基坑开挖对周边环境的影响分析

为探究基坑降水开挖过程中基坑及周边环境的响应,以西北某实际基坑工程为背景,通过Plaxis 3D软件建立模型,分析了基坑开挖过程中基坑及周边环境产生的变形和围护结构锚杆上力的变化.结果表明：基坑开挖产生的土体变形是一个三维问题,剖面土体的变形受基坑阴、阳角的影响,这种影响的强弱与剖面距基坑阴、阳角的距离有关;在基坑围护结构中,锚杆锚固效果比土钉好30%左右,桩锚支护效果比复合土钉墙好20%左右;下排锚杆比上排锚杆承担更多的主动土压力,其自由段轴力比上排锚杆大;位于复合土钉墙支护段附近的道路受基坑开挖影响,其倾斜方向由最开始的朝坑外倾斜转变为朝坑内倾斜;位于桩锚支护段附近的既有建筑变形均在相关规范允许范围内,周边既有建筑处于安全状态.     

硬岩地层超深基坑桩锚支护体系受力与变形特性实测分析

为探究硬岩地层超深基坑桩锚支护体系随基坑开挖的受力与变形演化规律,依托于崂山区某基坑支护工程,对南侧支护完成区域基坑的预应力锚索轴力、基坑水平和竖向位移进行了实时监测,分析桩锚支护体系在该地质条件下的力学性能,探讨锚索轴力急速下降与基坑水平位移增大的影响因素。研究表明：预应力锚索轴力持续、急速的下降与基坑紧邻原状山体的土压力和北侧后挖区域的持续施工有关,工程中采取预应力锚索2次补偿张拉适用效果良好;基坑最大水平位移为19.98 mm,最大竖向位移为12.11 mm,南侧支护完成区域基坑支护体系的变形受后续施工区域的影响明显;桩锚支护体系在硬岩及土岩二元地层超深基坑中具有较好的适用性和可靠性。类似工程支护结构设计应重视周边地质环境、邻近区域持续施工等因素的影响。     

基于SSA-SVM的航空电弧故障检测

针对航空线路系统电弧故障隐蔽性高和难以检测的问题,提出一种基于麻雀搜索算法优化支持向量机（Sparrow Search Algorithm Optimization Support Vector Machine,SSA-SVM）的航空电弧故障检测方法。首先采用小波分解对电弧故障电流数据进行分解,小波分解能有效克服经验模态分解时存在的模态混叠问题。再从信号无序度的角度对电流分量提取能量熵、模糊熵与近似熵,并构造特征向量。然后,使用麻雀搜索算法对支持向量机的权值进行优化,得到最优的权值,最后用训练好的支持向量机对测试样本进行分类。为了验证所提方法的有效性,搭建电弧实验平台,模拟航空线路系统电弧故障的产生,分别采集交流串联正常和电弧故障电流数据,应用本文提出的SSA-SVM算法进行电弧故障检测,结果表明,该方法能较好地识别出电弧故障,检测准确率达到99.5%,相比于粒子群算法或遗传算法优化的支持向量机对电弧故障的检测准确率分别高出2.5%和2%。     

基于群决策-云理论的装备保障能力评估

针对装备保障效能评估的复杂性、随机性和模糊性问题,本文建立了基于群决策-云理论的装备保障能力评估模型。本文的工作包括：第一,基于装备保障能力的需求,构建了装备保障能力评估指标体系;第二,利用序关系-群决策方法计算各级指标权重,计算过程简单快捷、更能体现群体决策;第三,将云理论模型引入装备保障能力评估中,能够实现定性概念与定量表示间的合理转换,清晰准确地表达了层级指标的聚合过程,有效解决了评估过程中的模糊性和随机性。实例表明：该方法计算简单、逻辑关系清楚、计算结果与客观实际相符,可为装备保障效能评估提供一种科学、客观的方法, 为保障资源配置提供科学依据。     

基于ISSA-SVM的钻井卡钻事故预测

为预防钻井过程中卡钻事故的发生,通过提出了一种改进麻雀搜索算法(improved sparrow search algorithm, ISSA)优化支持向量机(support vector machines, SVM)的预测模型方法(ISSA-SVM),在发现者位置更新公式中引入一种改进的自适应非线性惯性递减权重;在警戒者位置更新公式中引入莱维飞行策略。利用主成分分析法(principal component analysis, PCA)对外国某大型油田的实测钻井数据进行降维处理,并利用惩罚参数和核参数进行卡钻事故的预测。实验结果表明：ISSA-SVM的预测准确率高达85.185 2%,且收敛速度更快,可见ISSA-SVM可有效预测钻井卡钻事故。     

基于支持向量机的信用评估模型及风险评价

运用基于支持向量机理来建立一个新的个人信用评估预测模型,以期取得更好的预测分类能力.并对SVM分类结果与三层全连接BPN分类结果进行了比较.结果表明,在判别潜在的贷款申请者中支持向量的判别结果比神经网络的要好.为了减小训练集偏差及为了验证两种方法的鲁棒性,基于两种策略(平衡样本与非平衡样本)交叉验证来进一步评价SVM分类准确性,并对两种方法基于两种策略的误分类作了风险代价分析.     

基于支持向量机的小波域自适应水印算法

提出一种小波域中基于小波系数方向树模型的支持向量机自适应水印算法.利用支持向量机在小样本的情况下具有良好的学习和泛化性能的特点,建立小波域内不同尺度上同方向子带内相同空间位置的小波系数间的关系模型;根据关系模型来嵌入和提取水印.为提高图像视觉效果,采用模糊聚类的方法自适应地选取水印的嵌入位置.实验结果表明:该方法对常见的图像攻击具有很好的鲁棒性,而且水印的隐蔽性好、安全性强.     

面向网络遥操作的多传感器集成手爪的设计

以网络遥操作为应用背景,设计了一种分层的多传感器集成手爪。设计中首先提出了包含了数据采集层、数据处理层、网络交互层等三个层次的手爪体系结构。然后提出了基于支持向量机的融合算法,并结合CAN总线等技术对手爪系统进行了逐层设计,使其具有模块化、智能化等特点。还搭建了多传感器集成手爪实验系统,完成了基于多传感器集成手爪的网络遥操作作业。实验结果表明：该手爪具有较强的局部自主能力,并有效提高了网络遥操作系统的作业能力。     

农药精确喷雾智能决策支持系统的设计

将智能决策支持系统与农药精确对靶喷雾技术有机结合起来,研究并集成了农药精确喷雾智能决策支持系统,为实现农药精确喷雾提供智能决策。在对系统目标、系统功能、系统结构分析的基础上,通过ID3算法对农药喷洒进行归纳,构建了PPSIDSS喷雾决策树。     

基于支持向量机的图像检索主动学习方法

为解决基于内容的图像检索中训练集样本过小问题,本文提出一种结合相关反馈和支持向量机的主动学习算法,首先计算未标注样本到分类超平面的距离以及与当前训练集中样本的余弦距离和,然后取具有总的最大余弦距离同时到超平面距离最短的样本加入训练集,通过增加最具信息的样本到训练集,使得分类器可通过少量反馈次数而快速达到较高的准确性.试验表明,本文算法能有效提高分类器的分类精度和泛化能力,在减少评价样本数量的前提下,可快速收敛于用户定义的目标查询概念.