Newmark精细积分格式及其在地震反应分析中的应用

在Newmark精细直接积分法的基础上,应用高斯积分与精细指数运算,提出该方法的两种逐步积分格式。文中对两种积分格式的稳定性和精度进行了分析。经过分析比较,第1种逐步积分格式计算精度较高,其稳定性明显地满足算法稳定性分析的条件;而第2种积分格式计算精度相对较差,且是不稳定的。因此本文将第1种积分格式应用于结构的地震反应分析中。算例表明,该逐步积分格式对地震作用有很好的适应性。     

基于P-SA-PSO算法的概率积分法参数反演

针对目前概率积分法参数反演存在的问题,为了更加准确稳定地解算出概率积分法参数,在经典粒子群算法的基础上,引入自适应惯性权重以及模拟退火算法中的Metropolis准则,提出了一种基于P-SA-PSO算法的概率积分模型参数反演方法。论文通过仿真实验,与遗传算法(GA)、经典粒子群算法(PSO)以及加入自适应惯性权重优化的粒子群算法(P-PSO)进行对比分析,结果表明：新算法反演各参数的精确性、稳定性和收敛速度优于其他3种算法。将新算法引入工程实例中,进一步体现了新算法在反演概率积分模型参数上的可行性。     

考虑变形协调的土体剪切位移分布式测试研究

岩土体的剪切破坏是地质工程领域较为常见的诱灾机制,岩土剪切变形的监测对于岩土工程防灾减灾至关重要。光纤传感技术因其可实现高灵敏度的分布式应变监测,成为获取岩土剪切位移信息的潜在手段之一。本文利用全分布式光频域反射(OFDR)技术及粒子图像测速(PIV)技术,开展了土体剪切位移监测可行性的试验研究。在充分考虑直埋式应变传感光缆和周围土体变形协调的基础上,探究了剪切试验中光缆应变测值与土体剪切位移之间的关联,并提出了实现两者转换的光纤应变积分法。试验结果显示:在光缆和土体耦合良好的阶段,光缆伸长计算值与土体剪切位移之间存在线性关系,使用高精度、高空间分辨率的OFDR技术监测土体剪切位移具备可行性;在光缆上布设管式锚固点或提高围压可以增加光缆和土体的耦合性能,进而获得更好的剪切位移监测效果。     

地表移动与变形的环境影响与预测

矿山开采会引发地表移动与变形。应用概率积分法对吉林省汪清县罗子沟油页岩矿区进行在矿区服务期满43年内有关地表下沉、倾斜、曲率、水平移动和水平变形的预测,以便在采矿过程中有所依据,以避免造成地表的破坏。     

一种铁磁物体固定磁性反演新方法

对铁磁物体固定磁性计算问题进行了研究,提出了一种基于磁场积分法和 TTLS 正则化方法的铁磁物体固定磁性计算的新技术,为铁磁物体固定磁性计算难题的求解提供了一条新的技术途径。 该技术以三维磁场积分法为数值计算方法。 首先由正演模型计算得到了铁磁物体感应磁场分布,其次基于铁磁物体外部空间磁场测量数据和感应磁场计算值,建立了固定磁性反演模型,并利用截断总体最小二乘正则化方法处理反演模型的病态性,以减小测量误差对反演计算结果的影响。 由正反演模型相结合即可实现铁磁物体固定磁性的计算。 钢板固定磁性计算实例表明,该方法具有较好的计算精度,能够有效重建铁磁物体内部固定磁性分布。     

概率积分法沉陷预计与参数反演优化算法及实现

任意多边形工作面沉陷预计及精确的求取概率积分法反演参数是开采沉陷研究的重点。提出了使用Delaunay三角剖分将任意多边形开采区域划分为若干小三角形,然后进行沉陷预计的方法,解决了任意多边形沉陷预计的难题;综合模矢法和遗传算法优点,提出了组合算法,提高了概率积分法参数反演精度和效率;开发了集实测数据处理、预计模型参数反演和移动变形预计模块于一体的地表移动变形数据处理软件。优化算法的提出及系统开发,可以更好的服务于"三下采煤"、矿区建筑物稳定性评估、矿区土地复垦、采煤塌陷地治理规划设计等工作。     

滤波处理提高道积分法反演煤层厚度的精度

道积分法反演煤层厚度,其计算的煤层厚度往往受到地震子波的类型和主频的影响。根据煤厚的分布范围,选择合适的滤波频带,对道积分剖面进行滤波处理可以提高煤厚的反演精度。      

一种改进的低纬度地区NWP反演ZTD积分模型

针对数值天气预报(NWP)模型在低纬度地区反演对流层延迟(ZTD)精度较差的问题,该文在原有积分模型的基础上,从考虑重力变化、统一高程系统、补偿缺失数据和分段积分4个方面着手提出了一种改进的积分模型,并采用低纬度地区108个IGS站点2018年全年的ERA-interim大气等压面数据及IGS ZTD数据进行实验以评估此改正积分模型的性能。结果表明,改进的积分方法较传统的积分方法精度高,具体表现为测站ZTD平均残差减小约80.93%,RMS平均减小约17.57%。此外,本文比较了5种插值方法估计NWP反演的GNSS ZTD的精度,结果表明在低纬度地区利用克里金插值和反距离权重插值得到的ZTD精度优于其他插值方法。     

概率积分预计参数的神经网络优化算法

在分析BP神经网络不足的基础上,为提高概率积分法进行开采沉陷预计时所采用的预计参数的正确性,该文建立了地质采矿条件与预计参数之间的非线性关系,以我国43个地表移动观测站的实测数据为训练和测试样本,采用多种群遗传算法(MPGA)优化BP神经网络的权值和阈值,构建新的概率积分法参数解算方法。计算结果表明,较单纯的BP神经网络算法和标准的遗传算法而言,MPGA算法优化的BP神经网络算法解算的预计参数具有更高的相对精度,这对于获取待研究区域的高精度概率积分法预计参数具有良好的指导意义。     

基于再分析数据反演全球对流层延迟精度评估

对流层延迟是全球卫星导航系统(GNSS)定位的主要误差源之一,利用再分析数据可以精确估计天顶对流层延迟.基于欧洲中期天气预报中心提供的再分析数据集(ERA-interim),提出了利用再分析数据估计测站天顶对流层延迟(ZTD)的积分方法,并利用2018年全球范围内334个国际GNSS服务测站提供的高精度ZTD作为参考值...