软土路基沉降预测Richards模型方法

在分析路基沉降规律和Richards曲线特征的基础上,针对常用的Gompertz、Von Bertalanffy和Logistic3种沉降预测模型的不足,基于Richards曲线的数学特征,提出将Richards模型应用于路基的沉降预测。以常用的Gompertz、VonBertalanffy和Logistic3种沉降预测模型和Richards模型进行了对比分析;并基于重复二元回归法提出了适用于路基沉降预测的四参数Richards模型。结果表明,Logistic模型、Gompertz模型和Von Bertalanffy模型为Richards模型的特例,由工程实例的预测分析证明了该模型能更好地适应实际情况的变化,适用范围更广,且预测精度更高。     

铁路路基沉降变形组合预测模型优化

由于传统灰色模型在预测波动性较大的数据时精度不高，提出一种改进的动态GM-Poisson-Markov组合预测模型。利用非等间距加权矩阵与无偏优化对灰色模型进行改进，通过原始序列的动态更新实现模型的参数更新，在此基础上与泊松曲线模型建立一种组合预测模型，并利用马尔科夫链进行残差修正，得到改进的动态GM-Poisson-Markov组合预测模型。利用汉巴南铁路路基沉降变形监测数据进行实例分析，将预测结果与泊松、灰色模型、非等间距无偏灰色模型以及组合模型预测结果进行对比分析，结果表明:模型对铁路软土路基沉降变形可取得较好预测效果，提高了预测精度与稳定性。     

基于Usher模型的扩底桩Q-s曲线拟合研究

为了深入了解扩底桩Q-s曲线特征,在综合分析扩底桩承载特性的基础上,引入广泛用于经济和资源预测的Usher模型,通过对Usher模型微分方程式的分析表明,目前用于沉降预测的Logistic模型和Gompertz模型是Usher模型的两种简化形式,但Usher模型对于实际情况具有更强的适应性.阐述了Usher模型参数的计算方法,并结合工程实例进行了计算分析与验证,结果表明,Usher模型比Logistic模型和Gompertz模型用于扩底桩Q-s沉降预测的效果更好,预测精度更高,可供工程应用参考.     

Logistic-双曲线组合模型用于黄土高填方路堤沉降预测的研究

Logistic曲线模型与双曲线模型是工程中常用于沉降预测的两种模型。两种独立模型对黄土高填方早期沉降预测的效果较好,但是对于后期沉降、最终沉降量的预测误差较大。将二者合理组合后建立Logistic-双曲线组合预测模型,充分发挥了两种模型的优势。文章结合工程沉降监测试验,对Logistic-双曲线组合预测模型用于黄土高填方的沉降预测进行了研究。结果表明:组合模型与黄土高填方沉降的实测值拟合程度更好、一致性更高,预测精度、适应性均得到进一步提高,故而可以较精准地预测填方体最终沉降量。     

基于速率-沉降特征分析工后沉降预测方法适用性

以曲线拟合法为主,研究了预测模型的速率与沉降的特征,指出了Gompertz模型、Usher 模型等增长曲线预测工后沉降存在的不足,改进了二次三项式预测模型,提出了计算幂函数模型参数的简便方法.结合高速公路长期的工后观测资料,分析了常用方法的适用性和预测精度,并对工后沉降预测模型的选择提出了建议.     

Richards生长曲线模型在PCC桩复合地基沉降预测中的应用

以某绕城公路拓宽工程长期观测资料为基础,探讨了Richards生长曲线模型在PCC桩复合地基沉降预测中的应用,并与指数模型、幂函数模型、平方根模型、双曲线模型、对数模型、成长曲线模型等回归参数模型预测结果进行了对比。工程实例表明,Richard生长曲线模型能很好地预测PCC桩复合地基的沉降规律,预测精度比其他回归参数模型高,对实际工程具有一定的指导意义。     

泊松曲线在组合桩型复合地基沉降预测中的应用研究

泊松曲线法是一种精度较高的沉降预测方法,但是该法只能在等时空距的条件下才能使用,在工程实际中观测的沉降数据很难满足这一要求。文章将泊松曲线引入组合桩型复合地基沉降预测并将其推广到非等时空距数据的情况下。结合工程实例,建立了沉降量泊松曲线预测模型,取得了满意的预测精度。结果表明本文提出的方法有效地扩大了泊松曲线法的适用范围并且具有计算简便、容易推广的优点。     

不同优化类型组合预测模型在沙漠软土路基的应用

某沙漠重载铁路工程，地势低洼路段雨季易积水，加上原有高地下水位的长期浸泡和植物根系的有机分解积累，形成了淤泥质或泥炭质软土地基；运用理论分析、现场监测等方法，从权重分配合理性和子模型组合结构两方面探讨组合预测模型的精度优化效果，开展沙漠淤泥质软土路基沉降预测研究。结果表明：双曲线法、三点法、指数曲线法、泊松曲线法、BP神经网络5种预测模型均能达到较高水平的拟合程度；变权重组合预测模型、引入鲸鱼优化算法的自适应权重组合预测模型、滚动动态组合预测模型对于预测精度、效果的提升较小；引入BP神经网络的误差补偿组合预测模型，极大程度地降低了人为建立子预测模型组合结构所产生的精度影响，在沙漠淤泥质软土路基中具有更优的预测精度及效果。     

差分模型和灰色理论组合预测模型在桥梁施工控制中的应用

以内蒙古包头镫口黄河特大桥施工监控为背景,利用最优加权组合预测模型的基本原理,提出了差分模型和灰色系统理论中的新陈代谢GM(1,1)模型的组合预测模型,预测梁段的应力值。通过与实测值的对比,表明该模型具有较高的精度和较好的稳定性。     

基于动态GM-Markov优化模型的高铁路基冻胀变形预测研究

由于传统灰色模型在预测波动性较大的数据时精度不高，提出一种改进的动态GM-Markov预测模型。利用非等间距加权矩阵与无偏优化对灰色模型进行改进，通过原始序列的动态更新实现模型的参数更新，在此基础上利用马尔科夫模型进行残差修正，得到改进动态GM-Markov预测模型。利用某高铁路基冻胀变形监测数据进行实例分析，将改进的动态GM-Markov模型预测结果与灰色以及非等间距无偏灰色模型、最优组合模型预测结果进行对比分析，结果表明:改进的动态GM-Markov模型对于波动性较大的冻胀变形可以取得较好预测效果，提高了预测精度与稳定性。     

软土地基上旧路拓宽高路堤全过程沉降预测

基于软土地基上高路堤沉降的变形特征,结合沪蓉西高速公路贺家坪连接线K2＋710～K2＋890段软土地基上拓宽高路堤的施工实践,采用Gompertz曲线拟合高路堤全过程的沉降一时间变化曲线,对该高路堤全过程沉降进行监测和分析,表明Gompertz曲线对软土地基高路堤的工后沉降进行预测的合理性。     

越南河内-海防高速公路路基沉降预测模型研究

越南河内-海防高速公路是越南在建的第一条高速公路,为中越两国政府签订的“两廊一圈”宏伟规划的实施工程之一,它的建设将使越南的公路交通运输更加顺畅和快捷,对于促进越南的经济发展、改善投资环境具有重要意义。为了保证越南河内-海防高速公路保时保量完工,必须开展河内-海防高速公路路基沉降规律研究,用于指导河内-海防高速公路的施工和控制工后沉降,确保路基的安全和稳定。选择河内-海防高速公路某标段典型路基段面沉降观测数据进行分析,并采用双曲线模型、指数模型、Logistic 模型和 Weibull模型对路基沉降进行了预测,分析各模型对该工程软土地基沉降预测的适用性,提出 Weibull模型的结果更符合实际工程实际。     

风积沙路基土土-水特征曲线温度效应研究

风积沙非饱和土是沙漠地区公路路基主要填筑材料，其力学性能受赋存气候环境温度影响显著。为研究温度变化对风积沙路基土土-水特性影响规律，在考虑温度对非饱和土表面张力和润湿系数综合影响的基础上，推导建立能够反映温度变化效应的土-水特征曲线模型方程，并基于ASTM D5298滤纸法测试不同干密度风积沙路基土土样在20℃、40℃和60℃条件下达到平衡时的土-水特征曲线，验证建立模型的合理性。结果表明：风积沙土-水特征理论模型曲线与实测值吻合良好，相关系数均在0.93以上，模型合理有效；在高温或低吸力区，温度对风积沙土-水特性影响显著，随着温度升高，土-水特征曲线整体向右下方偏移；在含水率较低的高吸力区，风积沙基质吸力对干密度变化更加敏感，干密度越大，基质吸力越大。所得结论为利用非饱和土理论研究风积沙路基土力学性能奠定了理论基础。     

冻胀状态下盾构隧道匝道非开挖连接最优曲线探究

基于采用主线与匝道盾构间设置横向管幕与冻结法相结合，构筑新的结构来建造两者间分合流段。为了寻求较为合理的曲线连接，首先假定在无弯矩的理想状态下推导出相应的平衡方程，并考察在冻胀情况下判断出最优曲线的轨迹应为圆弧。最后依托上海市北横通道工程实际，选择上下匝道出主线的方案建立最优曲线方程，为结构整体受力分析打下基础。     

基于双曲线切线模量法的饱和尾矿砂单桩沉降计算

提出一种以地基非线性沉降计算的双曲线切线模量法为基础,结合荷载传递法的单桩沉降计算模型,将单桩沉降计算分解为桩底土体变形和桩身弹性压缩两部分。采用双曲线切线模量法对桩底土变形进行计算，相应参数由原位试验得到，能较好地反映原状土特性又能合理考虑其单桩的非线性沉降。利用此计算模型对饱和尾矿砂地基单桩的非线性沉降进行计算，结果表明:计算结果与实测结果较为接近，可为相同类型饱和尾矿砂地基单桩的沉降计算提供参考。     

基于遗传算法和极限学习机的智能算法在基坑变形预测中的应用

为解决传统智能算法网络结构参数复杂、运算速度慢等问题,基于遗传算法和极限学习机构建基坑变形的新型优化智能预测模型。先利用皮尔逊相关系数评价不同影响因素与基坑沉降变形之间的相关性,以确定极限学习机的输入层; 再采用试算法确定最优激励函数和隐层节点数,并将遗传算法和极限学习机耦合,利用遗传算法优化极限学习机的初始权值和阈值,以提高预测精度。经实例检验表明： 1)开挖时间、开挖深度、土体抗剪参数及重度均与基坑沉降变形显著相关,为构建极限学习机输入层提供了依据; 2)在预测过程中,激励函数和隐层节点数对极限学习机的预测效果具有一定的影响,以Sigmiod型激励函数和13个隐层节点数的预测效果为最优; 3)通过遗传算法的优化,能进一步提高预测精度,验证了遗传算法的优化能力和有效性。预测模型在不同工况下的预测结果均较优,说明该模型具有较高的稳定性和可靠性。     

单桩承载力预测的PSO-Gompertz模型研究

在对桩的荷载传递规律进行分析的基础上,运用生物生长观点将Gompertz函数模型用于单桩极限荷载的预测中,给出模型参数估计的粒子群（PSO）方法,并在实例分析的基础上将PSO—Gompcrtz模型与常用预测模型进行了对比。结果表踢：在桩顶静荷载作用下,单桩承载力的发展经历了发生、发展、成熟并趋于饱和的生长过程;桩的荷载Q-沉降5曲线可用logistic函数描述;提出的PSO—Gompertz模型比双曲线模型、指数模型有更高的预测精度。     

基于电机最优回馈转矩曲线的制动控制策略

本文中首先基于电机等效电路模型,分析了车用内置式永磁同步电机的耗能制动状态和回馈制动状态;然后根据电机矢量控制原理,对控制电流指令进行解析,并经试验数据的验证;接着计算得到永磁同步电机最优回馈转矩曲线,并据此提出一种制动回馈能量最优的串联制动控制策略。最后针对某P4并联混合动力商用车,仿真分析了在C?WTVC、CHTC?TT循环工况和试验采集到的某段省道工况下,并联制动和所提出的串联最优制动控制策略下的百公里油耗和制动回收能量。结果表明,与并联制动控制相比,基于电机最优回馈转矩曲线的串联制动控制策略可降低油耗,并回收更多的制动能量,实现制动回收能量和燃油经济性的提升。