基于三维激光点云技术的岩体结构面智能解译

准确、高效、全面获取岩体结构面信息,对岩体的稳定性分析有着重要的意义.采用三维激光扫描设备进行岩体数据采集,基于岩体点云模型提出了结构面自动识别方法.通过对Ransac算法进行改进,引入了新的采样方法和评分准则,大大提升了Ransac算法的计算效率和提取精度,使之更好地适应粗糙不平的岩体点云数据;基于改进的Graham Scan算法可以精准描绘出结构面的凸凹边界,进而精细化计算出结构面尺寸.基于以上算法研发了结构面识别程序RDD（ransac discontinuity dtection）,并且采用了两组标准几何体数据和一组岩体数据对程序进行测试.结果表明,标准几何体产状误差在1°以内,实际岩体最大误差在6°以内,结构面尺寸最大误差率为0.278%,满足工程限定的误差要求.      

面向边界面模型的切面算法扩展

保持经典弹塑性本构模型切面算法简单高效的框架,并将其进行扩展,使之适用于边界面类模型的隐式数值计算;通过在算法中引入了确定最大容许步长概念,提出了基于自适应子步迭代的改进切面算法。以一个新改进的结构性黏土边界面模型为例,应用切面算法对其进行了数值实现,并对上海黏土室内试验进行了模拟,验证了切面算法的有效性。然后,通过应用上海黏土参数对在不同固结度下的不排水三轴剪切试验、不排水单剪试验以及不排水三轴循环加载试验和一维压缩试验进行数值计算,初步确定了切面算法的最大容许步长。最后,应用改进切面算法模拟了大步长情况下的不排水单剪试验,验证了所提出的改进算法的计算精度和稳定性。     

人工冻结黏土广义开尔文蠕变本构模型模糊随机优化

冻土的蠕变本构模型是冻结法建井的重要参考资料。在-5℃、-10℃、-15℃和-20℃下,针对人工冻结黏土进行不同应力等级的单轴蠕变试验,获得不同温度、不同应力等级条件下蠕变曲线的变化规律。通过模糊随机迭代搜索改进传统的Guess-Newton算法,得到模糊随机Guess-Newton算法步骤,利用改进的算法优化广义开尔文本构模型参数,获得各温度和应力下的优化蠕变模型。工程试验表明:模糊随机Guess-Newton算法能有效地优化广义开尔文本构模型参数,使模型更好地拟合冻土各阶段的蠕变值,准确地表征了冻土的蠕变特性,同时改进后的算法较传统的算法效率更高,收敛更快。      

人工神经网络模型在地下水水质评价分类中的应用

人工神经网络(ArtificialNeuralNetwork以下简称ANN)是一种行之有效的数据处理和分析方法,它的应用领域不断扩大并逐渐完善,本文在传统ANN方法基础上进行了进一步的探讨,立足于BP算法,通过调整ANN输出结构,提高其鲁棒性能,从而使其更具有适应性。将改进后的ANN应用于地下水水质评价分类,并和模糊综合评判评价结果进行了比较,分类结果令人满意。     

改进PSO算法在水位流量关系拟合中的应用

粒子群算法(PSO)是一种基于群智能的全局优化方法。将改进PSO算法应用于水位流量关系拟合优化问题,通过对结果的比较分析,验证了改进PSO算法在提高精度方面的有效性,说明了改进PSO算法在水位流量关系拟合中应用的可行性。     

频率测深正演滤波算法及算例

通过对频率测深理论的研究,提出了水平电偶极场视电阻率改进滤波算法,并编制了正演计算的实用程序.理论模型计算表明,改进滤波算法效果好,计算速度快.     

应用单纯形-模拟退火混合算法估计河流水质参数

将由单纯形法(SM)与模拟退火(SA)两种算法构成的混合算法(SMSA),应用于求解分析瞬时投放示踪剂情况下的一维河流水团示踪试验数据,估计河流水质参数的函数优化问题。分别就不同的降温指数、内循环次数与新状态产生函数中的扰动系数等算法控制参数对混合算法和改进模拟退火法的收敛速度的影响,进行了数值实验。结果表明,SMSA混合优化算法对于求解估计河流水质参数的函数优化问题是非常有效的。在实验条件下,与单一具有记忆功能的改进模拟退火法的水质参数计算结果相比较,SMSA混合算法具有:①混合算法的收敛速度明显优于改进模拟退火法;②降温指数和内循环次数对SMSA混合算法的收敛速度影响非常微弱;③新状态产生函数中的随机扰动幅度大小对算法收敛速度具有较为明显的影响等特点。     

边坡最危险滑动面全局搜索的模拟退火算法及改进

最危险滑动面的确定是边坡稳定性分析中一个至关重要的问题。利用模拟退火算法,结合简化Bishop法,进行边坡最危险滑动面的搜索。在分析模拟退火法中存在的不足及其根由的基础上,对算法进行了改进。通过计算机编程技术实现了改进的模拟退火算法。计算结果与典型算例对比证明：改进后的模拟退火算法能够有效避免局部最优解,方法具有实用性。     

用改进的共轭梯度算法解波阻抗反演问题

研究快速有效的波阻抗反演算法,是地震反演中一直追求的目标。这里从目标函数出发,推导的反演方程,在常规共轭梯度算法的基础上,对算法搜索的共轭梯度方向提出了具体的改进措施,并在阻尼项及松弛因子的给定上实现了自适应化。另外,在整个算法过程中实现了向量运算,无需额外的内存。通过合成记录及实测资料试算对比发现,该算法具有精度高,运算速度快及抗病态能力强的特点。     

油水层快速识别改进的CP网络方法初探

CP网络具有分类快速、准确等优点。文中详细介绍了CP网络的算法,并对其进行了部分改进,增加了误差检验和网络测试功能;使用VisualBasic6.0开发了相应仿真软件,并将其用于某油田的油、水层快速识别。实际应用表明:改进的CP网络训练周期短、识别准确率高,完全可以用于油、水层等的快速识别,具有广阔的应用前景。     

改进模拟退火法在估计河流水质参数中的应用

将模拟退火法应用于求解分析河流水团示踪试验数据，确定河流水质参数的函数优化问题。针对标准SA算法收敛速度缓慢的弱点，采取了增加附加约束条件、设置内阈值提前降温和增加记忆功能等综合措施对算法进行了改进。算例表明，综合改进措施能够明显地提高算法收敛速度，并可以得到满意的参数计算结果。计算结果也表明，内循环次数不会对外循环次数产生明显的影响。由于算法对目标函数没有附加要求，而且算法的收敛性与待估参数的初值无关，因此，改进SA算法在分析河流水质试验数据、确定水质参数方面．将会具有非常广的应用范围。     

水文地质模型参数估计的一种数值方法

给出了用于水文地质模型参数估计的一种改进的基因算法,分析了该算法参数的寻优特性,得到了该算法参数的简便设置技术,并结合实例说明了它的应用。     

方差体的改进算法及在地震解释中的应用

传统的三维地震方差体算法计算时间较长。为了缩短解释周期,在算法分析的基础上,采用递推算法对传统的方差体算法进行改进,并开发出方差体分析处理软件。通过对实际资料处理与测试表明,改进算法速度较常规方法快,方差体技术对断层、裂隙发育带等地质异常体具有良好的识别效果,提高了地震资料的解释精度。      

基因算法在地质分维数估计中的应用

介绍了估计了质分维数的传统基因算法的主要步骤及改进的基因算法,并通过实例与传统的线性最小二乘法和非线性叠代法进行了比较,表明该方法直观,简便,通用性强,并具有较高的拟合精度。     

基于改进差分进化算法的阵列侧向测井反演

针对阵列侧向测井反演受给定初值影响的问题,将阵列侧向测井反演问题转化为无约束的非线性全局优化问题,提出了一种基于改进差分进化反演的新方法。在30次随机计算中改进差分进化算法与差分进化算法相比,其寻优成功率可以达到93.3%,平均进化代数为差分进化代数的1/8,其最优适应度也仅为差分进化最优适应度的一半。通过对阵列侧向模型进行反演计算,表明该算法满足电测井反演的需求。改进差分进化方法可有效地解决传统优化方法反演结果对初值的依赖性问题。     

频率测探正演滤波算法及算例

通过对频率测深理论的研究，提出了水平电偶极场视电阻率改进滤波算法，并编制了正演计算的实用程序。理论模型计算表明，改进滤波算法 效果好，计算速度快。     

伏特拉核函数模型在红岩煤矿矿井涌水量预测中的应用

本文运用伏特拉核函数基本理论,建立了南桐矿区红岩煤矿矿井涌水量的非线性核函数模型,介绍了计算核函数模型所用的递归算法。同时对模拟结果的残差进行了分析,并用ＡＲ模型进行了改进。     

几种修正的自适应神经网络学习算法及其应用

针对一般ＢＰ网络的拓扑结构和参数选择的随意性问题,讨论了几种自适应ＢＰ网络,即自适应调整网络的拓扑结构和自适应调节学习步长的改进ＢＰ算法,综合二者构造了一种修正的自适应ＢＰ算法．为了验证改进算法的有效性,将这几种算法与标准ＢＰ算法进行了比较．结果表明：对于ＸＯＲ问题,这几种算法的学习速度和计算精度都有不同程度的提高．将算法用于油气预测的实际中,也取得了满意的结果     

一种改进的控制随机搜索算法

本文提出一种适合重磁三维反演的改进控制随机搜索算法（简称ＩＣＲＳ法）。它是在控制随机搜索算法（简称ＣＲＳ法）基础上做了如下改进：将ＣＲＳ法任意选择搜索方向的方式改成特定选择方式；将ＣＲＳ法的固定搜索步长改为灵活的搜索步长。通过理论模型实验，表明在相同的搜索条件下，ＩＣＲＳ法不仅在收敛速度上有显著提高，一般在４倍以上；在反演效果上也明显好转，而且其抗干扰能力也有所提高。本文对影响ＩＣＲＳ法实施的因素：约束范围，初始搜索点数和截止阀值的确定做了较为详细的讨论。     

人工鱼群算法瑞雷面波频散曲线反演研究

为了解决人工鱼群算法在瑞雷波频散曲线反演工作中收敛速度缓慢和易陷入局部极值等问题,笔者分析了经典人工鱼群算法的缺陷。借鉴遗传算法引入生存和竞争机制,并改进了视野和步长以及觅食行为机制。使用理论和实测瑞雷波数据研究了改进人工鱼群算法在近地表横波速度反演中的有效性和适用性。实验结果表明其可有效地运用于瑞雷波频散曲线反演中,具有简单高效、对初始参数要求低和不易陷入局部极值的优点。