利用地脉动台阵记录反演场地浅层Vs结构

比较了影响Love波相速度频散曲线的主要因素,通过虚拟反演,说明了利用Love波相速度反演浅层剪切波速度结构的可行性,以地脉动台阵3分量观测记录提取的Love波相速度频散曲线为目标函数,利用遗传算法与单纯形法混合算法,分两种情况反演了某实际工程场地的浅层剪切波速度结构。结果表明,利用从地脉动台阵3分量观测资料中提取的Love波相速度反演工程场地浅层的剪切波速度Vs结构是一种很有前景的技术方法。     

基于INPGA的地下水污染治理多目标优化管理模型:Ⅰ——理论方法与算例验证

基于小生境技术的Pareto遗传算法(NPGA)是一种求解多目标问题的智能搜索方法,适用于优化多种非线性、不连续等复杂多目标问题.但该算法存在局部早熟收敛和收敛速度慢两个不足,在求解Pareto前沿上效果不佳.本文在NPGA的基础上,提出了改进NPGA方法(INPGA),通过Pareto解集过滤器、精英个体保留策略、邻...     

基于异步迭代算法的冲击地压预测

采用三层BP神经网络方法对冲击地压建立了数学模型。网络的训练算法采用具有松弛因子的动态异步迭代法,该算法在克服网络的麻痹现象及局部极小问题上都优于目前常用的训练方法,因而,采用此算法对网络进行了训练及震级的预报。基于新汶矿务局华丰煤矿1999～2000年的冲击地压现场监测数据,把冲击地压的能量、产生波的幅值、频次做为输入数据,相应期间的最大震级为输出数据,组成神经网络的训练样本及测试样本,对原始数据进行了数学预处理,网络结构采用了输入层3个结点,中间层7个结点,输出层1个结点的前向神经网络;网络最终的训练误差为0.06,预测结果的相对误差率平均为 9.2 %,预测效果比较理想。     

基于引力搜索法的隧道围岩微震定位研究

针对目前深埋隧道围岩微震源定位难且精度不高等问题,采用启发式算法——引力搜索法（GSA）对隧道围岩微震源位置进行搜索,并将该算法与粒子群算法和单纯形法的搜索结果进行对比。发现在双速度模型和三速度模型下,引力搜索法相较于粒子群算法和单纯形法,都具有快速收敛、精度较高的优点,且与震源位置的距离能够控制在10 m以内。对双速度模型,引力搜索法的精度相对于单纯形法提高了83.71%,相对于粒子群算法提高了7.77%。对三速度模型,引力搜索法的精度相对于单纯形法提高了70.67%,相对于粒子群算法提高了39.36%。可见,该方法为深埋隧道微围岩震源定位提供了一种新思路。     

An adaptive finite element model for wellbore breakout simulation

A finite element formulation is proposed and implemented for analysing the stability of excavated wells using the DiMaggio-Sandler constitutive elastoplastic model with a typical carbonate reservoir configuration. The quality of the finite element approximation is ensured by applying smooth curved elements adapted to the wellbore geometry, and h − p adaptive finite element meshes in the plastic zone. General purpose procedures are defined to transfer the elastoplastic deformation history to newly created integration points. A breakout damage criterion is proposed based on the second invariant of the deviatoric plastic deformation tensor. This damage criterion is used to apply a mesh movement algorithm to represent material collapse. The automatic successive application of the breakout damage criterion results in elliptical realistically looking geometries obtained in experiments reported in the literature.     

基于最大特征值估计的C3算法及应用

第三代相干体算法(C3算法)具有分辨率高、压制噪声能力强的优点,但是该算法需要计算协方差矩阵的特征值,所以耗时较多。为提高大矩阵特征值分解的运算速度,提出了一种估计最大特征值的快速收敛算法,通过运用A2k矩阵的迹来构造一种收敛速度更快的特征值估计方法,并给出了这种方法的误差估计表达式,实现计算精度的有效控制。文中还讨论了地震数据体边缘补地震道方法,解决了将递推算法应用到平面方向时空间窗越过边界的问题。实例表明,本算法的计算效率明显高于常规的C3算法。     

核脉冲信号数字高斯成形模型的建立与仿真

详细阐述了一种以Sallen—Key滤波器为基础的新型数字高斯成形的方法。运用二阶微分方程建立高斯成形数学模型,在模型解算过程中利用数值微分算法得到一个通用的输入信号与输出信号的数值递推解,从而实现了核脉冲信号的数字高斯成形。通过标准指数信号的模拟以及实际测量信号的模拟,确定了数字高斯成形的参数。     

Structuring velocity model of microseism based on genetic algorithm and Levenberg-Marquardt algorithm

为在射孔时间未知条件下达到微震速度模型矫正的目的,采用遗传算法交叉互换搜索最优初值和 Levenberg-Marquardt 算法局部锁定最优解的方式来构建微震速度模型。通过 6 层层状模型及井下不同数量检波器进行试算,随着检波器数量增加,构建的速度模型准确度越高,当检波器数量增加到 20 个时,误差约 13. 4 ×10 －3 ,目的层检波器数量越多,构建目的层速度误差越小,第 5 层检波器由 1 增加到 3 个时,精度提高 9. 1 ×10 －3 ,并且反演震源与实际震源距离相差 10 m,说明此方法在射孔时间未知条件下可以良好构建速度模型。     

Developing an algorithm for reconstruction of blocky systems in discontinuous media: two-dimensional analysis

Block detection is one of the most important steps in all discontinuous methods of analysis like Discontinuous Deformation Analysis (DDA) and Discrete Element Method (DEM). This is in fact a pre-processing step for those methods. In this study, a comprehensive computational algorithm, for tracing rock block created by discontinuities, has been developed. Using square matrices with integer elements and performing edge regularization step, reduce the size of the matrices due to elimination of unnecessary edges and vertices. Therefore speed and accuracy of block tracing operation will be increased. This algorithm is able to trace and identify all kind of blocks including convex and concave blocks formed by limited or unlimited fractures. The algorithm was programmed in C#.Net by over 3400 code lines and some cases were modeled by the code as example.     

求解大样本核主成分分析模型的Lanczos算法

求解核主成分分析模型的技术关键是确定核矩阵端部的较大特征对。把求解大规模对称矩阵端部特征对问题的基本方法--Lanczos算法应用于核主成分分析模型的求解,设计了大样本核主成分分析模型求解的实用算法。在clapack和nu TRLan两个软件包的基础上,开发了大样本核主成分分析模型求解算法的VC++程序。用高光谱遥感图像数据进行模型求解算法的应用试验研究,证明了大样本核主成分分析模型求解算法的实用性。