浅析地震走时层析成像计算中的问题

基于Dijkstra最短路径算法射线追踪是地震走时CT常用的一种算法。指出了该方法高速背景中的低速异常问题，即可能会出现“暗区”现象：基于最短路径算法的CT反演可能无法确定低速异常的真实速度。给出了理论分析和模型试算。在进行射线追踪时，速度单元边插入节点的数量对反演结果有较大影响，通过理论模型探讨了这一问题，并给出了比较实用的节点插入数量。在实际工作中，该两方面因素对资料处理和地质异常的分析具有较重要的指导作用。     

混凝土超声波幅值衰减层析成像研究

通过试验确定了首波幅值随传播角度变化在混凝土中的衰减规律,建立超声波在混凝土中的传播方程;阐述了超声波首波幅值衰减层析成像的原理和方法;对2个内部模拟有砂浆块和空洞缺陷的C30素混凝土试件进行超声波测试,采集初至走时和首波幅值数据。试件的超声波速度结构在由速度反演确定后,通过编制的首波幅值衰减反演程序,获得层析面上吸收系数的分布图像。试验结果表明：首波幅值衰减反演不但能正确反映试件内部的缺陷情况,而且比速度反演对缺陷区更敏感。     

基于MEC-BP神经网络的基坑水平位移反演分析

随着城市地铁建设快速发展,地铁车站基坑的变形要求越来越严格,基坑土层设计参数的选择面临着极大挑战.利用思维进化算法(MEC)优化BP神经网络的初始权值和阈值,结合有限元数值模拟,提出基于基坑水平位移的土层参数反演分析方法.采用文献算例对该方法进行验证,并与不同反演方法进行对比.研究结果表明:1)MEC-BP神经网络对多工况水平位移的反演分析结果与文献结果基本一致,验证了该方法的有效性和实用性;2)MEC-BP神经网络的收敛速度快于遗传神经网络(GA-BP),其反演结果优于常规BP神经网络、GA-BP方法和修正高斯-牛顿法(G-N);3)采用标量误差函数Ferr进行寻优,可以提高MEC-BP法水平位移反演分析结果的稳定性和准确性.     

防波堤抛石挤淤沉降数值计算方法研究

引用非定常西原黏弹塑性流变模型表达淤泥质软黏土的本构关系;结合模拟退火全局优化算法理念,基于MATLAB和ABAQUS交互软件平台,开发模拟退火法与有限元耦合反演程序,以获得模型计算参数;最后进行抛石挤淤后防波堤基础下卧淤泥质软黏土的变形数值计算分析。结果表明,非定常西原黏弹塑性流变模型适宜于表达淤泥质软黏土的本构关系;模拟退火全局优化算法与有限元耦合反演模型计算参数的效果好,适用于沉降数值计算分析。本文为抛石挤淤后防波堤基础沉降预测和控制提供了数值计算方法参考。     

大地电磁约束反演在隧道勘探中的研究

研究目的:首先在OCCAM反演方法基本原理研究基础上,对OCCAM的目标函数进行修改,加入约束反演项,提出电性参数约束反演的概念,并进行电性参数约束反演模块的开发,最终提高大地电磁方法在长大隧道勘探中的分辨能力。研究结论:对比模型的常规反演和电性参数约束结果发现,利用先验信息的约束反演成像效果明显优于常规反演方法;将此方法应用到实际资料处理中,对比渝利线方斗山隧道电性参数约束反演前后结果,约束反演结果对褶皱、断层、岩溶等地质构造的反映更符合实际。     

基于多个非线性映射模型的单向Hash函数算法研究

鉴于单个混沌映射模型构成的单向Hash算法的安全性差、易被预测等问题,本文提出了基于多个非线性映射模型的单向Hash函数算法.即在构建产生多种混沌序列的多个混沌映射模型的基础上,根据切换策略在明文信息的不同位置产生不同的混沌序列,并用线性变换后的信号信息对混沌参数进行调制来构造单向Hash函数.通过仿真进行该算法的单向性、运算速度、碰撞等性能分析.研究结果表明: 较基于单一混沌映射的Hash函数而言,该算法具有实现简单、运算速度快、抗碰撞性能好等优点,具有一定的应用价值.     

利用模拟退火实现基于MP的信号稀疏分解

信号的稀疏表示在信号处理的许多方面都有重要的应用,但稀疏分解计算量十分巨大,难以被推广而实现产业化.模拟退火算法模拟高温金属降温的热力学过程,广泛应用于求解组合优化问题.本文将模拟退火算法运用到信号的稀疏分解中,首先随机产生一组原子参数组,然后分别计算每个原子与信号或信号残差的内积的绝对值,找出内积绝对值最大的原子参数组并对它进行模拟退火处理,用处理的结果作为匹配追踪(MP)过程中每一步的最优解.在计算过程中利用原子的特性,进一步提高了信号稀疏分解的速度,并用本文提出的算法与其它方法进行了比较,实验结果表明了该算法的有效性.     

改进的模拟退火算法在网架结构优化中的应用

模拟退火算法是一种求解大规模组合优化问题的随机搜索方法,虽然已在工程中广泛应用,但算法的效率并不高。为改善算法的收敛速度和解的质量,在模拟退火算法的基础上引入搜索效率高的复形法,将两者的优点有机结合,构成一种新型的算法——复形模拟退火算法,并将其应用于网架结构优化设计中。优化结果表明,将复形模拟退火算法应用于网架结构优化设计是可行的,有效的。     

大地电磁二维正则化反演研究

研究目的:在大地电磁反演方法的研究中,模型与观测数据一般是非线性关系,观测数据的有限性及含噪声使得反演结果具有非唯一性,地球物理建模理论的近似和先验信息的不足使得各反演方法难以兼顾解决全局收敛和高效收敛问题。通过在目标函数中采用正则化方法,可以使得不适定反演问题具有稳定的反演结果,改善解的稳定性和非唯一性问题。因此,寻求一种合适的二维正则化反演方法显得尤为重要。研究结论:(1)求解适定的大规模反演线性方程组时,为了改善高斯-牛顿法的局部收敛,可以采用阻尼高斯-牛顿迭代算法,通过对理论模型的试验,基于阻尼高斯-牛顿算法的大地电磁二维正则化反演计算结果真实地反映了模型的地电参数,准确地把握住异常体的深度及大小,说明该反演算法是有效的;(2)将模型反演计算的预测数据与实际的观测数据进行对比分析,无论是预测视电阻率数据,还是阻抗相位数据,都与其实际观测数据基本吻合,说明了反演算法的准确性,适用于大地电磁的二维资料解释;(3)利用GCV法可以有效地确定出较优的正则化参数,将不适定问题转化为适定问题进行求解,保持数据目标函数和模型约束目标函数之间的平衡关系,进而使模型方差和分辨率之间达到最佳折衷;(4)该反演方法适于近似水平地形条件下进行大地电磁二维正演模拟,可用于铁路、公路等勘察领域二维大地电磁数据资料解释中。     

面向布局问题求解的混合全局优化算法研究

布局问题属于NP完全问题。由于布局函数的病态性状，传统的优化算法很难解决此问题。遗传算法、模拟退火算法等对全局优化展示了一定的前景，但是它们的求解精度和效率不能令人满足。本文将启发式随机搜索策略和局部优化算法相结合，构造了混合全局优化算法（MGOA）来解决这一困难。通过典型测试函数与经典遗传算法，模拟退火算法，复合形法进行比较验算，表明该算法具有优良的求解质量和较好的求解效率；并以旋转卫星舱布局的简化模型为背景，建立多目标优化数学模型，通过一个已知最优解的布局算例与遗传算法和乘子法的计算结果比较，该算法求解的质量和效率更优。表明此算法在布局优化中具有应用潜力。     

基于进化神经网络的超声回弹综合法火灾后混凝土强度的评定

基于火灾高温后混凝土强度的评定是判断火灾后建筑结构损伤程度、剩余承载力的重要依据,设计了一个进化神经网络模型,用遗传进化算法优化RBF网络的连接权和网络结构,并将其应用于火灾后混凝土抗压强度的评定,给出了混凝土强度测试的实验方法。研究结果表明,所提出的进化神经网络比回归计算方法具有更高的识别精度和较强的实用性。     

建筑结构强度超声回弹逆回归区间融合评定法

运用因变量估计自变量及其可能取值范围的逆回归分析方法代替传统的回归分析方法,推导出回弹值和声速值的逆回归模型数据融合测强曲线。运用区间估计方法代替传统的点估计方法,导出结构混凝土强度的置信上限、下限和置信区间。给出混凝土强度的判定标准,在给定高置信度下对结构混凝土强度做出合格、不合格和待定结论的定量判断。该测强曲线比任何单一方法的测强曲线的精度高,减小偶然误差,能够消除无损检测中无法通过仪器校准的系统误差,并且解决了回弹值和声速值不同量纲的数据融合问题。     

基于用户平衡分析的旅客列车始发时间分布优化

设计了基于旅客列车始发时间分布的旅客出行选择网络，并研究了该网络上旅客的各项出行费用，以旅客出行总费用最少为优化目标，建立了车站旅客列车始发时间分布的双层规划模型，同时设计了模拟退火启发式算法。模型反映了列车能力对客流分布的影响和拥挤条件下的旅客群体选择行为。算例分析结果表明，采用该模型与算法取得较好优化效果。     

SA-BP神经网络在轨道电路故障诊断中的应用研究

针对25 Hz相敏轨道电路故障的复杂性,提出一种模拟退火(SA,Simulated Annealing)算法与BP神经网络相结合的故障诊断方法。发挥SA算法全局寻优的特点来优化BP神经网络的学习过程,避免网络训练时间长和陷入局部极小值;通过Matlab进行仿真分析,结果表明,将该方法应用于轨道电路故障诊断,可有效提高故障诊断效率和准确度。     

超声波检测钢管混凝土密实性

利用超声波在均匀介质中传播的速度为常数的原理,进行超声波法检测钢管混凝土密实性的研究。结果表明,超声波对钢管壁与混凝土脱开缝隙一类的缺陷相当敏感;检测时应尽量使用频率匹配的中低频传感器,测试频率一般选择在40～100kHz范围之内。超声波对钢管混凝土检测的结论表明,混凝土与管壁的脱离存在一定的规律性,拱脚部位混凝土比较密实,拱顶部位脱开现象比较普遍。     

基于四维可视化算法的牵引变电所位置优化

针对牵引供电系统设计的复杂性以及传统优化设计方法过程繁琐且很难找到可靠的最优解,粒子群和遗传算法等的迭代过程复杂并且容易陷入局部最优解的问题,将一种四维可视化算法运用到牵引供电系统的优化设计中。四维可视化算法不需要设定初始解、能够同时展现全局最优解的分布、能判断解的稳定性、方便添加约束条件。四维可视化优化算法通过编程使目标函数的最优解集在四维数据场可视化。以接触网对地电压为约束条件,以牵引网有功功率损失最小为目标函数,运用四维可视化算法进行牵引变电所和分区所位置的优化设计。通过实例计算验证了四维可视化算法可有效降低牵引网的功率损失。研究表明该方法能很好地克服传统方法和粒子群等优化算法在牵引供电系统优化设计中的不足。     

基于运行网络配流的客专列车开行方案遗传优化研究

借助于遗传算法的求解功能和特点,将客运专线旅客列车开行方案优化问题描述为对列车运行网络客流分配的寻优。最优的列车开行方案对应于最优的客流分配方案。首先,针对任意的列车开行方案,构建费用—容量运行网络,并通过该网络的最小费用流描述最优客流分配方案,用运行网络中客流分配的最小费用作为个体适应值函数;而后,考虑到网络中列车保本定员限制所产生大量不可行个体的优良遗传信息,设计出求解直线型客运专线单方向旅客列车开行方案优化问题的协同对称群体交叉遗传算法,并进一步将其推广到网状客运专线上。研究发现:可以将开行方案编码的个体描述为含有阶跃容量限制的费用—容量网络,个体的适应值对应于该网络的最小费用流;在非能力过剩网络中,不会出现违反阶跃容量限制的可行流,并且可以通过控制网络容量,避免产生固定费用和负费用。     

铁路罐式集装箱空箱调配优化模型及遗传模拟退火算法

针对罐式集装箱运输的特殊性,考虑重箱流和空箱流调配的综合优化,以罐箱运输费用最小为目标,建立铁路罐式集装箱空箱调配优化多商品网络流模型,并构造了1种嵌入模拟退火操作的遗传算法对之进行求解。为了使模型与算法可得到更符合实际、操作性更强的结果,给出了3种空罐箱调配的策略,作为隐含条件加入到算法求解过程中。利用自适应遗传模拟退火算法对随机生成的实际规模问题算例进行求解,并与用通用代数建模系统软件GAMS的计算结果进行对比。结果表明,前者得出的结果与最优解差距不大,而且运算速度更快,更能满足解决实际问题的需要,为铁路罐箱调配优化提供了良好的决策支持模型和算法。     

华县制梁场001号梁体混凝土质量检测与研究

研究目的:预制梁混凝土表面经常出现外观颜色明显差异的现象,采用非金属超声波探伤技术简捷快速进行质量检测,并应用误差理论进行数据分析研究,可对梁体混凝土结构缺陷和表面颜色差异进行区分。研究结果:对混凝土体内的缺陷,应用非金属超声波探伤技术检测是一种简捷快速的方法。应用误差理论进行数据分析研究,对梁体混凝土结构缺陷和表面颜色差异进行了区分。