基于节理岩体损伤本构的洞室位移反分析研究与应用

基于对洞室位移反分析中开挖扰动区处理方法的总结分析,探讨将节理岩体损伤本构应用于反分析研究中的实现方法。通过FLAC3D预留的二次开发接口,修改其内置应变软化模型的数值计算格式,即对位于屈服面以外的应力点采用修正应力张量分量的方式替代主应力修正的方式,使修改后的本构模型可适用于各向异性的节理岩体,同时结合FISH语言编制的节理裂隙几何参数随开挖过程的演化程序实现对节理岩体等效柔度张量的更新,从而完成节理岩体损伤本构的FLAC3D二次开发。采用基于支持向量回归机与PSO-DE优化算法的增量位移反分析方法,应用该本构模型对思林水电站地下厂房围岩参数进行反分析。研究结果表明:对于开挖于含成组展布且相对结构尺寸为小量的断续节理岩体内的地下洞室位移反分析问题,将节理岩体损伤本构引入其中是一个很好的尝试,扰动区内围岩的等效弹模平均降低约为20.13%,计算增量位移值与量测值的相对误差在7.54%~16.56%,反分析成果是合理和可靠的。     

基于机器学习的火源热释放速率预测方法

火源热释放速率的准确测量对深入理解火灾演变过程至关重要,然而目前被广泛使用的氧耗法所需设备造价昂贵,成本较高。该文提出了一种基于机器学习的综合性框架,用于输入温度数据预测火源热释放速率。基于火灾动力学模拟(FDS)软件模拟ISO 9705房间内不同参数的火灾场景,获取不同位置的温度数据,并建立火灾数据库。分别基于最小绝对收缩和选择(Lasso)、随机森林(RF)两种模型的递归特征消除(RFE)算法进行特征筛选,得到两个不同的低维特征子集,并设置对照组。基于不同的特征子集,分析比较了线性回归(LR)、K最近邻(KNN)和轻量级梯度提升机(LightGBM)3种典型模型对热释放速率的预测性能。结果表明：基于随机森林模型的递归特征消除算法筛选所得的特征子集训练的LightGBM模型预测效果最佳,预测结果的根均方误差(RMSE)和均绝对误差(MAE)分别为23.89 kW和15.49 kW,决定系数为0.991 6。该基于机器学习的综合性框架预测效果优异且实施成本较低,为预测火源热释放速率提供了有效途径。     

露天矿拉斗铲规格优选与台阶要素综合分析

拉斗铲选型是应用拉斗铲倒堆工艺首要解决的问题.为从系统优化的角度得到优化的选型结果,综合台阶要素与拉斗铲规格两方面的内容,建立了一定倒堆工艺下的拉斗铲选型计算机模型.使用该模型,可以计算不同方案参数下不同规格拉斗铲作业的相应优选指标,为工艺优化决策提供参考.     

糯扎渡水电站调压井围岩力学参数反演与反馈分析

针对糯扎渡水电站调压井工程区的特点,建立三维仿真模型,根据实测位移分析、BP神经网络和最小残差原理,反演出工程区各岩层弹性模量,并将反演参数导入模型进行三维弹塑性反馈计算.实测位移分析表明,调压井拱顶位移随着开挖方量的增大而增大,最大位移发生在1号调压井与连通上室连接处,最大值1.68 mm;反演得到的各岩层弹性模量分...     

露天矿矿岩量网格化计算算法的改进研究

基于露天矿网格化地质模型矿岩量计算方法的思想，在分析了各种可能的采掘范围线与算量网格相互关系的基础上，确立了一种逻辑算法，并通过编程方法实现。该算法可以严格确定出单个网块内构成计算矿岩量多边形的点，从而提高了算量精度和可靠性。