基于遗传算法的岩土力学参数反演及其在 ABAQUS中的实现

岩土工程优化反分析是一个典型的复杂非线性函数优化问题,采用全局优化算法是解决这个问题的理想途径。结合ABAQUS有限元软件,提出遗传算法与有限元联合反演法,将有限元程序作为一个单独模块嵌入到遗传算法程序中,以测点的实测值与计算值建立误差函数,编制了遗传算法反演分析程序。并给出应用实例验证了该法的有效性,表明该方法可应用于岩土工程中的反演分析工作。     

碳酸盐岩风化过程中高场强元素的地球化学行为研究——来自碳酸盐岩淋溶实验的证据

选择黔中地区的一条白云岩原位风化剖面（平坝剖面）作为研究对象,通过对岩-土界面之下的岩粉层（砂状碳酸盐岩）动态淋溶过程中高场强元素（HFSE）地球化学行为的研究,并结合其在风化壳剖面的分布特征,获得了以下主要认识:（1）碳酸盐岩风化过程中,HFSE间存在明显的分馏,而且元素分馏主要出现在岩-土界面作用过程中,即碳酸盐岩溶蚀形成残积土阶段;元素的地球化学惰性由强到弱的顺序依次为Zr>Hf>Nb>Sc>Th>Ta>Ti>Y,其中,Zr是最稳定的元素,Hf仅次于Zr,Nb和Sc也相对较为惰性,而Th、Ta、Ti、Y呈现出明显的活性;（2）对于碳酸盐岩风化剖面的质量平衡计算,Zr是理想的参比元素（即惰性元素）;（3）由基岩酸不溶物至风化壳剖面,元素对Nb-Ta、Zr-Hf显示出较好的协变性,没有明显分馏,因此,在利用这类元素对岩溶区风化壳的物源进行示踪时,碳酸盐岩作为潜在母岩,宜采用其酸不溶物作为参比对象;（4）碳酸盐岩风化过程中,虽然Sc也是一个较为稳定的HFSE,但在风化母岩中分布不均匀,不宜用于岩溶区风化壳的物源示踪。      

基于相干特征的岩石薄片序列图像边缘提取及颗粒分割

针对岩石颗粒边缘模糊、结构复杂的特点,为了更有效地识别颗粒边缘,在基于特征值的C3相干算法的基础上,融合多尺度和多角度的特征表达,提出了一种改进的C3相干算法。该算法综合考虑岩石薄片图像角度域光学特征、空间尺度信息和各向异性信息,能更有效地表征颗粒边缘特征,表现出对复杂矿物结构的适应能力。在采集的岩石薄片正交偏光图像上验证提出的算法,实验结果表明,与原生C3相干算法相比,改进后的C3相干算法在全局图像上的方差和灰度差分乘积分别提升了68.41%和22.91%,信息熵下降了21.61%。     

基于不确定性分析框架的动态环状河网水质模型——以温州市温瑞塘河为例

以温州市温瑞塘河为背景,基于不确定性分析的框架,开发了动态环状河网水质模型。用HSY(Hornberger,Spear and Young)算法作水质参数的不确定性分析,求得模型参数的空间分布,从而提高模型使用的可靠性、降低决策的风险度。模型由水量子模型及水质子模型两部分组成:水量子模型采用圣维南方程并用四级解法求解;水质子模型采用CSTR(Continuously Stirred Tank Reactor)模型的机理,并结合环状河网特征作了修正,由于只需解常微分方程,因而避免了矩阵求解,显著提高了计算效率,使得用HSY算法进行不确定性分析成为可能。模型选取温州市温瑞塘河流域的鹿城区河网进行了首次应用,用HSY算法率定水质参数并讨论了参数的不确定性。对参数率定结果进行验证,结果比较理想。最后简要讨论了参数不确定性传递。     

投影寻踪门限回归模型在年径流预测中的应用

为预测年径流这类同维复杂动力系统，提出了投影寻踪门限回归（PPTR）模型。构造了新的投影指标函数，用门限回归（TR）模型描述投影值与预测对象间的非线性关系，并用实码加速遗传算法优化投影指标指数函数和TR模型参数。实例的计算结果表明，用PPTR模型预测年径流是可行而有效的。PPRT模型简便、适用性强，克服了目前投影寻踪方法计算量大、编程实现困难的缺点，有利投影寻踪方法的推广应用，为解决高维非线性复杂预测问题提供了新途径。     

基于GA-SVM封装算法的高光谱数据特征选择

封装型的特征选择算法相对于过滤算法而言更有助于提高分类精度,因此在当前计算技术及效率快速发展的背景下必将成为未来之趋势。本文以支持向量机(SVM)为分类器,遗传算法(GA)为特征子集的搜索算法,构建了封装型的特征选择算法GA-SVM,并用ENVI/IDL语言编程实现,最后以HYPERION高光谱数据为例对算法予以应用。结果表明,GA-SVM算法可从196个波段中选择出13个波段,同时分类精度较不做特征选择时提高了约4%。由此可见,GA-SVM封装型特征选择算法具有较好的同时优化特征子集和SVM核函数的性能,可为当前高光谱数据的特征选择提供一个较好的算法。     

卫星遥感反演土壤水分研究综述

土壤水分是影响地表过程的核心变量之一。精准地测量土壤水分及其时空分布,长期以来是定量遥感研究领域的难点问题。简要回顾基于光学、被动微波、主动微波和多传感器联合反演等卫星遥感反演土壤水分的主要反演算法、存在的难点和前沿性研究问题,介绍了应用土壤水分反演算法所形成的3种主要全球土壤水分数据集,包括欧洲气象业务卫星（ERS/MetOp）数据集、高级微波扫描辐射计（AMSR-E）数据集、土壤湿度与海洋盐分卫星（SMOS）数据集,并结合目前存在的问题探讨卫星遥感反演土壤水分研究的发展趋势。     

基于镁铁-超镁铁岩中单斜辉石主量元素含量的决策树集成算法对比

依靠岩浆构造环境的地球化学成分认识岩浆形成过程是岩石地球化学中的重要应用。当前利用岩石地球化学成分判别构造环境的工作还不够深入。用4种基于决策树的机器学习方法对来自全球新生代洋岛玄武岩(OIB)、岛弧玄武岩(IAB)及大洋中脊玄武岩(MORB)等镁铁-超镁铁岩中单斜辉石的13种主量元素构成数据集进行了岩浆构造环境判别和主要特征排序。通过对比4种基于决策树的机器学习方法,验证了树类算法对于地球化学成分识别问题的有效性,并总结出4种方法在处理岩浆构造环境判别问题时的优劣:决策树算法判别过程更易于理解,但是其准确率欠佳;boosting算法中的AdaBoost和GBDT对于岩浆构造环境的鉴别准确度较高,但构造过程复杂;bagging集成算法随机森林在权衡性能和模型可理解性时不失为一个良好的选择。此外,还通过4种算法的特征重要性排序得出Cr_2O_3,TFeO,TiO_2,FeO和Al_2O_3是进行岩浆构造环境判别的重要成分。     

双时间步法在二维浅水方程求解中的应用

针对传统算法效率低的问题,将隐式双时间步法应用于求解二维浅水方程,建立了非结构网格下高效的有限体积模型。在应用双时间步法时,虚拟时间层中的定常问题采用高效的隐式LU-SGS（Lower-Upper Symmetric Gauss-Seidel）方法进行迭代求解。通过模拟计算4个典型算例以及与传统显式算法进行比较,对模型精度、效率及处理实际问题能力进行检验,分析了时间步长、内迭代次数对模型性能的影响。结果表明,双时间步法放宽了稳定性对时间步长的限制,时间步长可取到显式格式10倍以上,计算耗时减少了50%以上,模型具有良好精度与适应性,具有较好的推广应用价值。     

基于CART算法的三维成矿预测研究——以安徽白象山矿区为例

把地质大数据和人工智能技术引入矿产资源定量评价及成矿预测体系中,提高了海量地质数据的有效信息挖掘,弥补了传统方法的不足。本文基于白象山矿区基础地质资料和物化探成果资料,利用三维地质体建模技术和三维空间分析技术,量化三维控矿因素,建立了一种基于CART 算法的三维成矿预测模型。通过在白象山矿区的实验表明：该模型能较好的定位已知矿体,并且预测出在已知矿体北部、东部、东北部、西部、南部和东南部具有较高的成矿概率,可圈定找矿靶区。该模型将地质大数据应用于找矿勘探工作,具有纯数据驱动、预测精度高、预测结果可靠等优点。研究发现,该模型的预测效果与训练数据集的数量、矿控因素提取、决策树深度等有关。