基于时空Kriging的软组织模型

为了缓解现有软组织模型实时性与精确性之间的矛盾,提出了一种以Kriging算法为基础的新型软组织模型。阐述了Kriging算法的基本原理与模型关键环节(变异函数的作用与结构),使用B超探头采集实验过程中的超声图像,经过Matlab处理之后获得原始位移数据,将这些数据代入纯空间和纯时间的变异函数模型,并在此基础上建立积和式时空变异模型,最终得到时空Kriging软组织模型。结果表明:时空变异模型的平均误差为0.5 mm。时空Kriging模型与纯空间普通Kriging模型效果进行比对,误差降低了20%,时空Kriging模型与另一组实验数据进行比较,平均偏差为0.2 mm。该模型的实时性与精确性均较好,完全可以满足手术需要。     

基于ARIMA模型的滑坡位移预测

利用斜坡累积变形—时间曲线的建模分析,可以获知当前滑坡的变形发育阶段、预测滑坡未来发展趋势,是滑坡灾害预警预报的基础.滑坡累积位移是关于时间的变量,往往具有非平稳性,通过差分得到平稳的时间序列过程,建立差分自回归移动平均模型(ARIMA模型).以三峡库区某滑坡为研究对象,对累积位移采取等时距差值处理后,建立了适用于该滑坡的ARIMA时间序列模型对滑坡累积位移进行分析预测.通过比较2014年1月至5月该斜坡位移的实测值与预测值,得平均预测误差为3.2%,结果表明,所建立模型能满足预测要求,计算过程容易实现,在滑坡累积位移短期预测中具有一定的适用性.     

基于Kriging代理模型的造斜率预测方法研究

造斜率受导向工具结构、类型、钻井参数、井眼轨迹、地层和钻头等因素的影响,构成了一个多变量影响的非线性耦合体系。造斜率预测呈现一定的模糊性、随机性和非线性特点,难以用显性的定量关系式来精确刻画造斜率与其影响因素之间的函数关系。从回归分析预测法的角度,提出一种采用Kriging代理模型构建预测功能函数,进行造斜率预测的新方法。该方法基于空间插值理论,以造斜率预测值为输出目标。首先选取造斜率主要影响因素作为输入参数,确定训练样本和测试样本;然后,计算Kriging模型中的最优超参数,并构建该预测模型。最后,以测试样本为基准,计算模型预测性能指标,完成对Kriging代理模型的造斜率预测性能评价。通过现场案例研究表明,与常见的多元回归模型和径向基函数模型(radial basis function,RBF)相比,基于Kriging代理模型的造斜率预测方法在均方根误差(root-mean-square error,RMSE)、最大绝对误差(maximum absolute error,MAE)和平均绝对误差(average absolute error,AAE)3个常见的定量指标上表现了更佳的预测性能。预测结果更稳健,计算量更小,对造斜率的预测精度较高,能克服几何法预测精度不高或力学法计算量大等缺点。在工程应用中能节约计算成本和提高预测效率,便于推广应用。     

基于Kriging模型的可靠度计算

利用地质学中的Kriging方法,建立了结构可靠问题的Kriging模型.利用可靠度计算的方法,对已建立的Kriging近似模型进行了可靠度计算.结果表明:考虑各向异性的Kriging模型精度好于各向同性的Kriging模型;基于Kriging模型的可靠度计算,不仅能明显地减少计算量,而且降低了可靠计算中的非线性,提高了收敛速度.     

基于Kriging模型的挡风墙优化设计

将基于Kriging模型的近似技术引入到挡风墙的优化设计,其关键步骤为:采用最优拉丁超立方试验设计,选取均匀、随机和正交的参数试验样本点,用初始样本点的目标值建立Kriging近似模型,结合优化算法,得到最优参数;在挡风墙的优化设计中,选取路堤和挡风墙为设计变量,倾覆力矩为目标值,建立Kriging模型,应用序列二次规划算法,得到不同路堤下的最优挡风墙高度.研究结果表明:本文方法在挡风墙的优化设计中是高效、可行的,并得到了不同路堤高度下,最合理的挡风墙高度;路堤高度越高,倾覆力矩对挡风墙高度变化的灵敏度越高,最优挡风墙的高度越小.     

基于管土作用模型的极限滑坡位移预测

滑坡作为典型地质灾害之一,严重威胁埋地管道的安全运行。若能准确预测管道所能承受的极限滑坡位移,则可结合先进的滑坡监测技术对管道失效事故进行有效预判。有鉴于此,首先建立并验证了基于非线性接触的管土作用模型,之后对模型参数及边界条件设置进行了讨论,最后基于形成的模拟方法研究了应力/应变准则下极限滑坡位移预测方法。结果表明：两侧设置无限边界的非线性接触管土作用模型更适用于真实滑坡工况下管道力学响应分析,可实现土体与管道大变形及管土分离的有效模拟,并可用于基于应力及应变准则的极限滑坡位移预测。本文为山区管道的安全设计及滑坡事故的防控提供了有效的技术手段。     

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.     

基于Kriging近似模型的碳纤维增强复合材料疲劳性能预测及其应用

以平纹机织碳纤维增强树脂基(CFRP)复合材料为研究对象,通过力学试验测试材料的静态力学和疲劳力学性能,结合Kriging插值方法和Basquin疲劳方程建立预测任意载荷下疲劳应力-循环寿命(S-N)曲线的恒幅寿命图模型,并以此作为复合材料结构优化设计的性能约束;同时,利用最优拉丁超立方试验设计方法和Kriging近似模型构建优化目标和约束响应的近似模型,采用遗传算法优化得到CFRP复合材料电动汽车电池箱壳体的厚度,并通过台架实验加以验证.结果表明,优化后,电池箱壳体结构的减重率达到34.39%.     

变分贝叶斯Kriging模型预测混沌时间序列

基于变分贝叶斯及Kriging数学思想,提出了一种含噪混沌时间序列的相空间域预测模型。在相空间域中利用变分贝叶斯推断方法估计模型中的回归系数,采用Kriging数学方法估计模型中的随机部分,将该模型对含加性高斯噪声的Lorenz及Mackey-Glass混沌时间序列进行了预测研究;结果表明该文方法能够有效地预测含噪混沌时间序列,且具有较强的抗噪能力以及有效地克服了过拟和现象;同时预测精度对重构相空间的嵌入维数和时间延迟的变化不敏感。     

基于时间序列与GWO-ELM模型的滑坡位移预测

针对三峡库区的阶跃型滑坡位移特征,以白水河滑坡为例,提出一种基于时间序列和灰狼优化的极限学习机(GWO-ELM)位移预测模型。首先,根据滑坡的内在演化规律和外部影响因素,建立滑坡位移的时间序列模型,将监测位移分解为趋势性位移和周期性位移,并运用稳健加权最小二乘法的三次多项式对趋势性位移进行拟合,以此得到周期性位移。其次,对位移监测数据进行分析,选取周期性位移的影响因子,分别通过GWO-ELM、极限学习机(ELM)和灰狼优化的支持向量机(GWO-SVM)模型对周期性位移进行预测。研究结果表明:GWO-ELM预测模型具有良好的泛化能力,能有效减少人为误差,在预测精度上,明显优于ELM和GWO-SVM模型。基于时间序列与GWO-ELM位移预测模型具有较高的预测精度和泛化能力,是一种有效的滑坡位移预测方法。     

基于关键块体理论的隧道分部施工时空效应

分部台阶施工的隧道开挖所形成关键块体因不同工序下临空面的位置、大小及开挖时机的不同而存在时空效应。阐述了关键块体时空效应的概念,并以福州长乐国际机场高速公路二期双向8车道特大跨度连拱隧道为依托,给出了时空效应概念及其工程应用;提出了关键块体所产生的时空效应应用的基本原则。结果表明:在采用双侧壁导坑施工的隧道中,预留核心部分岩体有利于隧道顶部块体的稳定;隧道施工时,减小开挖临空面面积能有效控制关键块体的体积,及时支护能减小因蠕变而导致的块体节理面力学性质的削弱;以时空效应应用基本原则为指导,将其应用于隧道开挖过程可省去部分临时支护,同时可提高隧道施工的安全性和经济性。     

深基坑墙体位移的神经网络动态预测

针对基坑工程变形监测预报的重要性,将神经网络技术用于深基坑工程的变形预测,并用ＶＣ＾＋＋语言加以实现,最后用实例论证了神经网络方法用于基坑工程变形预测的可靠性和实用性。     

基于时空贝叶斯模型的行程时间可靠性预测

为了全面、准确地分析路段行程时间的时空分布,将路段的时间序列和空间关联关系纳入两个邻近路段的行程时间可靠性预测过程.在时间维度上,通过广泛使用的卡尔曼滤波预测行程时间;在空间维度上,根据离散马尔科夫链构建上下游路段行程时间的关联模型.进而构建了时空贝叶斯模型(ST-BM),将时间维度和空间维度的行程时间分布进行融合,从而预测路段行程时间可靠性.实例分析结果表明,相比于先验分布数据,文中模型将两个实测邻近路段的可靠性预测误差分别降低了45.7%和29.2%,验证了ST-BM模型的有效性.     

开挖卸荷引起地铁隧道位移预测方法

目前越来越多的基坑工程位于已建地铁隧道之上或两侧 .近距离基坑开挖土体卸荷势必引起隧道的位移变化 ,因此如何预测和控制隧道变形、确保隧道使用安全日趋重要 .为此研究了处于软土基坑之下的地铁隧道的位移变化规律 ,分析了基坑工程中时间、空间效应对隆起的影响规律 ,提出了时间、开挖宽度影响系数 ,推导出考虑基坑施工影响的隧道位移变形的实用计算方法     

开挖卸荷引起地铁隧道位移的预测方法

目前越来越多的基坑工程位于已建地铁隧道之上或两侧,近距离基抗土体卸荷势必引起弹道的移变化,因此如何预测和控制隧道变形、确保隧道使用安全日趋重要,为此研究了处于软土基坑之下的地铁隧道的位移变化规律,分析了基坑工程中时间、空间效应应对隆起的影响规律,提出了时间、开挖宽度影响系数,推导出考虑基坑施工影响的隧道位移变形的实用计算方法。     

基于Kriging近似模型的碳纤维增强复合

以平纹机织碳纤维增强树脂基(CFRP)复合材料为研究对象,通过力学试验测试材料的静态力学和疲劳力学性能,结合Kriging插值方法和Basquin疲劳方程建立预测任意载荷下疲劳应力 循环寿命(S N)曲线的恒幅寿命图模型,并以此作为复合材料结构优化设计的性能约束;同时,利用最优拉丁超立方试验设计方法和Kriging近似模型构建优化目标和约束响应的近似模型,采用遗传算法优化得到CFRP复合材料电动汽车电池箱壳体的厚度,并通过台架实验加以验证.结果表明,优化后,电池箱壳体结构的减重率达到34.39%.     

基于Kriging模型的军用车辆烟气辐射计算模型修正

军用车辆烟气辐射特性参数的仿真结果直接影响其排烟红外辐射数值的计算精度,为了提高仿真的效率和结果可信度,研究了烟气辐射计算模型的修正方法。首先建立了基于宽带к分布的军用车辆烟气辐射计算模型,通过对比仿真与测试结果,验证了模型的可信性。通过析因试验设计筛选出待修正模型参数,建立了基于Kriging插值的待修正模型参数与目标函数的替代模型。针对修正问题的无约束性和非线性,采用改进型萤火虫算法进行模型参数的迭代计算,并确定了最终解。研究结果表明,军用车辆烟气辐射计算模型的仿真精度和效率得到了提高,为军用车辆排烟红外辐射的仿真计算提供了理论参考。     

基于TVDI模型的关中地区春旱时空动态监测

利用中分辨率成像光谱仪MODIS产品MOD13A2和MOD11A2获取归一化植被指数NDVI和地表温度T_s,构建T_s-NDVI特征空间,依据该特征空间拟合的干湿边方程计算温度植被干旱指数(TVDI)作为反映旱情的指标,监测关中地区2013年2-5月每16 d的干旱状况,并利用区域内气象站点数据进行验证.结果表明,利用MOD11A2数据反演的T_s与实测对比平均误差为0.258℃,反演结果能够代替实际T_s参与计算.利用该地区实测的10、20 cm土壤湿度数据与遥感反演的TVDI值进行线性拟合,发现TVDI与20 cm土壤湿度相关性更高,表明TVDI更能反映和指示距地表20 cm的土壤水分状况.关中地区春旱最严重出现在3、4月份,旱情主要以中旱为主;渭河平原整体干旱情况比南部秦岭地区严重,尤其是关中东北部渭南和咸阳部分地区旱情较为严重,南部秦岭山地以湿润和正常为主.旱情整体呈现东北较重,西南较轻的分布.从监测结果看,TVDI能够较好地反映关中地区春季的实际旱情,适用于关中地区春季的旱情动态监测.     

基于Kriging代理模型的苯乙烯流程优化

针对苯乙烯工艺流程的设计及控制复杂性,使用Kriging代理模型方法,对由Aspen plus构建的苯乙烯工艺流程模拟系统进行建模,并且使用分布估计算法对目标函数进行优化。结果表明,基于Kriging模型的分布估计算法,在保证较高精度要求的前提下,明显减少了计算时间,有效地化解了精度和效率之间的矛盾,具有理论意义及实用价值。