沉降概率计算的蒙特卡罗法

在沉降概率分析中首次引入的蒙特卡罗法,对计算过程的一些具体问题进行了较详细的阐述,对沉降计算结果进行了分析,它们对沉降问题的概率分析以及其它工程的问题的蒙特卡罗计算有一定的意义。     

基于ANN-MC的钢筋混凝土桥墩截面能力概率特征统计方法

在传统概率分析方法的基础上,引入神经网络-蒙特卡罗技术,提出了基于神经网络-蒙特卡罗法的钢筋混凝土截面能力概率分析方法.以桥墩的截面尺寸、箍筋间距、钢筋屈服强度、钢筋的弹性模量、混凝土抗压强度以及混凝土弹性模量作为随机变量.每个变量取7个水平进行正交设计,组合成49个工况进行截面能力分析,并以此作为样本建立神经网络.应用蒙特卡罗法产生大量随机参数,并输入到网络进行仿真,再对仿真结果进行数理统计得到相应的截面能力概率特性.实例验证表明,该方法提高了钢筋混凝土桥墩截面能力概率分析的效率.     

基于蒙特卡罗模拟的投标报价风险分析研究

阐述了蒙特卡罗方法应用于投标报价项目风险分析的整个过程,并进行了实例分析。指出蒙特卡罗方法能够直接处理投标报价项目中所有的不确定性,并用概率分析来表示每一个不确定性、可简化投标报价风险分析的程序和项目,操作简便。     

对软土路基沉降计算的探讨

文中通过对当前公路建设中软土路基沉降计算存在问题的分析,提出在计算过程中应注意的问题,并对最终沉降量的计算方法进行了探讨。     

地基变形的可靠度分析

地基变形控制是建筑物安全可靠的重要保证。采用地基变形规范计算公式,列出地基变形极限状态方程,根据JC法计算可靠性指标β,并结合概率极限理论对地基变形进行可靠度分析。分析中沉降计算经验修正系数φs、压缩模量ESi、基底附加应力p0以及基础底面至第i层土底面的距离zi等均为随机变量且服从正态分布规律,由此得出了地基变形的可靠性指标,进而求出失效概率,定量分析了地基变形可靠度。采用概率分析的地基变形可靠度方法应该得到工程技术人员的重视和推广应用。     

浅析基础沉降计算方法

基础沉降计算问题一直是高等级公路建设中的一个难以解决的问题,我们有必要对基础沉降方法进一步的深入研究.与此同时,计算机技术发展使得很多部门以及行业的计算技术得到了很大程度上的简化,所以将计算机技术应用于基础沉降的计算,也会使得计算变得简便,从而降低计算的难度.介绍了有关基础沉降计算的一些方法,并说明它们各自的优点和不足,并对适用范围进行一定的说明,最后给出相关的建议.     

高速公路软基分层沉降观测及问题初探

通过对广东佛开（佛山－开平）高速公路软基进行分析沉降观测和研究，就软土地基压缩层的计算深度、硬壳层对沉降的影响，沉降计算修正系数的选取等问题进行了初步探讨。     

蒙特卡罗方法和ORDER算法在网络可靠度计算中的对比

对蒙特卡罗方法和ORDER算法在计算某中等规模的桥梁网络连通可靠度方面进行了对比。结果表明:OR-DER算法可以获得更精确的计算结果,而蒙特卡罗方法在计算速度上有优势。计算结果有助于政府管理者更好地了解桥梁网络状态。     

CFG桩复合地基沉降计算方法研究

在现有的沉降计算研究成果的基础上,对CFG桩复合地基沉降计算方法进行了研究,分析了CFG桩复合地基沉降计算的现状,并对压缩模量、附加应力计算方法及附加压力的取值进行探讨,结果表明合理的参数取值对计算不同结构物的沉降是很重要的。     

改进的摩阻力模型在基桩沉降中的应用

针对目前桩基沉降计算问题,引入佐藤悟双折线模型,结合极限摩阻力的有效应力原理,对桩侧摩阻力传递函数进行改进,采用幂级数推导出基桩弹性条件下的位移方程,并采用迭代计算给出了桩顶沉降计算程序算法,最后利用本方法对某工程实例进行了计算,理论计算结果与实测结果较为吻合。     

双重不确定下应急物资多式联运可靠路径优化

为按时、可靠地将应急物资运达目的地，综合考虑需求和运输环境的双重不确定性、节点疫情感染风险、成本约束、班期限制和转运能力限制等，构建以可靠度最大为目标的应急物资多式联运可靠路径优化模型。同时针对所求问题的NP-难特点，设计蒙特卡洛自适应遗传算法和模拟退火遗传算法进行求解，并引入优劣解距离法对算例的运行结果进行分析。研究结果表明：蒙特卡洛自适应遗传算法较模拟退火遗传算法在求解质量和求解时间方面更优，在交叉概率为0.80，变异概率为0.08，种群大小为50的最佳参数组合下，得到的优化路径最大可靠度为85%，且求解出来的最优路线均未经过存在疫情感染风险的节点，求解结果较好。参数分析表明：在交叉概率相同的条件下，两种算法的平均运行时间均随着变异概率的降低而减少，随着变异概率的增加而增加；多式联运路径优化的决策会受水铁班期的影响。     

基于Monte Carlo法的山区路网应急中心选址

阐述了灾时山区路网各路段组成单元通行概率的分析方法,采用Monte Carlo模拟法对山区路网连通可靠度进行分析和计算,并通过概率解析法来检验Monte Carlo模拟法的计算精度。采用Monte Carlo模拟法分析路网节点间连通可靠度,提出了灾时山区路网应急救护中心优化选址方法。最后,通过实例阐述其计算过程。结果表明:采用Monte Carlo模拟法分析山区路网交通节点间的连通可靠度,找出灾时山区路网连通薄弱环节,为山区应急救护中心优化选址提供依据。     

基于Monte Carlo法的山区路网应急中心选址

阐述了灾时山区路网各路段组成单元通行概率的分析方法,采用Monte Carlo模拟法对山区路网连通可靠度进行分析和计算,并通过概率解析法来检验Monte Carlo模拟法的计算精度.采用Monte Carlo模拟法分析路网节点间连通可靠度,提出了灾时山区路网应急救护中心优化选址方法.最后,通过实例阐述其计算过程.结果表...     

基于软基监测的某高速公路桥头跳车诊断分析简

以某高速公路为例,基于其软基监测数据,对桥头跳车进行诊断分析。重点分析了桥头段软基历年沉降在桥台纵断面方向上的变化规律,深入探讨了软基沉降的主要影响因素,系统总结了引起桥头跳车的主要原因。借助浅岗法预测了各桥台软基最终沉降量,并与基于现阶段地质资料的沉降计算值进行了对比分析,验证了二者结果的一致性。最后,对如何处理桥头跳车问题给出了合理性建议。     

用蒙特卡洛法分析重庆至宜昌段月客流的概率分布

结合长江航务管理局实测统计的2006年-2009年各航段月客流量数据,运用蒙特卡洛等方法,对重庆至宜昌段总月客流量进行了模拟分析,并绘出了其概率分布函数图和概率密度分布图,得出重庆至宜昌段总月客流量近似呈正态分布。     

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为了更加准确而有效地描述复杂、时变的城市道路网络和交通状况,并且为道路网络功能的合理级配和缓解城市交通拥堵的局面提供一个切实可行的途径,本文提出了城市道路网络失效相关分析的方法。该方法是在采用改进的多路径交通分配得到的路网流量数据基础上,使用失效准则判定道路单元,再使用Monte Carlo方法和线性回归方法计算道路单元的失效概率和相关系数,最后结合概率网络估算技术判断道路网络失效的相关性。本文还具体结合一个测试网络给出了该方法的使用流程,并论证其可行性。而且分析了失效相关性的影响因素和道路网络功能级配与失效相关性之间的关系。     

大连地铁109标段施工监测研究

针对大连地铁109标段施工过程进行监控量测,分析施工过程中边坡稳定性问题.主要采用电子水准仪二等水准测量方法对边坡沉降进行观测,并采用全站仪对边坡水平位移进行施工过程中的监控量测,全面分析了施工过程中的沉降及水平位移数值变化规律.结果表明:明挖基坑坡顶监测点累计最大沉降值为9.2mm,最大水平位移为17.8 mm,均符合规范要求,施工过程中边坡基本稳定,能够保证安全施工,可为同类工程施工监测提供参考.     

浅埋非圆形隧道开挖引起的力学响应解析解

浅埋非圆形隧道的力学分析对城市地铁隧道的施工安全具有重要意义，其求解难点在于如何考虑重力场的影响以及圆环域保角映射函数的确定.为此，在复变函数理论框架下通过重构解析函数的表达，提出了重力条件下浅埋非圆形隧道力学分析的解耦保角映射方法，该方法将解析函数拆分成两组子函数，并采用不同的局部坐标系进行表达，两组子函数可以分别表达地表边界内与隧道边界外的应力与位移场，同时地表边界与隧道边界也可以单独进行保角映射；利用快速Fourier变换将用于确定解析函数的边界条件方程转化为频域方程进行求解；将本文方法应用于浅埋隧道开挖引起的地表沉降分析.研究结果表明：隧道形状会对地表沉降的大小造成显著影响，其主因素来源于隧道的高跨比；隧道埋深会同时对地表沉降量以及沉降槽宽度产生影响，埋深越小其敏感程度越大；侧压力系数的改变对地表沉降槽的宽度影响较小；与有限元方法相比，本文方法的程序体量极小、计算速度更快且精度更高.     

BP神经网络在悬浮桩复合地基沉降预测中的应用

针对悬浮桩加固深厚层软土地基,提出了根据前期沉降观测资料进行沉降预测的BP神经网络模型.工程实例验证表明:该模型预测精度高,简便易行,可为今后的悬浮桩复合地基沉降预测和计算提供参考.     

非线性随机振动分析的概率密度演化方法

为深入探讨概率密度演化方法对于非线性随机振动分析的适用性,考察了随机地震动作用下一类硬弹簧Duffing振子的非线性响应,对概率密度演化方法与经典非线性随机振动分析进行了比较研究.结果表明:在弱非线性水平,概率密度演化方法与混沌多项式展开、Monte Carlo模拟的解答一致;在强非线性水平,数值求解误差、人为截断误差放大,概率密度演化方法与混沌多项式展开解答在Monte Carlo模拟解附近上下波动,表明概率密度演化方法与经典非线性随机振动解答在均方特征意义上是等价的.