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41.
为了更全面地分析筋土界面相互作用特性,改制了一台可视加筋土界面特性宏细观分析的试验仪器,可开展不同土工合成材料与填料的直剪和拉拔试验;该仪器改进了试验箱的尺寸,可方便两种试验的对比分析,增加了图像摄录系统,可进行试验过程的细观分析。使用新研制仪器分别进行了土工合成材料(土工格栅和土工布)加筋尾矿砂的直剪和拉拔试验,试验结果表明:两种试验条件下,土工格栅与尾矿的界面参数(似黏聚力和似摩擦角)及似摩擦系数均比土工布与尾矿的界面参数和似摩擦系数大;直剪试验下筋材网孔的有无对筋-尾矿界面参数均有较大影响,拉拔试验下筋材网孔有无对筋-尾矿界面参数似黏聚力的影响较为显著,对似摩擦角的影响较小。随着宏观变量法向应力的增加,细观参数孔隙率减小,平均接触数增加,反映在宏观上的现象就是填料颗粒被压密,筋材需要克服的阻力增大。该试验仪器能够较好地分析筋土界面宏细观特性,获得关键技术指标以用于加筋结构的设计。 相似文献
42.
岩质边坡的稳定性评价与参数确定是岩土工程领域的经典难题。基于大数据智能计算的优点,提出了一种结合变量遗忘因子的正则化在线序列极限学习机模型(FOS-ELM)的岩质边坡稳定性评价和参数确定方法。根据收集的1 235例岩质边坡的几何力学与Hoek-Brown模型参数,应用贝叶斯信息准则(BIC)优选基于岩体强度指标(GSI)、扰动因子(D)、岩石材料常数(m_i)、单轴抗压强度(σ_(ci))、岩体重度(γ)、坡高(H)、坡角(β)的最优输入组合预测边坡稳定安全系数(F),并建立7个模型对最优输入组合进行评价,论证模型的预测精度,结果表明全参数输入组合精度最高,但输入参数并不是越多越好。同经典的极限学习机模型(ELM)相比,该模型具有预测精度高、预测速度快、后期增加边坡数据无须重新训练等优点。并采用不同赋值的全参数输入模型(FOS-ELM-M_7)建立边坡参数反演模型,结果表明该模型对边坡单参数和双参数的反演计算速度快、精度高,为获取岩体边坡参数提供了一种快捷的新方法。 相似文献
43.
从PEER强震数据库中选取4类场地的320条地震动记录作为输入,采用BISPEC程序对非线性单自由度(SDOF)体系(周期T=0.05—5s)进行非线性时程分析,得到相应的残余位移反应谱(Dres),进而研究地震动特性和恢复力模型动力参数对Dres的影响,得到如下结论:①Dres谱值随震级和PGA的增加而增大;其他设防烈度的Dres可由PGA其他与PGA基准之比调整基准烈度的Dres得到。②场地土较硬时,场地类型对Dres的影响较小;场地土较软时,Dres谱值随土质的变软而增大。③当位移延性比μ较小时,屈服后刚度比η对Dres的影响可忽略;但当μ较大时,Dres谱值随η的增加而减小。另外,Dres谱值还随阻尼比ξ的增加而减小。④随着T或μ的增大,Dres谱值均呈递增趋势;但当μ>3后,μ对Dres谱值的影响有所下降。 相似文献
44.
非线性方程参数估计存在的弊端在于非线性观测方程存在不适定问题时,以线性化平差估计和高斯牛顿为代表的经典数值算法会产生较强的不稳定特征。因此,针对传统非线性最小二乘求解不稳定且可靠性低的特点,基于稳定泛函极小准则最优化思想,提出了一种自适应松弛正则化数值算法。该算法采用正则化参数几何递增计算方法和残差最小步长准则,实现了正则参数和迭代步长计算的完全自适应,提高了非线性迭代收敛效率。以病态仿真数据和水下实测数据为例,验证了该方法的数值收敛解优于线性平差估计解,收敛效率优于迭代Tikhonov正则化方法。 相似文献
45.
GNSS/水准联测点的合理选择对GNSS高程拟合至关重要,剔除法是一种较好的优化选点方法,传统的剔除法是以高程异常拟合误差最小为目标函数进行优化选点,可能会出现选点不均匀情况。鉴于此,提出根据GNSS/水准点生成的泰森多边形面积大小进行优化选点,并在此基础上对传统优化选点的方法进行改进,即同时考虑高程异常拟合误差大小及由泰森法生成的多边形面积大小进行优化选点(称为综合法)。以1~3次多项式拟合模型为研究对象,实验结果表明,GNSS/水准点优化选择的综合法可在改善点分布的同时获得稳定性好、精度较高的高程异常拟合结果。 相似文献
46.
模型更新混合试验在传统混合试验方法的基础上更新与试验构件具有相同恢复力特性的构件,扩展了混合试验方法的应用范围。本文旨在提高模型更新混合试验的精度,降低试验的成本并简化模型更新混合试验方法的流程。自适应UKF(AUKF)算法在传统UKF的基础上加入方差自适应模块,能够减轻初始参数设定对参数识别结果的影响,本文基于AUKF提出一种模型更新混合试验方法。对以Bouc-Wen为恢复力模型的防屈曲约束支撑(BRB)进行低周反复加载虚拟试验,通过Matlab编制AUKF算法程序进行参数识别,验证了AUKF算法的高效准确性。对一榀8层4跨带BRB的钢框架进行混合试验数值仿真,结果表明离线模型更新试验结果较在线模型更新更接近真实结果,且简化了试验流程。 相似文献
47.
高速铁路路基的工后沉降严重影响着行车安全。在已有的预测模型中,所采用的初始数据往往不能满足等时间周期采集,而且还会伴随着一系列不可避免的观测误差,模型本身的误差累计,不能进行长期预测。文中利用最小二乘原理对初始值进行拟合改进,采用Lagrange插值方法将非等间隔序列转为等间隔序列,并基于新陈更替GM(1,1)模型利用MATLAB建立沉降预测模型;在此基础上,提出对模型残差进行GM改正以提高模型精度的方法。研究表明,通过对初始值序列改正后的模型具有较好的适应性,优化改进后的模型预测误差小,预测精度优于新陈更替GM(1,1)模型。 相似文献
48.
基于森林模型参数先验知识估算高分辨率叶面积指数 总被引:1,自引:0,他引:1
目前,估算高分辨率叶面积指数LAI(Leaf Area Index)的常用方法是采用大量地面测量数据和遥感数据建立统计模型,再用统计模型估算LAI。然而,与农田地面测量实验相比,森林地面测量实验获取的观测数据更加有限,这使得基于统计模型的森林高分辨率LAI的估算精度低,难以满足应用需求。为此,本文提出一种基于森林模型参数先验知识、使用森林研究区少量的LAI地面测量数据和归一化植被指数NDVI数据估算森林高分辨率LAI的方法。首先,获取全球20个森林实验区的LAI地面测量数据和NDVI数据,建立LAI-NDVI统计模型并提取森林模型参数的先验知识。然后,以一个新的森林站点Concepción作为研究区,将该研究区的数据分为建模数据和验证数据两个部分。使用研究区有限的建模数据对森林模型参数先验知识进行本地化校正得到优化模型,优化模型用于估算森林高分辨率LAI,使用验证数据评价LAI的估算精度。同时,选取了Camerons站点、Gnangara站点、Hirsikangas站点评价本文方法的LAI估算精度。使用地面测量LAI验证基于森林模型参数先验知识估算高分辨率LAI的结果精度,经验证4个森林站点的均方根误差分别为0.6680,0.4449,0.2863,0.5755。研究结果表明:在仅有少量观测数据时,采用本方法能有效地提高森林高分辨率LAI的估算精度。因此,本方法可为森林高分辨率LAI的遥感估算提供参考。 相似文献
49.
针对差分全球定位系统(DGPS)模糊度解算过程中效率低,搜索慢的问题,对鸡群优化算法(CSO)进行适应性改进,并将改进后的鸡群优化算法(ICSO)应用到整周模糊度的快速解算中,利用卡尔曼滤波求出双差模糊度的浮点解和协方差矩阵,采用Lenstra-Lenstra-Lovasz (LLL)降相关算法对模糊度的浮点解和方差协方差矩阵进行降相关处理,以降低模糊度各分量之间的相关性,在基线长度固定的情况下,利用ICSO搜索整周模糊度的最优解. 采用经典算例进行仿真,仿真结果表明,与已有文献相比在整周模糊度的解算过程中改进的鸡群优化算法能有效提高搜索速度和求解成功率. 相似文献
50.
川藏铁路设计多条超长深埋隧道,且多处于高海拔、高陡斜坡及雪线以上的无人山区,地形险峻,起伏大,交通条件差。沿隧道轴线的水平定向钻井为隧道勘察提供了一种有效的勘察手段。结合工程及地层特点,从钻井设备、工艺等方面,为超长隧道勘察提供了一种3000 m级水平定向钻井技术方案。方案明确了井身结构、全面钻进和长钻程取心钻进工艺、钻井液措施及部分复杂情况应对措施。以较少的钻探工作量,为隧道勘察提供更加详细的实物地质资料,真实反映隧道内的地质情况。 相似文献