗水力劈裂能力的影响, 进一步认识了心墙堆石坝的应力应变特性.     

两河口心墙堆石坝应力变形及参数敏感性三维有限元分析

采用Duncan-Chang的E-ν非线性弹性模型对两河口心墙堆石坝进行了三维有限元应力变形计算,分析了堆石坝在填筑期及蓄水期的应力应变特性.在此基础上,研究了坝体下游次堆石分区范围变化及其部分模型参数变化、心墙底部高塑性土厚度变化及其部分参数变化对坝体应力变形、心墙拱效应和抗水力劈裂能力的影响,进一步认识了心墙堆石坝的应力应变特性.     

武汉地区软土固结蠕变耦合性状模型研究

运用数理统计方法对武汉地区软黏土固结蠕变试验资料进行处理,得出了各试验曲线的经验公式;通过对经验公式的分析,建立了非线性弹性黏性固结蠕变模型,其中,以Duncan-Chang模型描述土体的瞬时弹性,以Burgers模型的一部分描述土体的黏弹性;对Burgers模型中的参数进行了改进,根据固结蠕变模型特征及试验资料,用数理统计方法求出改进的Burgers模型中参数的经验值.     

基于APDL的地基非线性有限元分析

基于ANSYS的APDL语言,依据邓肯-张（Duncan-Chang）非线性弹性地基模型,编制了计算机仿真分析程序,该程序考虑了施工逐级加载的作用,能动态修改岩土特性各参数,进行地基非线性计算,充分发挥了ANSYS强大的计算功能。讨论了在进行非线性有限元分析时存在的有关问题及修正方法。算例结果表明,用本文所编制的计算程序是基本可靠的,能够计算非线性弹性地基的内力、变形及绘制相关曲线云图。     

沥青混凝土心墙土石坝的非线性有限元分析

根据沥青混凝土心墙坝的特点和常规计算中发现的问题,本文对邓肯-张(Duncan-Chang)非线性模型在计算中的应用作了几点改进,探讨了心墙型式对坝体及心墙本身的应力与变形的影响,并研究了流变效应对坝体及心墙的影响。     

基于遗传算法的软土施工动态预测

采用遗传算法作为优化算法,与Duncan-Chang双曲线本构模型有机结合,设计了一个实用的非线性有限元反演模型.以沉降板实测位移为依据,让模型按施工顺序反演土体中的一些重要参数,再通过这些参数最优结果预测土体今后变形情况,为软土工程的设计校核和动态施工提供必要的指导.     

盾构机密封舱渣土非线性本构模型参数识别

根据密封舱改性渣土的三轴压缩实验数据,建立了基于优化方法的Duncan-Chang双曲线本构模型参数反演方法。为了解决参数识别反问题解的不稳定性问题,在Gauss-Newton优化迭代算法的基础上,提出了正则化参数反演方法。实际应用结果表明,所提出的反演方法具有较快的收敛速度和较强的鲁棒性,预测的实验模型变形与实验值吻合较好。     

人工挖孔扩底桩沉降计算方法研究

以Geddes弹性应力解为基础,充分考虑土的空间应力分布,根据土的Duncan-Chang非线性应力-应变模型,通过弹性理论基本方法计算竖向荷载作用下人工挖孔桩的单桩沉降。计算方法简单且计算结果合理准确,适合工程应用。     

海堤地基软土夹层的塑流分析

软土夹层地基上的土堤很可能由于软土夹层的塑流而导致破坏．将土作为非线性弹性体，基于邓肯－张模型、土的塑性平衡以及应力重分布．采用非线性有限元法计算了地基的变形和软土层的塑性区域，并根据这些计算结果探讨了软土塑流导致土堤失稳的条件，提出了相应的、工程实用的计算公式。     

嵌岩桩极限承载力的非线性分析

本文根据桩土之间的相互作用 ,采用邓肯 -张模型对土、基岩进行非线性有限元分析 ,计算出桩、土的内力、变形以及承载力 ,理论计算结果与实测情况比较接近。同时据实测结果 ,对照规范提出建议。图 3,表 2 ,参 3。     

Maximum likelihood estimator for the proportional hazards model with incomplete information

Right randomly censored data with incomplete infor-mation are frequently met in practice.Although much study about right randomly censored data has been seen in the proportional hazards model,relatively little is known about the inference of regression parameters for right randomly censored data with in-complete information in such model.In particular,theoretical properties of the maximum likelihood estimator of the regression parameters have not been proven yet in that model.In this paper,we show the consistency and asymptotic normality of the maxi-mum likelihood estimator of unknown regression parameters.     

基于文本分块的多模板隐马尔可夫模型的文本信息抽取

针对文本信息抽取中训练数据来源的多样化，不利于学习到最优的模型参数的问题，提出了一种基于多模板隐马尔可夫模型的文本信息抽取算法. 新算法利用文本排版格式、分隔符等信息，对文本进行分块，在此基础上，通过对训练数据分成多个形式模板训练隐马尔可夫初始概率及转移概率参数，最后，结合统一训练的释放概率参数，对文本信息进行抽取. 实验结果表明，新算法在精确度和召回率指标上比简单隐马尔可夫模型具有更好的性能.     

基于KG和左截断数据中的Fisher信息量和 MLE研究

在Koziol－Green模型和左截断数据下,研究了指数分布中未知参数λ的 Fisher信息量,与全数据下λ的Fisher信息量进行对比,得到了该模型下左截断观察数据λ的Fisher信息量是完全信息量的两倍,对未知参数λ的极大似然估计做了统计推断,得出相应结论。     

基于图卷积的计算机辅助设计模型分类

计算机辅助设计(CAD)模型是一种带有顶点信息和网格信息的三维数据,三维模型数据存储方式常见的有点云、体素、网格模型等是典型的非欧氏空间数据。为了改进现有方法利用深度学习训练CAD模型的分类时,常有丢失局部信息或局部信息提取不足的情况。针对这种非欧氏空间的CAD数据,提出了一个结合CAD数据本身特点的基于图卷积的分类模型。首先通过图卷积网络(GCN)计算顶点的邻接矩阵和顶点的度矩阵。针对CAD模型的特点提出了不同于K近邻(KNN)的方法,直接根据CAD模型面片信息构建计算所需的邻接矩阵。其次,图卷积网络可以聚合邻近顶点的信息,设计通过拼接两层图卷积网络来提取不同尺度的局部特征。结果表明:在ModelNet40 CAD模型数据集上,若采用CAD模型面片信息建图的方法,本文方法为91.2%。而采用KNN建图的方法虽然比PointNet++模型低1%的精确度,比KD-NET模型低0.9%的精确度,但参数量要比PointNet++减少0.54 MB,比KD-NET减少6.54 MB。可见本文模型结合了CAD模型的特点和图卷积聚合邻接顶点提取局部信息的优势,使得分类的精确度相比PointNet++提高0.6%,用更少的模型参数量得到了更高的分类精确度。     

纵向数据半参数Possion回归模型

建立了半参数纵向数据的Possion回归模型,并利用极大似然估计对此模型的参数进行了估计,讨论了它的Fisher信息矩阵,给出了似然方程的Newton-Raphson迭代求解过程.     

基于遗传算法的未知环境大气释放源项重建

为有效应对危险气体的未知释放事件,选择利用遗传优化技术良好的鲁棒性,结合蒙特拉罗粒子扩散模式、逆向粒子轨迹模式等技术手段,建立了基于环境监测数据与气象数据的源项估算模式。同时,以野外示踪试验数据为基础,为有效屏蔽模拟中涉及的其它不确定因素,开展了在设定条件下的数值试验,对源项估算方案可行性、模式结果有效性进行了分析。结果表明:模式选择遗传算法为主要优化手段,结合扩散/轨迹模拟技术,通过适宜的评判因子搜寻源项参量的技术方案是合理可行的;模式估算结果合理有效,已建立的数十千米尺度区域源项估算模式具备了基于环境监测数据、对未知源项基本参数的估算能力。最后,本文讨论了对全部有效监测数据应用的必要性,提出了模式未来需要改进的技术方向。     

粗糙数据的Max-Min分级模型

针对复杂制造系统生产线优化调度等众多实际领域中的不确定性处理问题,在分析了现有进化计算机制的特点以及存在的不足基础上,建立了一种数组分级的Max-Min模型,讨论了该模型中两个基本参数(分级参数和分级调节参数)的性质及其作用,证明了在分级参数充分大时,Max-Min分级模型即为某种意义下的比例分级。分析结果表明,Max-Min分级模型是一种可反映一定松弛意识的较比例分级更广泛的分级方法,适应于不确定信息的分类问题,弥补了现行分级方法不适合粗糙数据的不足。最后给出了不确定环境中进化机制的个体复制方案。     

GIS 在企业生产工艺流程信息管理系统模型建立上的应用

分析了 GIS 系统的特点及用于建立企业生产工艺流程信息管理系统模型的优势,阐述了开发系统模型的设计思路与系统应用的整体方案,给出了基于 GIS 的工艺流程信息管理系统模型的描述与表达方式,介绍了系统模型框架的搭建、设计参数的确定与图形数据元素的组织方法。