基于粒子群算法优化小波支持向量机的岩土力学参数反演

常用的确定岩土力学参数的方法有原位测试和室内试验两种,但都存在一定的局限性,参数选择的合理与否,对设计计算及数值模拟分析结果的有效性影响很大。支持向量机法在理论基础和求解算法方面都具有明显优势,为确保岩土力学参数取值的合理性,采用支持向量机法对岩土力学参数进行反演。先通过小波分析理论构造出支持向量机的核函数,再用粒子群算法(PSO)分别优化Morlet小波、Mexico小波和RBF函数的支持向量机模型参数,通过小波支持向量机模型建立反演参数与沉降值间的非线性映射关系。根据正交试验和均匀试验对需反演的岩土力学参数进行设计,结合有限元软件进行计算分析,得到学习样本和测试样本。分别采用Morlet小波、Mexico小波和RBF函数得出的预测结果和原始数据进行对比分析,发现采用Morlet小波核函数预测效果更佳。使用Morlet小波核函数预测的参数输入到Midas模型中计算建筑物最终沉降量,比较计算值与实际监测值,其相对误差不超过8.1%。研究结果表明,该方法在岩土工程参数的反演中具有良好的应用价值,对今后岩土力学参数的确定及校核提供了一种新方法。     

两种方法在地下水位估值中的应用

对于许多区域水资源问题,用数值方法进行潜水水流模拟时,需要给出每个节点上地下水位值.本文首先简单介绍了趋势面方法,然后着重阐述了泛克里格方法的基本原理及它们在地下水位估值中的应用,通过比较两种方法的计算结果可以得出泛克里格方法是进行地下水位估值的空间最优估计方法.     

抗拔桩轴力分布函数和位移分布函数间的关系模型

为了从荷载传递微分方程导出具有实际意义的非线性解析解,建立一种简单的沿桩长轴力分布函数和位移分布函数之间的关系模型U(z)-?(z)是非常重要的。采用建立经验公式类数学模型的方法,从几何作图法获得的U(z)-?(z)曲线的形状入手,通过对若干个数学模型的试算,确定了指数形式的模型,并对模型中的参数意义和确定进行了讨论,认为参数?,b只与桩顶和桩底位移有关。     

基于回归支持向量机的水库防洪承载力预测模型研究

防洪承载力,即水库目前剩余防洪库容条件下,不泄洪所能容纳的流域面降雨量.根据水量平衡原理分析概化出防洪承载力的预报因子为当前土壤含水量,当前入库流量以及水库剩余库容.利用2010-2020年青山水库55场历史洪水建立基于回归支持向量机的防洪承载力预测模型,利用贝叶斯优化进行超参数率定,通过分析预测值确定回归支持向量机核...     

基于UPSO-Kriging的综采工作面三维建模研究

基于传统地质统计学的综采工作面煤层赋存形态三维建模的基础是Kriging插值算法,但其选择并拟合的变差函数模型并不能较好地反映实际的地质特征与空间数据的变化趋势.对此,本文提出UPSO-Kriging插值法:针对PSO算法存在的收敛速度慢、易陷入局部解等问题,优化算法,将优化的PSO算法(UPSO)引入Kriging插...     

接收函数和面波频散联合反演广西北流MS5.2级地震震源区地壳速度结构

华南陆块属于比较稳定的陆块,地震活动不论是强度还是频度都比西部和华北地区弱很多,2019年在广西北流与广东化州交界处发生的M_S5.2中强地震为探讨华南板内中强地震成因提供了理想场所。本文计算了北流地震震源区布设的7个宽频带流动地震台站、120个短周期流动台站和4个固定台站的远震P波接收函数,结合前人在该区域的面波频散曲线,采用线性阻尼最小二乘反演算法联合反演了研究区地壳三维S波速度结构。得到如下结果:（1）研究区S波速度具有明显横向不均匀性,上下地壳速度在断裂附近存在明显差异性,新丰断裂南侧及东侧上地壳整体S波速度较高;（2）石窝断裂附近存在一条NW向连续性较好的低速带,震中区位置10km深处存在明显局部高速异常,并随着深度减小异常逐渐增加,在浅处其与焦林断裂和新丰断裂附近的高速异常汇聚成一条NNE向连续异常带;（3）结合研究区地质调查结果和余震分布,震中区的局部高速异常可能是NW向石窝断裂南西盘发生右行走滑,并受到新丰断裂高速体的限制和互相作用发生了应力积累,从而引发此次中强地震;（4）地壳厚度泊松比反演结果显示研究区存在NE向明显地壳增厚（26～30 km）,...     

考虑历史洪水不确定性的多维联合洪水频率分析

洪水过程由多个特征变量组成,各变量之间存在正相关性,应进行多变量联合分析。但随着变量的增多,在相同样本条件下,多维联合分布具有更大的抽样不确定性。将历史洪水纳入多维联合频率分析,以提升各特征变量边缘分布和Copula函数相关性参数的准确性。以分层Archimedean Copulas函数为基础,构建了考虑历史洪水不确定性的多维联合洪水频率分析层次模型,将多维联合分布分解成为若干个二维Copula函数的多级层叠形式,并结合极大似然法,选用遗传算法求解特征变量边缘分布及各层Copula函数的相关性参数。长江流域宜昌站的应用结果表明,考虑历史洪水不确定性的多维联合洪水频率分析层次模型能够完整地描述整个洪水过程,考虑洪水过程特征变量之间的相关性,也能够有效利用历史洪水,改善样本的代表性,Copula函数的相关性参数符合实测序列峰量之间的相关关系。     

一种旋转塑性势面模型及非关联塑性流动法则

为了较好地描述软土塑性应变发展规律,提出了一种改进的塑性流动模型。该模型采用了与屈服函数形式相同,但具有一定倾角γ的塑性势函数。土体在变形过程中,塑性流动方向会依赖于塑性势面的旋转而变化,直至达到破坏状态。通过对常规三轴试验结果的分析可以发现:在剪切过程中,塑性势面旋转角的初值γ₀与终值γ_d较为稳定,不受围压变化影响。在此试验观察基础上,引入了归一化的旋转角参数γ’以及描述土体应力状态的参数ξ,在采用蛋形势函数的情况下二者具有良好的分段线性关系。利用该关系,建立了改进的塑性流动法则,只需要2个额外的模型参数。对所提出的塑性流动模型进行了验证,计算结果表明该模型能较好地反映塑性应变的变化趋势。     

基于非线性测度函数的改进属性识别模型在水质综合评价中的应用

线性测度函数的传统属性识别模型,对水质评价标准随机抽样的评价结果存在较大误差。为增加其对实测样本评价的可信度,提出了基于非线性属性测度函数的改进属性识别模型。均匀随机和正交设计两种抽样的评价试验显示,改进属性识别模型评价结果准确度明显好于传统模型,说明指标的属性测度函数对属性识别模型的综合评价结果有重要影响。太原市地下水水质的综合评价实例说明,由于非线性测度函数比线性测度函数能更好地描述评价指标的实际隶属度,故改进的属性识别模型具有更高的评价可信度,在水质综合评价中具有更广泛的适用性。     

基于数字钻进技术和量子遗传-径向基函数神经网络的围岩类别超前识别技术研究

围岩类别超前分类是隧道施工过程中必须开展的一项工作,其直接关系到后续的开挖及施工支护方案。为有效地进行隧道围岩类别超前分类,提出了基于数字钻进技术和量子遗传（QGA）-径向基函数（RBF）神经网络的围岩类别超前分类方法。以数字钻进技术为基础,从钻进参数中提取有用信息,构建围岩类别超前分类指标体系。采用量子计算原理对遗传算法进行改进,通过量子位编码和量子旋转门更新种群,以此来确定RBF神经网络的参数,建立了基于QGA-RBF神经网络的围岩类别超前识别系统。最后将该方法应用于青岛胶州湾海底隧道的围岩类别超前识别中,结果表明,该方法具有较高的准确性,其结果为围岩类别超前分类提供了一种新思路。