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991.
为研究基于损伤指数对层状管道结构损伤程度识别的可行性,创造性地采用小波包分解方法,以损伤指数为参数,分别研究损伤径向深度与损伤指数的关系和多种轴向位置损伤对损伤指数的影响。使用有限元分析软件ABAQUS,建立在同一轴向位置且多种径向损伤深度的层状管道结构模型,对压电元件位置提取的压电传感信号进行5层小波包分解,计算损伤指数值,将其组成损伤指数矩阵。针对同一轴向损伤位置,结合多种损伤程度组成损伤指数矩阵,分析损伤径向深度与损伤指数的关系并建立拟合曲线。随后改变损伤轴向位置且径向损伤深度同样递增,建立有限元模型,并获得相应的损伤指数拟合曲线。结果表明:在同一损伤轴向位置处,损伤指数拟合曲线都随着损伤径向深度的增加而呈现出先减后增的变化趋势;当改变损伤轴向位置时,损伤与信号接收位置轴向距离的增加使损伤指数的变化幅度减缓,但不改变曲线的总体趋势。研究结果表明:针对传感信号采用小波包分解方法,获得的损伤径向深度与损伤指数的拟合曲线可用于层状管道结构损伤程度的识别,并且该损伤程度识别方法受与信号接收位置轴向距离的限制较小,为快速诊断层状管道结构损伤程度提供了有效的有限元分析方法。 相似文献
992.
993.
三维感应测井受井眼环境影响很大,如何消除这些不利影响是有效获取各向异性地层电导率真值并提高资料处理和解释质量的一项重要工作.本文以一维柱状各向异性地层模型为基础,通过最小平方反演技术从实际测量资料中快速反演井径、偏心距、泥浆电导率、地层水平电导率和各向异性系数等模型参数,设法减小井眼环境对测量结果的影响.首先,利用仪器偏心情况下不同旋转角电导率张量的关系方程,建立旋转角提取与校正方法,获取无旋转角三维感应测井数据.在此基础上,根据事先计算好的井眼校正库并结合多维非线性有限元逼近技术,建立快速计算三维感应测井响应以及Jacobi导数矩阵的插值公式,并利用自适应正则化迭代反演技术不断修改模型参数,实现理论合成资料与输入资料的最佳拟合.最后,通过反演出的模型参数计算三维感应测井资料所有分量的校正量,实现三维感应资料的井眼校正.理论模型和实际资料的处理结果均证实,在低阻井眼泥浆情况下,一维柱状模型中的反演方法仍然可以提取出较可靠的地层水平和垂直电导率,且井眼环境校正对于受井眼环境影响相对较小的测井曲线具有非常好的校正效果. 相似文献
994.
通过二维数值计算,讨论合理建立阻尼矩阵对高重力坝时域内进行地震反应计算的重要性。首先,以4个不同坝高的混凝土重力坝为计算对象,将三种地震波作为水平输入,解得6种不同的阻尼矩阵形式下坝体的地震反应。然后以频域内解为标准,研究各种阻尼矩阵的合理性。研究结果表明:坝高超过250 m高的重力坝在时域内进行的地震反应计算是长周期系统的动力分析问题,应重视阻尼矩阵的建模方式,不宜采用单频率参数的质量比例阻尼矩阵和刚度比例阻尼矩阵,应采用双频率参数的Rayleigh阻尼矩阵,在确定2个频率参数时除采用坝体基频外还应考虑激振地震波的频谱特性以获得合理的坝体地震反应计算结果。 相似文献
995.
996.
997.
由于受地理环境和采集成本等因素的影响,采集到的天然地震数据往往呈现不规则和不完整分布,将直接影响到后续的天然地震数据处理效果,因此需要对缺失数据进行重建.本文将一种基于降秩补全理论的正交秩-1矩阵追踪算法(Orthogonal Rank-One Matrix Pursuit,OR1MP)应用于加州San Jacinto断层带的天然地震数据重建.首先将空间数据的每个频率切片进行Hankel预变换,获取具有低秩结构特征的预变换矩阵,缺失地震道和随机噪声会增加数据预变换矩阵的秩,然后运用OR1MP算法进行降秩处理,最后做反Hankel变换,得到频域上的重建数据.OR1MP算法对2D和3D的加州San Jacinto断层带的天然地震数据实验结果表明,OR1MP算法能够有效地增加地震体的峰值信噪比,能较好地实现对天然地震信号的重建. 相似文献
998.
999.
1000.
针对传统的地震数据属性降维优化方法所选取的地震数据属性特征贡献率低导致降维过程计算量大、CPU占用率高等问题,提出一种基于主成分分析的海量地震数据属性降维优化方法。首先根据地震样本特征建立地震数据特征矩阵,把矩阵中的特征进行聚类,运用降序法排列聚类结果,选取前几项数据作为地震数据属性特征选取结果,对其结果评估分类信息量;通过特征积分准则(FSC)修正分类信息量,获取海量地震数据属性特征节点;运用主成分分析方法对地震数据属性特征节点主成分添加标签,确定Fisher判别分析与PCA可变动选择不确定关系,建立半监督降维的全局最优化形式,运用特征值分解计算降维结果,克服海量地震数据属性降维过程中的过拟合问题,融合主成分分析算法与Fisher判别分析算法实现海量地震数据属性降维优化。实验结果证明,所提方法选取的属性特征精度及贡献率较高,降维过程中CPU占用率较低。 相似文献