地应力场边界条件反演的粒子群-差分进化耦合方法

地应力场的准确与否直接关系到岩土工程数值分析结果的可靠性,复杂地质条件下,往往不能满足弹性力学叠加原理,地应力场回归的反演方法受到较大限制。为解决这一不足,提出了一种反演数值模型边界条件来逼近初始地应力场的粒子群-差分进化耦合方法。研究表明,该方法可以避免回归方法获得的地应力场存在加载失真的缺陷,同时可以有效提高粒子群方法寻优的效率,实现地应力场的精确反演。     

水电站地下厂房洞室施工仿真的参数反演分析

采用改进的BP神经网络方法,得到初始地应力场及围岩弹模E,通过验算反演参数的合理性。结果表明该方法对地下洞室施工期间的稳定性状可做出及时准确的判断,具有较好的适用性。     

基于ABAQUS的港工结构计算模型自动地应力平衡方法研究*

初始地应力场是结构-地基相互作用下有限元分析重要的初始条件，其平衡结果的精度将直接影响结构数值分析结果的准确性。虽然自动地应力平衡法操作步骤最为简单、所得结果最优，但受地基或结构形式、地基土层参数及接触等复杂条件的严重制约，其在实际中的应用非常受限。利用ABAQUS软件，在严格遵守实际地应力平衡时间节点的基础上，采用设置生死单元的方式实现初始地应力平衡前、后地基-结构所在空间单元的置换，建立通用自动地应力平衡方法及步骤，并通过多个典型港工结构模型算例进行验证。结果表明，本文的自动地应力平衡方法及步骤简单、易行，且能够方便有效地实现各种复杂情况下港工结构计算模型的初始地应力平衡。     

基于BP神经网络的渗流场反演分析

在岩土工程中,数值分析结果的准确性很大程度上依赖于计算参数的准确性,很多计算失败均来源于参数的错误选择。相对于应力应变分析中的物理力学参数,渗流分析中的参数选取更为困难。文中通过对BP神经网络基本原理的分析,采用BP神经网络实现对岩体渗透参数的反分析,并对BP网络反演分析中相关参数选取的进行探讨。     

径向基神经网络在水下船体防腐中的应用

采用改进型径向基函数神经网络来预测水下船体电位,从而达到船体防腐的目的。首先,分析采用无单元法求解问题的优越性;然后,介绍径向基函数神经网络的原理,通过建立水下船体的数学模型来获得船体电位,采用层次凝聚算法和K-均值聚类算法来确定径向基函数神经网络的中心节点,从而建立神经网络;最后,对神经网络的预测能力进行MATLAB仿真检验。结果表明,采用改进型的径向基函数神经网络来预测船体电位获得了很高的精度,对于船体防腐保护达到了很好的效果。     

流-固耦合坝体渗透率的演变机理

假设坝体岩土为双孔隙度介质，分析了坝体在流体孔隙压力变化和地应力的耦合作用下力学性能的变化和渗透性的演变规律。通过研究流体在岩土层内流动的规律、岩体变形以及力学强度的变化情况，为坝体稳定性与安全性提供参考。建立了基于流体运动、岩体骨架变形以及渗透率变化的数学模型，并根据模型分析地压与渗透率（孔隙度） 变化的规律,为解决工程中的坝体稳定性问题提供理论参考。     

神经网络在船舶水压场信号检测中的应用

在现代战争中,各种水声探测设备被开发出来,用于对我方船只和敌对船只的监测。这些水声设备的基本原理都类似,即基于对水压场的探测,获得目标物的信号特征,并由此甄别出目标物的运动状态。如今人工智能的应用,极大提高了水压场信号的检测水平。本文重点研究舰船水压场的信号检测技术,并基于神经网络算法对舰船的水压场模型进行分析。通过对水压场信号的分析,获得舰船模型的水压场数据。利用Autodyn软件对模拟船舶的水压场状态进行仿真,给出压力强度变化曲线。     

水对滑坡作用机理分析

水是影响斜坡稳定性的主要因素之一,大多数滑坡都是以降雨下渗引起地下水状态变化为直接诱发因素。地表水对滑坡表面冲刷、侵蚀、渗透;地下水对滑坡岩土体有润滑、潜蚀、软化和淋滤作用,由于地下水含量、水头和动静水压力的变化,使得渗流场发生改变,导致地应力场和滑坡岩土体自身力学性质发生变化。在地表水和地下水的双重作用下,导致滑坡产生,本文分析了水-地应力-岩土体的耦合模式及其对滑坡的作用。     

机翼湍流尾流Tr-PIV测量分析

采用Tr-PIV(Time-resolved Particle Image Velocimetry)技术对机翼湍流尾流场的非定常现象进行了测量分析。试验获得了流场瞬时速度场的基本结构演化、流场的湍流强度分布、涡量场、雷诺应力场以及湍流空间相关系数;通过功率谱分析对速度场进行了相位分解,获取了相位平均下的湍流积分尺度。基于泰勒冻结假设及采用以时代空的方法获得了湍流时间积分尺度,同时直接采用速度场空间相关方法获得湍流空间积分尺度,并对二者作了比较分析,讨论了该假设的适用性。     

基于stokes波浪理论的近海风电基础波浪荷载变化规律

针对近海风电基础所处的环境特点,参考实测资料,选取Stokes波浪理论,对作用在风电基础上的非线性波浪荷载进行了研究。计算得出了波浪特征参数确定时波浪的速度势函数、速度场函数和加速度场函数,通过分析其变化规律,计算出作用于基础的总波浪荷载的变化特征;在利用BP神经网络对波浪特征参数变量和周期内波浪荷载极值变量进行预测的基础上,获得了波浪荷载极值分布的概率密度函数。