测井岩性识别新方法研究

为了更好地解决测井岩性识别问题,引入了一种基于粒子群优化的支持向量机算法.通过实际测井资料和岩性剖面资料进行学习训练支持向量机,并利用粒子群优化算法对支持向量机参数进行优化,建立了测井岩性识别的支持向量机模型,应用该方法对准噶尔盆地某井的测井岩性进行识别,并将该方法的识别结果与BP神经网络方法的识别结果进行了比较,结果表明该方法优于BP神经网络方法,具有识别正确率高、收敛速度快、推广能力强等优点.     

基于经验模态分解的车载探地雷达探测信号强干扰处理

随着铁路货运量的不断增大和列车的提速,针对铁路路基出现的病害进行快捷的检测方面的需求逐渐加强.探地雷达是一种无损高效的检测手段,但其应用于铁路路基探测中,其探测记录易受轨枕等介质的强干扰反射所湮没.为了更准确地实现探地雷达在铁路路基检测中的应用,提出了一种针对轨枕等高频噪声的方便、快捷、自适应的压制算法,降低了人工解译方法的低效率和主观性.本文首先介绍了经验模态分解原理及实现方法并对铁路路基病害建模获得探地雷达仿真数据,提取探地雷达仿真信号同一采样点上不同扫描道的数据组成一维信号,将一维信号进行经验模态分解并对固有模态函数重构,分析高频信号消除效果.其次,对探地雷达仿真数据所有采样点依次行经验模态分解并对固有模态函数重构从而压制轨枕等的高频噪声.最后,将车载雷达实测数据进行经验模态分解压制噪声,得到了压制强噪声后的雷达图像.处理结果表明:车载雷达原始数据经过经验模态分解的压制噪声处理后,干扰信号被降低,提高路基病害的弱反射信号的信噪比.因此,经验模态分解能压制轨枕等强干扰信息,便于铁路路基病害的识别.     

HHT在探地雷达检测路基质量中的应用

为探明路基中隐藏病害的类型和空间位置,应用探地雷达方法对公路路基质量进行了无损检测.在地层介质强衰减和噪声干扰作用下,探地雷达信号存在信噪比低、深部复杂目标体难以识别的问题.针对探地雷达路基实测信号非线性和非平稳的特点,采用信号均衡和希尔伯特-黄变换相结合的方法,首先对数据进行均衡处理以突出深层弱信号,在此基础上对单道信号进行经验模态分解以获得固有模态函数,通过希尔伯特变换对固有模态函数的瞬态属性特征进行分析,进而将希尔伯特-黄变换应用于整个探地雷达的数据剖面,最后通过综合对比瞬时振幅剖面和瞬时相位剖面对探测结果进行了分析和解释.结果 表明,信号均衡可以有效缓解深部信号衰减问题,基于希尔伯特.黄变换可以从多属性参数角度对探地雷达信号进行处理与解释,可以较好的识别异常体的位置和属性信息,提高了探地雷达解释结果的可靠性.     

路面基层探地雷达图像纹理特征提取方法研究

探地雷达数据中的形状和纹理特征是公路病害识别的重要依据,许多专家和学者提取和分析了公路病害在探地雷达图像上的形状特征,却很少提取其纹理特征,从而无法全面的反映公路病害特征.为提取和分析探地雷达路面数据的纹理特征,本文提出基于线性型、对数型和指数型三种转换类型的探地雷达数据灰度级转换方法,并采用灰度共生矩阵和小波变换提取转换后的探地雷达图像纹理特征.采用线性型、对数型和指数型转换关系将探地雷达数据转换为图像数据,通过对比分析,64级线性转换是将探地雷达数据转换为图像数据的最佳转换类型;以公路路面结构层层间不密实为例,讨论了灰度共生矩阵各参数的选择,并基于灰度共生矩阵算法提取纹理参数特征图;对探地雷达图像进行二层小波分解,得到高频部分和低频部分,并计算高频系数的平均能量.通过分析各个特征图可以得出,不密实病害的纹理特征明显,出现上下边界两条与其内部反差较大的特征曲线,这对其识别具有重要意义.从小波分解的结果可以得出,不密实纹理信息集中在低频部分.本文采用的提取探地雷达图像纹理特征的方法在公路病害识别方面具有一定的实用性,为公路养护提供重要的技术支撑.     

一种基于车载探地雷达阵列的地雷实时检测方法

相对金属探雷器和单通道探地雷达,采用车载探地雷达阵列探测系统能对雷场进行快速检测.但是,雷达阵列单位时间内采集的数据量大,且器件间的干扰信号多,使得实时地雷目标检测算法更有难度.本文实现了一套完整的基于车载探地雷达阵列的实时地雷目标检测方法.首先,在车体前进方向上对阵列雷达数据进行预处理,以突显目标响应,压制干扰信号;然后,在阵列排布方向上计算检测窗口内图像的方向梯度直方图(HOG)特征,利用训练好的支持向量机(SVM)预测识别疑似地雷;另外,采用权重判断法和能量分析法剔除部分虚假目标;最后,在车体前进方向上,基于地雷目标尺寸大小压制部分虚警并确定地雷目标,同时对地雷目标进行定位,确定地雷埋深,在深度可调的深度切片上实时显示地雷目标.试验数据表明:该方法能对地雷目标进行实时检测,并明显降低了地雷目标的误检率.采用车载探地雷达阵列探测系统对雷场进行实时地雷目标检测是可行的,但是,仅通过探地雷达技术仍无法同时兼顾高检测率和低虚警率.同时使用多种技术手段,采用多特征融合决策探雷是一种必然趋势.     

基于最近邻支撑向量特征线融合算法的核爆地震识别

为增强核爆地震模式分类器的泛化能力以提高对核爆炸事件的准确识别能力,论文提出了一种选择支撑向量样本集来表征训练样本集的最近邻支撑向量特征线分类算法,用以训练时扩展核爆地震的训练样本库,提高分类器的泛化能力.该算法用于核爆炸和地震的识别结果发现,和最近邻特征线分类器相比,提出的算法降低了计算复杂度,但识别能力却有些许降低.对新算法的分析发现,纯粹的支撑向量集不能完全代表原始样本空间集,支撑向量比例在其中有重要作用,为发挥支撑向量比例的作用以提高核爆分类器的识别能力,提出了最近邻支撑向量特征线融合算法.最后以核爆地震数据库对上述算法进行了检验和分析,理论分析和识别结果证实,在相同的训练样本选择条件下,最近邻支撑向量特征线融合算法对于核爆炸的识别来说具有较好的泛化能力,正确识别率达到90.3%,且优于支持向量机算法和最近邻特征线算法.     

基于改进EWT和LogitBoost集成分类器的地震事件分类识别算法

快速、准确地识别天然地震和人工爆破事件是地震台网监测的重要工作之一,也是提高地震观测记录质量、开展地震研究工作的重要基础。针对反向传播神经网络、支持向量机等主流分类识别方法在地震事件分类识别应用上的不足,提出一种基于改进EWT和LogitBoost集成分类器的地震事件分类识别算法。首先,基于S谱能量曲线对传统经验小波变换进行改进,将信号自适应分解为按频率和能量分布的本征模函数;其次,提取P波与S波最大振幅比,前4个本征模函数的香农熵、对数能量熵,以及去噪后重构信号主频等特征;最后,采用基于集成学习LogitBoost的决策树集成分类器进行分类。实验结果表明,所提算法具有较高的鲁棒性,能有效解决样本不足的问题,识别准确率达93.1%以上,比集成学习AdaBoost、反向传播神经网络和支持向量机等方法提高了1%以上,且分类识别效果好。     

探地雷达多剖面联合解释方法及应用

在城市道路塌陷隐患探测中,相邻车道地下介质差异性较小,其探地雷达剖面之间具有较高的一致性和关联性,为了提高探地雷达资料解释的准确性和速度,综合对比分析相邻车道探地雷达剖面之间的相关性,提出了探地雷达多剖面联合解释方法,首先同时对多个相邻车道探地雷达剖面中的塌陷隐患病害同步进行分类和分级判释,然后将每个病害异常输出为单体病害文件至单体病害文件库,并基于人机交互方式对单向或双向多车道探地雷达剖面中的任意病害类型或病害等级进行综合统计、自动排序,可用于生成严重病害的现场加密复测验证单和最终的检测报告.结果表明:探地雷达多剖面联合解释方法能够同时对多个相邻车道探地雷达剖面同步进行对比分析、相互验证,能有效克服单剖面信息量不足的局限性,不仅可以快速辨别和剔除外界干扰形成的虚假异常,减少多解性,而且可以估算地下病害异常的面积范围和空间展布,有效提高解释的自动化、准确性和可信度,明显加快解释速度.     

基于支持向量机与分层遗传算法的斜拉桥全结构损伤分步识别

为了实现斜拉桥全结构的损伤识别,提出一种支持向量机与分层遗传算法相结合的分步识别方法。该方法首先按结构的材料特性将斜拉桥分为主梁、索塔、拉索三类子结构,利用支持向量机的分类特性判定损伤的来源,确定损伤属于某一类子结构;然后,应用分层遗传算法对子结构中的单元进行损伤位置与损伤程度的识别。以实验室独塔斜拉桥模型作为研究对象进行数值仿真,结果表明:采用支持向量机方法能较准确的对主梁、索塔、拉索三类子结构的损伤进行分类,确定损伤的来源;分层遗传算法能快速有效的完成斜拉桥某一子结构中损伤单元的定位与识别;两种算法结合的分步识别方法,实现了斜拉桥全结构的损伤识别,同时分步识别策略减少了支持向量机训练样本与遗传算法中初始种群的规模,提升了寻优效率。     

基于SEEW-SVM的结构损伤在线识别

在增量式特征向量加权支持向量机(WEVLS-SVM)结构损伤在线识别方法的基础上,提出了自适应特征向量指数加权向量机(SEEW-SVM)识别方法,该方法通过增加样本与修剪算法更新样本,并根据样本贡献量的大小对特征向量自适应进行指数加权。以剪切型结构为例进行了数值模拟分析,结果表明SEEW-SVM方法与WEVLS-SVM方法相比,不仅提高了识别精度,而且大大提高了识别效率,更适用于对结构的时变参数进行在线识别。     

The study and application of PTR algorithm on recognizing various structure samples

ＴｈｅｓｔｕｄｙａｎｄａｐｐｌｉｃａｔｉｏｎｏｆＰＴＲａｌｇｏｒｉｔｈｍｏｎｒｅｃｏｇｎｉｚｉｎｇｖａｒｉｏｕｓｓｔｒｕｃｔｕｒｅｓａｍｐｌｅｓＢｉ－ＱｕａｎＷＡＮＧ（王碧泉）；Ｈａｎ－ＭｉｎｇＨＵＡＮＧ（黄汉明）ａｎｄＨｏｎｇ－ＳｈｕｎＦＡＮ（范洪...     

广州市轨道交通二十一号线工程路基抗震性测试研究

传统路基动模量法大都进行单路基抗震性能分析,缺乏复合路基抗震性能分析,存在较高的偏差。对广州市轨道交通二十一号线工程路基抗震性进行测试,分析该地地质条件后,通过标准贯入实验法判断原始路基土质液化情况,使用瑞典条分法测试原始路基的抗震性能,判别出该路基液化土层滑动安全系数低、抗震稳定性差,应对其进行复合路基加固。通过圆弧滑动法对加固后的复合路基中碎石桩桩网结构路基以及CFG桩桩网结构路基进行抗震性测试。实验结果表明,所提方法抗干扰性能强且测试结果精度高。     

Cooling effect of ballast revetment on the roadbed of Qinghai-Tibetan Railway

The data obtained through the roadbed surface thermal regime experiment (ROBSTREX), which was carried out at Beiluhe test section of Qinghai-Tibetan Railway from October to December in 2002, were used to estimate the cooling effect of ballast revetment on the roadbed. The results show that both riprap rock ballast revetment and crushed stone ballast revetment can reduce the temperature of the roadbed. But the cooling effect of riprap rock ballast revetment is better than that of crushed stone ballast revetment when the temperature of roadbed is higher. The cooling effect of crushed stone ballast revetment is better than that of riprap rock ballast revetment when the temperature of the roadbed is lower, especially at deeper roadbed layers. In the frozen season, the heat release from the roadbed also shows that the cooling effect of ballast revetment on the roadbed is obvious, and the cooling effect of crushed stone-ballast revetment on the roadbed is much evident than that of riprap rock ballast revetment.     

Accumulative deformation in railway track induced by high-speed traffic loading of the trains

Prediction and control of the permanent settlement of a track caused by traffic loading from trains is crucial to high-speed railway design and maintenance. In this study, a unified prediction model of accumulative deformation of geomaterials used in railway construction subjected to cyclic loadings is introduced and calibrated using physical model testing. Based on this versatile model, a calculation approach to determine the track structure settlement under repeated loadings caused by the movement of the wheel axle of the train is proposed. Regression analysis on the physical model testing is adopted to determine the parameters involved in the computational approach. Comparison of model test data and computed results shows that the parameters obtained from the back-analysis are consistent throughout the various testing conditions, and the proposed calculation approach is capable of satisfactorily predicting the accumulative settlement of the railway roadbed and subgrade soil for various axle loads and loading cycles. A case study of a high-speed railway is performed to demonstrate the feasibility of the proposed approach in realistic engineering applications. The computation results from the settlement development of a roadbed and subgrade soil are presented and discussed.     

Cooling effect of ballast revetment on the roadbed of Qinghai-Tibetan Railway

The data obtained through the roadbed surface thermal regime experiment (ROBSTREX), which was carried out at Beiluhe test section of Qinghai-Tibetan Railway from October to December in 2002, were used to estimate the cooling effect of ballast revetment on the road bed. The results show that both riprap rock ballast revetment and crushed stone ballast revetment can reduce the temperature of the roadbed. But the cooling effect of riprap rock ballast revetment is better than that of crushed stone ballast revetment when the temperature of roadbed is higher. The cooling effect of crushed stone ballast revetment is better than that of riprap rock ballast revetment when the temperature of the roadbed is lower, especially at deeper roadbed layers. In the frozen season, the heat release from the roadbed also shows that the cooling effect of ballast revetment on the roadbed is obvious, and the cooling effect of crushed stone ballast revetment on the roadbed is much evident than that of riprap rock ballast revetment.     

Strong-Earthquake-Prone Areas Recognition Based on an Algorithm with a Single Pure Training Class: I. Altai–Sayan–Baikal Region, М ≥ 6.0

Izvestiya, Physics of the Solid Earth - A new version of the Barrier algorithm is proposed for recognition of strong-earthquake prone regions based on training over a single reliable training...     

Functional data clustering using K-means and random projection with applications to climatological data

In this paper, an efficient pattern recognition method for functional data is introduced. The proposed method works based on reproducing kernel Hilbert space (RKHS), random projection and K-means algorithm. First, the infinite dimensional data are projected onto RKHS, then they are projected iteratively onto some spaces with increasing dimension via random projection. K-means algorithm is applied to the projected data, and its solution is used to start K-means on the projected data in the next spaces. We implement the proposed algorithm on some simulated and climatological datasets and compare the obtained results with those achieved by K-means clustering using a single random projection and classical K-means. The proposed algorithm presents better results based on mean square distance (MSD) and Rand index as we have expected. Furthermore, a new kernel based on a wavelet function is used that gives a suitable reconstruction of curves, and the results are satisfactory.     

多年冻土场地路基地震动位移性状研究

直接针对目前多年冻土场地道路工程抗震问题研究尚很薄弱这一事实，以在建的青藏铁路工程的抗震设计与地震加固为应用背景，基于若干种较为典型的多年冻土场地路基工况，开展多年冻土场地路基地震动位移性状的研究工作。研究表明，与不同的场地地形条件相比，场地冻土层厚度对路基地震位移响应的影响更加突出，尤其是含冻土融层路基的地震动位移值较不含冻土融层路基的地震动位移值大，因而冻土融层的存在无疑加剧了多年冻土场地路基的震害响应。     

行车速度对桥路过渡段路基动应力的影响

通过对秦沈客运专线一路桥过渡段路基动应力的现场实测，得到了行车速度对无缝线路桥路过渡段路基动应力的影响特征，同时，定义了速度动力系数的概念，并得到了过渡段路基中速度动力系数变化规律。同时提出随行车速度的提高，必存在一个临界车速使得列车在通过路桥过渡段时，其动响应(动应力、动应变、动位移、振动加速度等)变化总趋势发生改变。研究结果对铁路客运专线过渡段的设计和施工有参考意义。