复杂3D瞬变电磁场FDTD模拟中需要解决的问题

为了实现缓变瞬态电磁场的时域有限差分(FDTD)模拟,引入了虚拟位移电流,使FDTD随时间步的递推能够进行。在以往较简单模型的计算中,利用时域瞬变场传播需要时间的性质,可将激励源化为初始条件代入,但是对于复杂3D模型,原有的方法不再适用,应当重新考虑源和边界条件的处理方法。由于实际源带有“斜坡”,故可采取将激励源模拟注入的方式;地下边界根据电磁波在导电媒质中快速衰减的特性设定,将改进的完全匹配层用于空中边界。分析表明,对于由空中和地下区域非均匀网格离散引起的时间稳定性问题,交替方向隐式FDTD是可行的解决办法。      

基于移动三维扫描的地铁隧道快速全方位变形检测方法研究

地铁隧道保护监测是城市轨道交通正常运营的重要保障,现行以静站式设站、相邻测站逐站拼接的隧道变形、收敛等三维激光扫描监测方法虽然渐渐成熟起来,但逐站拼接带来的误差累积和缓慢的作业效率仍然是地铁隧道保护监测的瓶颈。本文在分析移动式三维激光扫描技术原理和优势的基础上,研究了移动式三维激光扫描技术用于地铁隧道点云数据快速采集方法,提出了基于隧道椭圆参数模型的改进RANSAC算法,通过对隧道断面点云数据去噪、拟合、提取地铁隧道变形信息,进而实现断面变形分析。结果显示该方法可以快速、全方位准确获取隧道断面数据,为地铁隧道保护监测提供了一种新型高效的技术途径。     

PSO-SVR优化模型在基坑变形监测预测中的应用

提出了采用粒子群优化算法(PSO)的快速全局寻优特点,优选支持向量机回归模型的参数,利用PSO-SVR组合模型实现对基坑深部水平位移监测数据进行预测,并将其与BP神经网络预测结果与实测值进行对比。实验结果表明,PSO-SVR模型对基坑变形监测预测的准确度更高,预测值与实测值最贴近,更能反映倾斜监测的位移变化趋势,满足基坑变形监测预测的需要。     

地地震多参数BP神经网络预测煤层厚度

依据煤层反射波运动学和动力学特征，提取出了波峰波谷振幅A1、平均频率Fa、主频带能量Qf1、低频带宽能量Qf和峰值频率Fmain等5个地地震特征参数。选取8组学习样本，利用4层BP（Back Propagation)人工神经网络模型，采用动量法和自适应调整的改进算法，训练BP网络，用训练好的BP网络预测煤层厚度。经实例验证，地震多参数BP网络预测煤层厚度精度高，是一种有效的煤厚预测方法。     

基于敏感性分析的裂隙岩体渗流与应力静态全耦合参数反演

基于求解稳定渗流场与弹性位移场耦合问题的全耦合分析方法,应用提出的混合遗传算法作为优化算法,同时利用水头、位移等多类型量测资料,提出了裂隙岩体渗流与应力静态全耦合的参数反演方法。在目标函数建立中考虑了实测水头对渗流参数的敏感性,在待反演力学未知参数的选取中,依据提出的相对灵敏度概念,考虑了实测位移对力学参数的敏感性。针对某裂隙岸坡算例,研究了水库蓄水过程中位移场对力学参数敏感性,据此实现位移测点的优化布置,并以渗流场与位移场全耦合正分析计算结果作为假想实测值,进行该岩坡的全耦合参数反演分析,从而验证了所提出理论与研制程序的正确性和可行性。     

目标函数聚类法在地下水动态分类中的应用

地下水动态类型的划分是正确认识研究区水文地质条件与地下水开发利用之间关系的一个重要环节。本文论述了目标函数聚类法的原理与计算过程,并应用该方法对某河流附近的１５个观测孔的水位动态进行分类。分析结果表明该方法具有较高的可靠性与较广的适用性。     

自适应非线性有限元的多重网格法求解及应用

描述了非线性自适应有限元的多重网格法求解过程。 通过算例说明了方法的有效性以及自适应多重网格有限元用于开挖施工过程模拟分析的优越性。     

PCR-SPA-MC模型在滑坡稳定性分析中的应用

破坏概率与随机模拟理论在滑坡稳定性分析中得到了广泛地应用。然而,通过对传统破坏概率与随机模拟方法的具体操作发现,其没有考虑到因素相关性的影响,由此笔者引入主成分-逐步回归算法, 建立了PCR-SPA-MC耦合模型。并结合巴东县赵树岭滑坡研究,进行了工程实例分析。分析表明,PCR-SPA-MC模型给出的结果比传统破坏概率法得出的结果更为理想。     

人工神经网络在天津市区地面沉降预测中的应用

在分析天津市区地面沉降特点的基础上，结合人工神经网络原理，选择1961-1980年的天津市区降水量、地下水开采量、前年沉降量、固结度作为训练样本的输入量，以这20年的地面沉降量作为输出量，用贝叶斯正则化算法训练BP网络，得到沉降的仿真模型。并把1981-1993年的资料用来进行预测检验，结果表明这是一种比较理想的地面沉降预测方法。最后在不同的降水量保证率下，预测了到2010年天津市区地面沉降的情况。     

基于改进A*算法的无人航道测量船路径规划方法

无人航道测量船由于具有低成本、高效率、便捷等优点,在航道测量领域受到越来越多的关注。在避碰过程中,为保证无人航道测量船测量数据的有效性,新规划的避碰路线应尽可能地与原规划测量航线一致。针对传统A*算法所规划的路径在避开障碍物之后无法快速回到预设航线上的问题,提出了一种改进的A*算法。该算法主要是在原始代价函数的基础上,新增了一个与当前点到预设航线的垂直距离相关的代价值,且该代价值的取值与无人航道测量船所处的位置相关。首先在MATLAB仿真环境下对改进A*算法进行仿真实验,然后利用无人航道测量船实船平台开展航行验证实验并进行围栏分析。实验结果表明,相比于传统A*算法,在保证安全的前提下,改进A*算法能够使无人航道测量船在避开障碍物之后更快地回到预设航线。