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为研究节理岩体隧道围岩压力计算方法,以隧道压力拱理论为基础,通过离散元数值模拟分析了岩体的坚硬程度、完整程度和结构面的抗剪强度对隧道压力拱的影响,应用多元线性回归拟合了多因素围岩压力公式,并结合依托工程对拟合公式进行了适用性分析。结果表明:节理岩体隧道压力拱范围为拱顶到最大主应力方向的偏转点,隧道压力拱高度随着节理间距和结构面的抗剪强度的增大而减小,岩体力学参数对压力拱高度的影响较小;与现场实测的围岩压力相比,计算误差在15%以内。所提围岩压力公式适用性良好,为节理岩体的围岩压力计算提供了新的思路。 相似文献
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为了解决传统遗传算法易陷入局部最优解的问题,在多父体杂交算法和差分进化算法的基础上,提出了混合差分演化算法.该算法的核心在于,采用多父体杂交算子保证算法的遍历性,通过淘汰相同个体来保持群体的多样性,并以较小概率随机选取部分个体进行差分进化操作,从而充分利用最优个体的信息达到了加快收敛速度的目的.对复杂函数的寻优实验验证了混合差分演化算法的有效性. 相似文献
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以往研究中对多级弹射筒和压力有效作用面的影响重视不足,并且所建模型通用性差.在分析弹射机构工作过程的基础上,建立了适用于套筒式弹射机构的内弹道模型,以火药质量和机构行程控制数学模型的解算流程,并与实测参数进行了对比,误差在0.9%~2.4%之间,说明模型可靠性;利用此模型分析了压力作用面对其性能的影响,得出结论:1)弹射筒工作期间作用面积A对其性能影响显著,弹射筒直径相差0.01m性能参数误差可达15%左右;2)对于套筒式弹射机构性能计算,近似处理会得出大于实际值的结果,因此必须将有效作用面突变效应考虑在内. 相似文献
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针对航空电子部件故障样本获取困难以及检测准确率不高的问题,提出基于局部多核学习(localized multiple kernel learning, LMKL)和一类超限学习机(one-class extreme learning machine, OC-ELM)的故障检测方法。仅运用正常状态的小样本数据,给出了LMK-OC-ELM的数学表达形式,并在不同的门模型下推导了LMK-OC-ELM中局部核权重的优化方法;在获取局部核权重的基础上,定义了离线故障检测所需的统计检验量与阈值,以便工程实现。将所提方法应用于某型接收机,结果表明,在训练时间可控的前提下,与4种常见的一类分类(one-class classification, OCC)算法相比,所提方法可均衡地提高召回率、查准率和特异度,以LMK-OC-ELM-sig为代表,其在F1、曲线下方面积(area under curve, AUC)、G-mean和准确率4个指标上,比最近提出的局部多核异常检测(localized multiple kernel anomaly detection, LMKAD)方法分别提高了1.60%、1.57%、1.53%和2.23%。 相似文献
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