支持向量机和基于IMF的特征能量法在汽车变速器轴承故障诊断中的应用

针对汽车变速器轴承振动信号的非平稳特征和现实中难以获得大量典型故障样本的实际情况,提出了一种基于内禀模态函数(IMF)的特征能量法和支持向量机的变速器轴承故障诊断方法。对变速器轴承内圈、外圈故障振动信号的分析结果表明,该方法在小样本情况下仍可有效提取变速器轴承的故障特征,并能成功地对其工作状态和故障类型进行分类。     

基于最小二乘支持向量机的公路工程造价预测模型

由于公路工程造价的影响因素错综复杂,且历史数据非常有限,使公路工程造价预测成为典型的小样本条件下非线性回归问题。针对传统的回归方法解决这类问题的不足,该文提出一种新型的公路工程造价预测模型。该模型基于最小二乘支持向量机的基本原理,结合公路工程的具体特征,实现了公路工程造价的智能化预测。新模型充分发挥了最小二乘支持向量机在解决有限样本及非线性回归问题中的优势,建立了较准确的预测模型,且训练速度较普通支持向量机更快。实证数据分析验证了本模型的有效性。     

基于Takens理论和SVM的滑坡位移预测

针对滑坡变形时序非线性,数据量少的特点,引入Takens理论,采用支持向量机(SVM)建立其预测模型,建模过程中,比较了由不同核函数获得的SVM模型的性能,同时将SVM与RBF、El-man神经网络模型进行外推7步预测试验比较。结果表明:RBF核函数具有更好的工程实用价值;在有限样本情况下,SVM预测模型具有更好的准确性和泛化性,其7步预测平均误差率控制在5%以内,可见该方法在滑坡变形预测方面极具潜力。     

路面使用性能综合评价的马氏距离法

本文以马氏距离作为评价路面使用性能的综合评价指标，继承了多指标评价体系的优点，具有物理意义明确，且简便实用的特点，较邹地反映了中岙的功效状态。     

基于支持向量数据描述的驱动桥异响检测

针对驱动桥异响检测缺乏故障样本的问题,提出了异响检测的单值分类法———支持向量数据描述法(SVDD)。这种方法只需要正常运行状态的数据样本,就可以建立单值分类器,区分出正常和异常状态。试验中,提取驱动桥振动信号频谱的二维谱熵作为特征指标,输入到SVDD分类器。结果表明SVDD算法计算效率高,分类效果好,可以满足在线检测的要求。     

隧道底部溶洞顶板安全厚度预测模型

以某公路岩溶隧道为背景,采用二维弹塑性有限元方法对隧道开挖进行数值模拟计算,分析隧道底部溶洞顶板安全厚度的影响因素,研究各影响因素与安全厚度的相关变化规律,并用多元回归和支持向量机方法建立能综合体现各影响因素的溶洞顶板安全厚度预测模型,从而为岩溶隧道设计施工提供一定的科学依据和指导。     

基于神经网络的虚拟基准站自差分GPS定位的研究

提出了一种适合于铁路和公路固定线路的虚拟基准站自差分GPS定位的方法，讨论了建立动态虚拟基准站的方法及基于神经网络的虚拟基准站的结构，并对这一神经网络进行了训练。实验表明，系统的定位精度得到了提高，也有较强的动态跟踪能力。     

探地雷达数值模拟及其在隧道检测中的应用

利用时域有限差分(FDTD)方法,对隧道工程检测中常见检测目标进行数值模拟,分析脱空、单层钢筋、双层钢筋等目标体的探地雷达反射信号图像特征,并对隧道检测中的雷达信号图像采用遗传算法进行反演,引入目标相关系数用于反演结果全局寻优,实现对多次反射的压制,降低浅部钢筋反射信号对识别深部目标体的影响。通过对数值模拟结果进行反演,证明该方法理论上的有效性,并结合工程实践中的应用效果,说明该方法的优点与局限性。     

算子法在常系数线性差分方程中的应用

讨论了常系数性非齐次差分方程特解的求解方法，当自由项f（x）=b^2pm（x）和f（x）=Pm（x）时，引入了一种更为简捷的求常系数线性非齐次差分方程特解的方法-差分算子法。