影响不对称软岩巷道掘进支护时间的数值模拟

利用不对称有限元模型模拟软岩巷道掘进,使用巷道岩石应力释放比例确定支护时间。分析了不同应力释放比例对巷道变形的影响,通过观察支护时间-应力曲线和支护时间-位移曲线,确定软岩巷道支护应在应力部分释放后实施,提前或滞后实施将影响施工效果,对现场施工具有指导意义。     

软岩巷道"三锚"支护过程对巷道围岩稳定性影响

通过数值模拟和正交试验确定锚索、锚注、复喷的相关参数和最佳的支护工艺过程即：开挖→初次喷射混凝土→锚杆→锚索→复喷→锚注;运用FLAC模拟了软岩巷道逐步开挖和支护的过程,分析了不同的支护工艺过程下巷道围岩应力和位移的变化,进一步论证了最佳的支护工艺过程能有效的控制围岩的变形。这些为软岩巷道的支护工艺过程设计提供了理论参考,同时对于复杂条件下巷道支护的技术实践,具有重要的指导作用。     

软基中桥头路基对邻近桥桩的影响分析

软土地基中桥头路基填土造成了软土层不断被压缩和被侧向挤出,对邻近桥桩产生侧向压力,并导致桩身挠曲,使之成为被动桩。在各国学者的研究成果基础上,建立FLAC3D数值模型,进行被动桩与土体相互作用分析,从桥头路基的填筑高度、速率、软土层的压缩模量以及路基距离等因素对邻近桥桩力学性状进行探讨,得出了路基填筑对邻近桥桩桩身位移、弯矩和桩侧反力的变化规律,并提出了有效的处理措施。得出的结论和规律对施工方案的确定和预测施工过程中出现的问题,具有一定的指导作用。     

考虑软岩参数随时间变化的非定常西原蠕变模型参数辨识及数值模拟

为了准确地描述软岩蠕变规律,基于经典西原模型,考虑软岩参数随时间的变化,建立一种非定常西原模型,并采用单轴压缩蠕变试验研究软岩的蠕变力学特性,基于单轴压缩蠕变试验数据对所建立模型进行参数辨识;利用ABAQUS软件的二次开发功能,将所建立模型嵌入其中进行软岩蠕变过程的数值模拟。结果表明：通过拟合单轴压缩蠕变试验数据并辨识相关参数,相关系数不小于0.997,所建立模型与实际情况吻合度较高,可准确地描述软岩的初期蠕变、等速蠕变、加速蠕变3个阶段;模拟结果与单轴压缩蠕变试验结果基本吻合,验证了所建立模型可以在数值软件中准确应用并进行相关工程计算。     

具有三代SU(3)×SU(2)×U(1)~n模型的orbifold紧致化

本文从Z-orbifold出发,利用Wilson线可以减小夸克-轻子代数及破坏规范群对称性这一机制,通过选取三根独立的Wilson线,构造出具有三代夸克—轻子的,规范群为SU(3)×SU(2)×U(1)~n的四维弦模型。     

Kuo(1965,1974)和Anthes(1977)对流参数化方案对降水影响的数值研究

本文应用11层原始方程模式和一次实际降水个例对 Kuo(1965)、Kuo(1974)以及Anthes(1977)对流参数化方案进行了初步试验,结果表明:考虑对流参数化后降水强度增加,但对降水落区影响很小,其中 Anthes(1977)方案对降水的增加最多,Kuo(1965)方案增加最少.在三种参数化方案中,Kuo(1974)方案模拟出的对流降水比重最高,Anthes(1977)方案的对流降水比重最低,但是 Anthes(1977)方案的反馈作用却最大,其影响的大尺度降水比不考虑对流作用时高出近10倍.由于模式还不够完善,降水的模拟与实况相比还有一定差距,但初步的结论是 Anthes(1977)对流参数化方案效果较好,Kuo(1974)方案次之,不考虑对流作用时模拟的降水强度与实际相比太小。     

基于改进的灰色GM(1,1)模型能源消耗预测

在灰色GM(1,1)预测模型基础上,对GM(1,1)模型存在的建模偏差进行修正,使修正后的模型符合数据规律,提高预测精度.结合新陈代谢理论,建立基于新陈代谢的无偏GM(1,1)模型.该模型利用数据的新旧更替,能在不断补充新信息的同时,及时地去掉老信息,避免随着信息的增加,较旧的数据对模型的信息显著性下降的弊端.通过实证,该模型的预测精度优于GM(1,1)模型、无偏GM(1,1)模型以及新陈代谢GM(1,1)模型.     

基于GM(1,1)模型的山西省人口预测

根据2001年至2009年的山西省人口变化特征,选择GM(1,1)模型的3种形式并借助EX-CEL、MATLAB等软件对山西省人口总量进行了数值拟合分析,并利用这3种模型对山西省人口总量作预测。通过检验分析,模型的预测精度大都大于99.9%,其中指数模型的预测精度最高。并预测在今后一段时间内,山西省人口将继续保持低自然增长率,山西省人口总量到2030年预计将增加到3 866.024 2万人。     

基于蚁群算法的GM(1,1)幂模型参数优化

为了提高GM(1,1)幂模型的精度,将平均相对误差函数和偏差平方和误差函数分别看成是幂指数、发展系数、灰作用量以及初值的函数,通过蚁群算法进行参数辨识.根据两类误差函数最小化原则得到两组参数估计值,再利用这两组参数估计值的凸组合优化模型的参数,通过最大相对误差最小化确定凸组合权系数.实例表明,基于蚁群算法和参数估计凸组合优化改进的GM(1,1)幂模型,其建模精度高于传统GM(1,1)幂模型,同时也说明该优化方法是有效的和可行的.     

基于无偏灰色GM(1,1)模型的城市用水量预测

针对城市用水量预测工作中常存在城市用水量原始数据样本量较小、信息不充分的问题,充分利用无偏灰色GM(1,1)模型的少数据建模,短期预测精度高,消除了灰色GM(1,1)模型预测所固有的偏差的优点,建立无偏灰色GM(1,1)城市用水量预测模型,并应用于实际城市用水量预测中。与常用的处理此类问题的灰色GM(1,1)模型比较,算例结果表明所建模型有效可行,提高了预测精度。     

GM(2,1)模型的残差拟合及数值解

用样条函数对ＧＭ（２,１）模型的残差序列进行插值拟合,然后作用于二阶线性微分方程,并以此修正原模型,得到一种新的预测模型ＧＳＭ（２,１）的数值解。     

基于渗流应力耦合的盾构隧道开挖对邻近桥梁桩基的影响

基于Pasternak地基模型推导分层地基中盾构施工引起的邻近桩基竖向和水平位移理论解,并建立三维有限元模型,结合现场实测对比各种计算工况下桥墩沉降量和桩身竖向位移.同时,基于流固耦合理论分析桩身的竖向、水平向和沿隧道纵向的位移过程及桩身应力变化趋势.研究结果表明:流固耦合下开挖掌子面上方土体渗流速度较周围土体的渗流速...     

基于GM(1,1)模型的天虹公司销售额预测

本文在传统数据分析方法基础上,运用GM(1,1)模型对天虹公司1999-2008年的销售额进行分析,预测了该公司未来五年销售额变化情况。数值实验结果表明灰色理论具有较高的预测精度。     

一次函数变换GM(1,1)模型分析及直接离散GM(1,1)模型的建立

分析了基于一次函数变换的GM(1,1)模型提高预测精度的实质,即模拟序列从原有的纯指数序列变成了非齐次指数序列,并指出提高光滑度并不是提高预测精度的决定性条件,建立了模拟序列为非齐次指数序列的直接离散GM(1,1)模型.该模型不对原始数据做任何改变,实例应用结果表明其预测精度同一次函数变换的GM(1,1)模型相当,指出了改变模拟序列特征使其更接近于原始数据的发展,对于提高预测精度更具意义.     

混沌粒子群算法对GM(1,1)模型参数的优化

鉴于基本粒子群算法存在初始化过程的随机性以及容易陷入局部最优解的不足,对基本粒子群算法进行改进.利用混沌运动的遍历性,产生大量初始群体,从中择优出初始群体,并在粒子群优化算法执行的过程中,对当前粒子个体产生混沌扰动,以使解跳出局部极值区间.用混沌粒子群算法对综合GM(1,1)参数优化模型的参数进行优化,认为利用优化所得参数值进行预测能取得更好的结果.     

“K(4,2)_”模型的可积性和对称性约化

寻找可积模型是非线性物理中的重要问题之一 而KdV方程是最重要的 1+1维可符号模型 对一新的KdV型方程作了Painlev可积性研究 ,利用对称性约化的趋势妆法给出了该模型的两种相似约化     

基于灰色GM(1,1)模型的煤炭需求量预测

以2010~2016年我国的煤炭需求消费总量作为数据基础,应用灰色系统理论,建立了GM(1,1)模型,预测出了2017~2019三年我国的煤炭需求量并分析了预测结果,表明该模型经检验有较高的精确度,其预测结果可信度高,为保障我国能源安全、制定能源发展战略提供科学依据。     

基于模糊回归理论的GM(1,1)模型优化

文章将传统的GM(1,1)模型与模糊回归模型相结合,得到了基于模糊回归理论的GM(1,1)优化模型,保留了传统GM(1,1)模型的所需建模数据少和具有预测功能的优点;利用定义的三角模糊数的左、中、右距离公式,得到了基于模糊回归理论的GM(1,1)优化模型的求解方法.     

基于GM(1,1)模型对杭州市商品房房价的预测分析

以杭州市2010—2020年商品房均价的相关数据为基础构建GM(1,1)模型。GM(1,1)模型预测准确度比较高,通常用该模型对房价进行中短期预测分析,通过利用此模型对杭州市2021—2025年的房价走势进行了预测。     

基于季节性AR(P)模型的水质预测

自回归模型的建立是基于序列平稳性的假设,只能描述平稳序列的统计特性,而水质的月监测数据序列往往具有季节性变化的现象.文章介绍了平稳过程的相关理论及其检验方法并应用到黄河潼关、三门峡断面的水质序列的检验中,检验结果为非平穗序列,且序列具有明显季节性(月份)变化的特性。为此尝试建立季节性AR (P)模型来捕捉黄河水质的季节性变化规律,实践表明该模型预测总体效果是较为满意的。