一种基于有限元应力场的边坡滑动面搜索方法

如何将有限单元法计算得到的结果是应力场、应变场和位移场等计算成果应用于边坡稳定安全系数及滑裂面位置的确定,是有限单元法边坡稳定分析中的一个重要研究课题.提出一种基于有限元应力场的最危险滑裂面的搜索方法,编制了搜索程序,采用澳大利亚边坡稳定分析程序的考核题进行对比验算,验证了该方法的正确性及程序的可行性.     

基于最大最小原理的三维边坡稳定性探讨

最大最小原理在边坡稳定性分析中的应用,不仅可以检验所建模型的准确性,还可以进一步获得改进计算模型的相关条件。本文利用三维简化Sarma法,分析了滑面剪切力方向采用不同的分布形式引起的稳定系数的变化,计算结果表明,不管采用何种分布形式,当它发生变化时,对应的稳定系数总是存在一个极大值,这就证明了边坡稳定性最大原理在三维边坡稳定分析中的适用性;同时,本文还在一种严格的二维临界滑面搜索算法的基础上,建立了三维临界滑面搜索的算法,利用ZhangXing算例详细分析了目标函数中各变量对稳定系数的影响,结果表明,二维上寻找临界滑面是切实可行的,这也证明最小原理在二维边坡稳定分析中是满足的,三维上则由于三维极限平衡法未考虑三维边坡的边界条件,导致基于三维极限平衡法的三维临界滑面理论上不存在,三维边坡稳定分析结果与最小原理的要求有一定的差异。     

基于群体搜索的串行蒙特卡罗反演方法的并行算法(英文)

随着并行计算技术的发展,非线性反演计算效率在不断提高,但对于基于单点搜索的非线性反演方法,其并行算法的实现则是一个难题。本文将群体搜索的思想引入到基于单点搜索的非线性反演方法,构建了并行算法,以量子蒙特卡罗方法为例进行了二维地震波速度反演及实际资料波阻抗反演,并测试了使用不同节点数进行计算的效率。计算结果表明:该并行算法在理论和实际资料反演中是可行的和有效的,具有很好的通用性;算法计算效率随着使用节点数的增加而提高,但算法计算效率的提高幅度随着使用节点数的增加逐渐减小。     

基于DBSCAN与网格搜索的雷电定位算法

定位精度是评价雷电定位网络的重要指标之一,定位算法直接影响雷电探测结果的精度。雷电监测系统探测数据误差不可避免,传统定位算法不具备抗误差干扰能力,迭代计算易发散,定位结果精度不高。为了满足实际应用需求,提出一种新的雷电定位算法DG-LLA（DBSCAN and grid-search lighting location algorithm）,在定位计算中引入DBSCAN（density-based spatial clustering of applications with noise）方法与网格搜索方法。通过仿真与国家雷电监测网实际定位结果对比分析定位算法性能。结果表明:到达时间差（time difference of arrival,TDOA）法和Taylor级数展开法定位误差较大,仿真区域的均方根误差分别为982 m和668 m;定位中引入DBSCAN方法后,均方根误差明显减小为406 m,引入DBSCAN方法和网格搜索方法后,均方根误差减小为349 m;在相同回击数据条件下,算法DG-LLA与国家雷电监测网相比定位数量更多,回击数据的利用率从43.4%提升到51.5%,新增定位结果周围雷达回波特征较强,定位精度更高。     

基于新型分层邻域阈值搜索法提高水下潜器重力匹配导航的匹配效率

本文开展了水下潜器重力匹配导航的匹配效率改善研究.第一,为克服传统TERCOM算法逐点遍历搜索效率较低的缺点,提出新型分层邻域阈值搜索法.其原理如下:首先,利用4格网间隔数进行粗搜索匹配;其次,为提高初始匹配点的选取标准设置4mGal阈值(基准图上重力值与实测重力值之差),对选取的若干粗搜索行最佳匹配点周围24邻域点进行取舍并匹配比较;最后,获得搜索范围内最佳匹配点.第二,综合考虑了重力场标准差、峰度系数、坡度标准差、粗糙度、信息熵等重力场主要特征参数,将其作为适配区优劣的分析依据.第三,在适配性良好的区域内,在保证水下导航精度的前提下,基于分层邻域阈值搜索法,以本文参数设置为例,水下潜器重力匹配导航的匹配效率提高约14.14倍.     

GIS地名搜索系统的关键技术设计与实现

针对GIS地名搜索系统的关键技术,阐述了用于分词搜索的词典设计,设计了中文分词算法;选用全文检索引擎Lucene实现了地址匹配组件;设计了地名搜索系统架构并实现了地名搜索功能。     

GPS双差模糊度函数与基线搜索解

利用模糊度函搜索技术可以完全消除周跳对GPS基线求解的影响。本提出了一种新的GPS双差模糊度函数，并仔细研究了该函数的形状，以及基于该函数的GPS基线搜索求解的方法。章最后还给出了一个应用实例。     

异轨遥感CCD影像处方位元素的要求

在对异轨遥感CCD影像处理的基本模型基础上，采用在物方空间坐标系中进行手差，并对相关的掺数进行部分分离－合并，有效地控制了未知参数间的相关性，结合人工智能原理设计的分层全局最优的搜索控制算法不仅保证了算法的严密性，而且简洁，实用。     

辅助模型辨识方法(3):输入非线性输出误差自回归系统

输入非线性系统包括输入非线性方程误差类系统和输入非线性输出误差类系统.针对输入非线性输出误差自回归系统,分别基于过参数化模型,基于关键项分离原理,基于数据滤波技术,研究了相应的基于过参数化模型的辅助模型递推辨识方法、基于关键项分离的辅助模型递推辨识方法、基于数据滤波的辅助模型递推辨识方法.这些方法可以推广到其他输入非线性输出误差系统、输出非线性输出误差系统、反馈非线性系统等.并给出了几个典型辨识算法的计算步骤、流程图和计算量.