车辆荷载影响下深基坑开挖稳定性分析

为分析车辆荷载对深基坑开挖稳定性的影响,文章将车辆荷载分别等效为集中静荷载和均布条形荷载;以实际工程为例,使用Midas/GTS软件,分别建立集中静荷载、均布条形荷载及无车辆荷载作用下的深基坑开挖有限元模型,计算并分析该基坑的锚索应力、桩顶水平位移、基坑外地面沉降值,并与实际监测数据进行对比。分析结果表明:车辆荷载对深基坑开挖的稳定性是有一定影响的;基坑周边支护结构距离车辆荷载越近,支护结构的内力及水平位移受车辆荷载影响越大;将车辆荷载等效为集中静荷载,数值模拟结果与监测数据符合较好。文中分析结果可为类似基坑工程中考虑车辆荷载的影响提供参考。     

循环荷载作用下沥青混合料的黏弹塑性损伤本构模型

为较好描述损伤状态下沥青混合料的黏弹塑性应力-应变关系、明确动态循环荷载对其损伤本构关系的影响,利用经典黏弹塑性流变理论,在Burgers黏弹性模型上串联一个黏塑性元件,并根据损伤力学应变等效原理,建立了一个能体现动态循环荷载作用特点及能考虑加载频率影响的沥青混合料黏弹塑性损伤本构模型.同时进行间接拉伸疲劳试验,研究加载频率、环境温度、应力水平、沥青用量及沥青种类对混合料应力-应变关系的影响,并标定模型参数、验证模型的有效性.结果表明:所建模型不仅能较好描述沥青混合料在动态循环荷载作用下的损伤本构关系,还能体现加载频率、环境温度及荷载水平等因素对应力-应变关系的影响;模型参数意义明确、规律性强,值得进一步研究和推广.     

基于客户满意度的车辆路径问题的混合蝙蝠算法

车辆路径问题对现实有着良好的指导意义,自提出以来便吸引了企业界和学术界的广泛关注。然而,传统车辆路径问题仅仅将车辆行驶里程最短作为目标,忽视良好的客户体验对于企业的重要性。考虑客户满意度这一目标,建立以客户满意度和车辆行驶里程最短为目标的多目标优化模型,根据车辆路径问题的具体特征,改变基本蝙蝠算法的编码方式。为克服基本蝙蝠算法求解精度低、易陷入局部最优的缺陷,加入贪婪随机自适应启发式算法提高求解精度,引入病毒进化机制以增强蝙蝠算法跳出局部最优的能力。算例分析表明:病毒进化混合蝙蝠算法相比于基本蝙蝠算法,在求解精度上有较大幅度提高,是一种有效求解车辆路径问题的方法。     

基于集成卷积神经网络的脑电情感识别

采用脑电情感数据集SEED进行情感识别研究,旨在利用深度学习中的卷积神经网络(CNN)自动提取脑电样本的抽象特征,省去人工选择特征与降维的过程。首先,采用小波包变换(WPT)对脑电信号进行6级分解并构成二维结构样本;然后,通过改变网络深度设计了6个深度不同的CNN模型;最后,通过投票法与加权平均法建立集成模型,提高了识别精度。实验结果表明,本文方法对3种情感类别的平均分类精度达到了93.12%,能够满足情感识别的研究需求。     

基于图像处理的车辆识别系统设计

为了实时了解道路交通信息,及时处理交通事故,在一定程度上缓解交通事故频发的状况,设计了基于方向梯度直方图（HOG）特征与支持向量机（SVM）的车辆检测系统.在收集大量的车辆样本,构建正、负样本集之后,提取出每一个正、负样本的HOG特征向量并汇总,进而形成检测所用的SVM分类器模板.在视频检测过程中,提取视频中每帧图像的HOG特征送到训练好的分类器中与模板进行对比,并用矩形框标注检测出的车辆目标.利用实际道路监控视频进行车辆检测系统测试,结果表明,对于不同的路况、天气和光线下的道路环境,该算法都可以完成实时且准确的检测,有较强的实际场景应用能力.     

基于DBN特征提取的雷达辐射源个体识别

针对传统特征参数难以表征复杂体制雷达信号个体特征的问题,基于深度置信网络DBN的深层特征提取和高维数据处理能力,提出一种基于DBN特征提取的雷达辐射源个体识别算法。首先建立基于多层受限玻耳兹曼机的DBN模型,然后通过DBN无监督提取脉冲包络前沿特征,再利用标签数据对模型参数进行有监督微调完成训练,最后输入未知辐射源信号脉冲包络前沿特征实现辐射源个体识别。与传统算法相比,该方法能够自适应地提取脉冲深层次细微差异,提取过程减少了对人为经验的依赖。实验结果表明,该算法对脉冲包络特征提取效果明显,有较高的识别精度。     

基于复杂网络理论的飞行冲突关键点识别

针对目前空域内航空器防相撞风险骤增,飞行安全态势不容乐观的现状,现有的飞行冲突探测方法难以把握如此复杂的空中冲突态势,不利于航空管制员对空域的飞行安全态势情况进行准确掌控。提出一种基于复杂网络理论的飞行冲突关键点识别方法。首先基于航空器机载防相撞系统（ACAS）保护区模型构建飞行冲突态势网络模型,在此基础上,采用复杂网络理论中的节点度中心性、接近中心性以及PageRank指标结合AHP方法对空域飞行冲突态势网络中所有节点的冲突等级进行评估,找出威胁等级较高的关键航空器及关键位置。仿真结果表明,通过建立飞行冲突态势网络可以合理划分空域内的安全态势等级,同时根据复杂网络节点重要度评价指标能够对存在严重冲突安全威胁的航空器进行有效识别,协助航空管制员全面掌握空域内飞行安全态势。     

基于时间序列InSAR技术的川东红层滑坡识别及变形规律

针对川东红层滑坡典型易发区域,采用小基线集(SBAS)时间序列的InSAR(interferometry synthetic aperture radar)方法进行了解译,并采用Google Earth可视化展示,有效圈定并复核了潜在隐患区域。提取了采矿引起斜坡失稳及牛马场滑坡的变形位移曲线,揭示了其变形规律。研究结果表明:解译区滑坡基本都发育在形变速率较大的黄色欠稳定和红色不稳定区域,区域形变位移值大小与滑坡发育比例成正比关系,35%的解译面积滑坡发育比率可以达到70%以上。同时通过野外调查发现4个潜在不稳定隐患斜坡,极大地提高了红层滑坡的早期识别能力。InSAR解译显示研究区西北区由采矿引起的斜坡失稳,与干涉图上的条纹位置对应较为一致,形变位移最大能达到视线向20 mm/a;牛马场滑坡范围均为垂直形变速率较大的黄色和红色解译点,变形位移曲线显示滑坡发生前已经处于蠕变变形阶段,累计变形量可以达到500 mm左右。     

分级加载真空预压加固吹填流泥试验研究

在分析高黏粒含量吹填土地基经常规真空预压处理后加固效果差、土体强度增长有限原因的基础上,进行分级加载真空预压和常规真空预压现场大型模型试验,探讨分级加载真空预压对流泥固结、变形的影响及其优势。结果表明:吹填流泥处于泥水混合物状态,具有明显的流动性;分级加载真空预压采用初始较小真空荷载且持续较长时间,有利于减缓排水板周围土体过早积聚、固结,给距离排水板较远处土体充分的排水固结时间,有利于改善整个土体的加固效果,且耗电量仅为常规真空预压的60.8%,具有较高的实际应用价值及经济效益。     

激光诱导击穿光谱技术在录井岩性识别中的应用

采用激光诱导击穿光谱技术,结合主成分分析、偏最小二乘判别分析和对向传播人工神经网络非线性模型,对录井中的岩屑岩性进行识别.研究结果表明使用对向传播人工神经网络非线性模型对玄武岩、安山岩、泥岩、砂岩、灰岩的识别正确率均在70%以上,平均正确识别率达88%,实现了5种岩屑岩性的有效识别.