基于PCE代理模型和贝叶斯优化的结构参数快速反演方法

为保证工程结构的安全,根据实测资料进行反演分析,获取真实环境下的材料参数值具有重要价值.而现有的参数反演方法普遍存在计算效率与精度不可兼得的问题.本文利用小样本构建基于混沌多项式展开(polynomial chaos expansions, PCE)的高精度代理模型,并采用贝叶斯优化进行参数反演.新方法基于大型结构响应随机量化方法,充分利用复杂因素影响下结构响应随机特性,并依据贝叶斯后验更新方法,仅需要少量正向计算样本,便可高效、精确地进行大型结构的参数反演.某混凝土拱坝材料参数的反演算例表明,与基于贝叶斯优化算法直接进行迭代优化反演方法和基于Kriging代理模型的反演方法相比,本文所构建的方法具有优异的计算效率,适合于大型复杂结构问题的快速反演,为实际工程中在线反演和实时预测提供了新的发展维度.     

支持向量机在围岩变形监测中的应用

根据支特向量机优越的非线性拟合性能,建立变形量的时间序列预测模型,滚动预测围岩变形量,提高了预测模型的训练速度和预测推广能力。该方法用于西乡-固戍盾构段围岩变形预测,并与BP神经网络预测进行比较。结果表明这种模型可预测区间较长且具有较高的准确度,能够科学地指导现场施工和监测。     

岩质矿山边坡稳定性动态分析及研究

结合边坡岩体的变形监测信息,提出了矿山边坡稳定性动态分析技术。基于监测位移与计算位移之差最小为准则,根据矿山实际开采情况,建立对应于当前开采状况的数值分析模型,并进行等效边坡岩体参数的模式识别。     

顾及大坝位移残差序列混沌效应的GA-BP预测模型

针对大坝观测数据常规模型训练后的残差混沌效应及模型回归方法的拟合度等问题,文中融合遗传算法与神经网络的数据训练优势,通过构建的遗传神经网络(GA-BP)算法对大坝变形观测序列资料进行回归提取残差序列.基于位移回归残差序列的混沌特性,利用混沌理论对其残差序列进行数值分析,并将残差预测结果与GA-BP预测模型进行叠加.据此,提出了考虑大坝变形残差序列混沌效应的GA-BP监控预测模型.实例表明,文中建立的预测模型的计算精度及收敛速度均得到提高,且考虑残差影响的大坝监控模型的预测效果得到了有效的提升.该模型的建模方法亦可推广应用于边坡及其他水工建筑物的安全预警.     

地表层温度的级联递推预测模型研究

基于径向基函数神经网络,利用陆面参数和地表层不同深度的钻孔测温数据建立了地表各层温度的预测模型.采用各层预测模型级联递推的方法由陆面参数向下逐层预测地表各层温度.该方法为热红外遥感用于大面积地块缝合带监测以及研究构造热异常探索了一种新途径.     

基于混沌理论和Volterra自适应滤波器的天然气负荷预测

天然气是一种重要的清洁能源,如何预知未来时刻的天然气负荷,对于燃气公司与上游气源及下游用户制定合适的商业计划具有重要的意义.针对天然气短期负荷预测问题,提出基于混沌理论和Volterra自适应滤波器的预测模型.首先,对天然气时负荷时间序列进行日相关性分析,然后采用互信息法和伪最近邻域法确定延迟时间和最佳嵌入维数;其次,在相空间重构的基础上,对天然气时负荷时间序列进行混沌特性分析;再次,针对现有预测模型多为主观预测模型的特点,将Volterra自适应滤波器预测模型引入到天然气时负荷预测中,降低了人为主观性;最后,给出预测算例,探讨不同Volterra自适应滤波器阶数对预测效果的影响及对比了Volterra自适应滤波器预测模型与人工神经网络(artificial neural network,ANN)、傅里叶级数预测模型的预测精度,验证二阶Volterra自适应滤波器预测模型在不同日时负荷的预测效果.结果表明:二阶Volterra自适应滤波器预测模型较ANN、傅里叶级数预测模型具有更高的预测精度,为天然气短期负荷的在线工程应用提供了有益参考.     

热声固耦合问题多参数识别中解的唯一性和算法研究

本文研究了一类热声固多物理场耦合中的初边值识别问题,建立了基于超声回波时间测量的固体结构表面热流和尺寸的多参数同时识别模型.利用热传导方程的极值原理,证明了耦合问题多参数识别中解的唯一性,为超声同时测温测厚等工程应用提供了理论支撑.在数值求解正问题的基础上,将反问题重新表述为由偏微分方程约束的优化问题.将共轭梯度法反演热流和最速下降法反演厚度相结合,发展了多参数识别问题的交替迭代算法,并通过严格的收敛性分析,给出了交替迭代算法的收敛性条件,证明了算法的全局收敛性.最后通过设计数值算例,验证了本算法的可靠性和可行性,并对比了仅识别热流的单参数识别算法,验证了本算法在精度方面的提高.     

基于新陈代谢GM(1,1)的大规模地震应急救援物资需求预测研究

大规模地震发生后,在时间有限且信息缺乏的情况下,以大样本为建模基础构建的传统预测模型难以实现对应急救援物资的快速准确预测.基于此,以灰色建模理论为基础,提出并构建一种基于新陈代谢的GM(1,1)灰色动态预测模型,利用其“去掉老信息,利用新信息”的建模特性,分析并预测地震灾区死亡人数的动态变化,进而预测相应地应急救援物资需求.将该模型应用于预测我国青海玉树地震灾区物资需求的数量,取得了较好的预测效果.研究成果对丰富与完善灰色预测模型的理论体系,实现大规模地震灾区应急救援物资需求的预测,具有重要的理论意义和应用价值.     

植物摩擦型根-岩土相互作用的初步研究

草本、灌木植物及木本植物的侧根与岩土体相互作用是类似的,都对边坡岩土体起到摩擦加筋的作用,使边坡土体成为土与根的复合材料,在浅层边坡岩土的加固中起到重要作用,从而提高土体强度,达到使边坡浅层土体稳定的目的.但是目前的研究仍然停留在定性地分析根与土体的作用关系上,本文试图在定量分析摩擦型根和岩土相互作用原理方面做些探索性的工作,通过对草本植物的根系(包括木本植物的侧根系)与岩土体的相互作用的研究分析,建立了摩擦型根-土力学作用模型,运用云南松野外实验结果验证了模型预测的正确性.力学模型的建立为定量地分析植物根系与土体的相互关系提供了重要的理论指导,具有一定应用价值.     

植被护坡的根和土力学作用

植被护坡最基本的功能是植物根系对岩土体的加固能力,借助植物根系的作用可以明显提高边坡土体的抗剪强度,从而增大边坡的稳定性.但由于植物根系在岩土介质中受力的复杂性和多变性,使得其加固能力的计算十分困难,在工程问题中,植被护坡的设计计算仍停留在经验阶段.虽已有人开始分析植物根系与土体间相互作用,但均未就植物根系对边坡表层岩土体的力学加固机制和加固效果进行系统分析.本文着重从植被护坡作用机制和对岩土体的加固效果分析入手,探讨了植被护坡对边坡土体抗剪强度的影响,从而为植物防护设计提供了理论依据.     

Area and degree of occupation of the surface of precipitates of barium sulphate

Zusammenfassung Die spezifische Oberfläche von BaSO₄-Niederschlägen wurde bestimmt durch Messung des Austausches von Oberflächen-Ba-Ionen mit-radioaktiven Ba¹³¹-Ionen (spezifische Aktivität etwa 1 mc/g) einer gesättigten BaSO₄-Lösung. Die spezifische Oberfläche war 5150 cm²/g.Dann wurden die Adsorptionsisothermen von Farbstoffen (Kristallviolett, Methylenblau und Pikrinsäure) an der Oberfläche von BaSO₄-Teilchen bestimmt. Unter der Annahme, dass jedes Farbstoffmolekül im adsorbierten Zustand eine Oberfläche von 100 A² einnimmt, ergab sich ein maximaler Besetzungsgrad von 22–30%.