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991.
提出一种能同时重建多个二维良导体目标外形轮廓的新方法--连续编码遗传算法,将目标的横截面轮廓近似表达为三角级数形式,由边界条件得到一积分方程组,在此基础上将成像问题转化为约束优化问题,级数的各项系数为待优化量,积分方程组为约束条件,目标函数定义为实际测量的散射场与反演过程中得到的散射场之间的相对误差函数,采用连续码遗传算法求解,优化过程通过选择,交叉、变异等遗传操作的迭代而实现,待优化目标函数进行 相似文献
992.
电阻率层析成像是基于研究区域边界处的电压和电流值确定区域内部电阻率的分布,它同声波和电磁波层析成像原理有着本质的不同。讨论了电阻率层析成像正演最常用的有限元法,给出了电阻率层析成像反演法的模拟退火方法,并将其成功运用到电阻率成像反演中。应用实例显示,高密度电阻率二维层析成像的分辨率比常规电阻率法解释结果要高,应用前景广泛。 相似文献
993.
994.
本文通过概率成像法、α中心法、遗传算法的有机结合, 实现了2-D电阻率层析成像非线性反演.首先,根据概率成像结果指示出的2-D地质异常体的相对电性和大致分布范围,合理地确定出α中心的位置与强度系数的变化范围.其次,以α中心法作为2-D地电结构的正演手段,采用遗传算法反演出各α中心的强度系数.在此基础上, 应用α中心法重新构建出地下介质电阻率的分布.通过对均匀半空间中赋存2-D地质异常体模型的反演试验, 获得了令人满意的结果. 相似文献
995.
996.
为了给规划中的北京市某新区提供基础地质资料,需查明区内断裂的准确位置、产状以及覆盖层厚度.利用CSAMT方法进行了勘察工作,由于区内人文干扰和电磁干扰严重,野外施工时采用了多种手段以保证观测数据的可信度;数据处理时利用作者开发的基于遗传算法的CSAMT全资料反演程序对野外数据进行反演.分析反演结果并结合已知地质资料,给出了区内断裂的准确位置等信息.为新区规划提供了可靠的基础资料. 相似文献
997.
基于遗传算法优化神经网络权值的大坝结构损伤识别 总被引:1,自引:0,他引:1
针对传统 BP 神经网络存在着容易陷入局部极小点、训练时间太长等缺点,本文采用基于浮点编码的遗传算法,对 BP 神经网络的初值空间进行了遗传优化。用基于浮点编码的遗传算法来优化 BP 神经网络的权值,可得到最佳初始权值矩阵,并按误差前向反馈算法,沿负梯度搜索进行网络学习。文中以混凝土重力坝结构作为算例,用结构的模态频率变化作为网络的输入向量,结构的损伤位置作为输出向量,对网络进行了训练。仿真结果表明:遗传 BP 神经网络的收敛和诊断能力优于传统 BP 神经网络,可有效地运用到大坝结构的健康诊断与损伤识别中。 相似文献
998.
999.
1000.
利用流动数字地震台网提供的三分量地震波形记录,应用转换函数及快速模拟退火算法对喜马拉雅山脉地区46个地震站下的地壳横波速度结构进行了反演,为进一步揭示青藏高原喜马拉雅山脉地区的动力学演化过程提供了可靠的地球物理证据.根据本文结果可清晰看到,喜马拉雅山脉地区作为当今地壳活动最活跃的地区,物质交换非常活跃,地下结构远远未达到平衡,地壳速度有很大差异,在板块边界处莫霍界面速度间断不是非常明显,自喜马拉雅南坡向高原腹地,地壳厚度大致从55 km增加到80 km;沿经度方向,莫霍面也有一定的起伏.通过研究得到另外一个证据是,在喜马拉雅的主中央逆冲断裂,由大陆碰撞产生的主要构造,其深度可能要大于80 km. 相似文献