A memory-matrix-based identification methodology for structural and mechanical systems

This paper uses an associative memory approach to identify the properties of structural and mechanical systems. The methodology differs from standard identification methods in that it uses a set of parameter vectors simultaneously to generate the estimated parameter vector. The method develops a technique for sequentially generating genetically engineered relevant parameter vectors whose use results in accurate identification, while still using small data sets. This makes the approach promising for on-line, rapid, identification of structures and their health monitoring. © 1998 John Wiley & Sons, Ltd.     

Adaptive estimation of wave parameters by Geno-Kalman filtering

Prediction of wave parameters is very important for planning, designing and operation of ocean structures. Accurate estimation of these parameters provides engineers to construct more economical and reliable ocean structures such as harbors, breakwaters, oil production platforms and ocean wave energy converters. For this reason, optimum operation of these plants has become a must. Various methods have been introduced to determine the relation among wind speed previous and current wave parameters. Method proposed in this paper consists of genetic algorithms and Kalman filters which is called as Geno-Kalman filtering. It is based on adaptive calculation to reach the solution. Also a comparison has been made between perceptron Kalman filtering and Geno-Kalman filtering techniques. The application of Geno-Kalman filtering was performed for station 46002 which located in the Coos Bay at Oregon, USA. It is observed that the Geno-Kalman filtering methodology has smaller absolute, mean-square and relative errors than perceptron Kalman filtering. Also coefficient of efficiency value which was used to evaluate results between observed and estimated is higher at Geno-Kalman filtering than perceptron Kalman filtering.     

遥感影像遗传算法增强处理

遗传算法作为一种智能优化算法,已广泛应用许多学科及工程领域.本文提出了利用遗传算法对遥感影像增强进行空域操作,设计中构造了一种简单且规一化亮度变换函数,并设计遗传算法实现影像的自适应增强.实验结果表明,该算法处理后质量比传统算法要好.     

框架预应力锚杆边坡支护结构稳定性分析

以极限平衡理论及框架预应力锚杆边坡支护结构的滑动面破坏模式为基础,采用毕肖普法,并考虑竖向条间剪力对滑移面抗剪强度的影响,建立了边坡最危险滑移面的搜索模型,并推导了稳定系数的求解公式。运用遗传算法对支护结构最危险滑移面进行动态搜索和确定,计算其稳定性系数。该方法避免了在优化设计中陷入局部最小值的缺点,更具有有效性和准确性。     

几种卫星合成孔径雷达影像配准算法的比较研究

复数影像配准是卫星合成孔径雷达干涉数据处理中的重要步骤之一,影像配准精度将直接影响干涉条纹图的质量和由此提取的高程或位移结果的精度。文中利用上海地区ERS-1/2影像数据进行实验,对比分析了三种方法的配准质量和运算效率,试验结果表明:在配准质量方面,相干系数法最高,相位差影像平均波动函数法次之;而在信噪比较低的情况下,最大频谱法的配准质量优于相位差影像平均波动函数法。在运算效率方面,相位差影像平均波动函数法的运算效率最高。     

黄海、东海水体总吸收系数光谱特性及其统计反演模式研究

利用现场实测的表观光学量和固有光学量数据,得到了我国黄海、东海近岸二类水体多个波段的总吸收系数的统计反演模式。此反演模式采用412/555、490/555两个波段遥感反射比比值的二项式,得到波长412、440、488、510、532、555nm处的总吸收系数,其反演值和实测值的平均相对误差不大于25.8%,相关系数R2达到了0.75到0.85。水体总吸收系数几种统计模型的误差敏感性分析表明,反演模式对±5%的遥感反射比输入误差导致结果增加误差最大为24.0%,因此反演模式是可用的。同时给出了412、488、510、532、555nm各波段的总吸收系数同波段440nm的总吸收系数之间的关系。结果表明,在400—600nm波段范围内,每一个波段的总吸收系数与440nm波段的总吸收系数的相关性均较高,相关系数R2都超过了0.99。通过对拟合直线的斜率与波长进行回归,得到斜率和波长的关系,其相关系数R2为0.99,这样利用本文中建立的各波段总吸收系数关系模型,可以从一个已知波段的总吸收系数反演出任何另外一个波段的总吸收系数,这就在水色反演与应用中大大减少了未知因子的个数。     

基于遗传算法的影像纹理分类

阐述了遗传算法的基本原理,提出了与马尔柯夫随机场相结合的遗传算法在影像纹理分类中的应用。通过对4种纹理取样的实验,表明这种影像纹理分类方法可以提高分类的正确率。     

电测深曲线的遗传算法反演

电测深曲线作为地下介质电阻率和深度的非线性函数,其解具有高度的非唯一性．常规的基于局部线性化的最优化反演方法易使解估计陷入局部极大值中,而且严重地依赖初始模型的选择．遗传算法作为一种全局最优化方法,对初始模型的依赖性大为减弱,且不易陷人局部极大值之中,从而能有效地解决这类非线性最优化问题．本文首次将遗传算法用于电测深解释并对实测曲线进行反演,效果很好,显示了遗传算法独特的优越性．     

基于三维有限元分析的土钉支护结构优化设计研究

通过建立三维有限元模型,对土钉支护的变形和受力性能进行分析,得出土钉力的合理分布.在此基础上,考虑土钉支护的水平位移,采用遗传算法+复合形法,对土钉支护的结构优化设计进行研究,建立了土钉支护结构的优化设计数学模型,并编制了相应的计算程序.通过算例分析,并与基于极限平衡分析的优化结果相比较,得出合理的土钉支护结构设计的参考结论.