基于弹塑性理论的隧洞围岩稳定可靠度分析

在隧洞围岩稳定性分析中,运用可靠度理论比传统的安全系数法更符合实际。以圆形隧洞围岩的弹塑性分析的解析解为基础,建立圆形隧洞围岩稳定性分析的可靠度分析模型。考虑到功能函数的高度非线性,采用Fortran语言编制可靠指标的计算程序,并结合实例对可靠指标的影响因素进行分析。     

TNF-α基因启动子-308G/A与PPAR-γ2基因-C34G多态性的交互作用与急性胰腺炎及其严重程度的关系

目的探讨TNF-α基因启动子-308G/A与PPAR-γ2基因-C34G多态性的交互作用与急性胰腺炎(AP)及其严重程度的关系。方法选择轻度AP(MAP)、中度AP(MSAP)和重度AP(SAP)患者各150例,以450例健康体检者作为对照组。利用聚合酶链反应(PCR)技术检测外周血白细胞TNF-α基因启动子-308G/A和PPAR-γ2基因-C34G多态性,并用DNA直接测序法验证结果。结果 -308G/A(GA)、-308G/A(AA)、-C34G(CG)和-C34G(GG)基因型频率分布在MAP组分别为24.00%、26.67%、24.00%、26.00%,在MSAP组分别为34.67%、36.67%、34.00%、36.67%,在SAP组分别为42.00%、46.00%、43.33%、46.00%,在对照组分别为14.44%、14.22%、12.89%、14.67%,基因型频率在MAP组、MSAP组、SAP组与对照组之间均有统计学差异(P均<0.01)。-308G/A(GA)和-308G/A(AA)基因型者患AP的风险均显著增加(ORMAP=2.526 5,ORMSAP=6.182 5,ORSAP=17.876 0;ORMAP=2.570 0,ORMSAP=6.401 8,ORSAP=18.903 4),-C34G(CG)和-C34G(GG)基因型者患AP的风险也显著增加(ORMAP=2.668 4,ORMSAP=6.776 9,ORSAP=22.207 2;ORMAP=2.633 8,ORMSAP=6.472 5,ORSAP=21.570 2)。基因突变的协同分析发现,-308G/A(AA)/-C34G(GG)基因型在MAP组、MSAP组、SAP组和对照组的分布频率分别为7.33%、13.33%、20.67%和2.00%,经χ2检验各组之间均有统计学差异(P均<0.01)。-308G/A(AA)/-C34G(GG)基因型者患AP的风险显著增加(ORMAP=7.284 2,ORMSAP=41.296 1,ORSAP=363.973 6),-308G/A(AA)与-C34G(GG)基因型在AP发生、发展中存在正向的交互作用(γ2MAP=2.114 2,γ4MAP=2.080 0,γ2MSAP=2.108 7,γ4MSAP=2.050 6,γ2SAP=2.138 8,γ4SAP=2.000 1),另外在-308G/A(GA)和-C34G(GG)之间、-308G/A(GA)和-C34G(CG)之间及-308G/A(AA)和-C34G(CG)之间均存在正向交互作用(γ均>1)。结论携带-308G/A(GA)、-308G/A(AA)、-C34G(CG)和-C34G(GG)基因型的个体属AP高危险人群,基因型多态性的交互作用促进了AP的发生、发展。     

代价敏感正则化有限记忆多隐层在线序列极限学习机及图像识别应用

将深度神经网络的多隐层特性融入在线序列极限学习机框架,提出代价敏感正则化有限记忆多隐层在线序列极限学习机,其中,代价敏感性由加权最小二乘法体现,有限记忆性通过及时丢弃过时旧数据体现。实验结果表明,加入了多隐层特性的在线序列极限学习机在图像识别准确率上比单隐层的在线序列极限学习机有所提升,在识别准确率的稳定性方面也比单隐层网络更出色。     

含裂纹损伤箱型梁剩余扭转极限强度研究

针对含裂纹损伤箱型梁的剩余扭转极限强度问题,通过考虑结构特征及裂纹分布的差异性,基于净截面屈服理论提出更为准确地评估裂纹影响的剩余扭转极限强度简化计算公式,能够很好地反映裂纹损伤所导致的极限强度衰减趋势。利用非线性有限元方法,考虑中心裂纹与边缘裂纹2种裂纹形式,考察结构应力分布的变化与规律,验证扭转载荷下裂纹分布与裂纹尺寸对剩余极限强度的影响。数值计算表明,本文提出的公式具有较好的准确度。     

基于极限学习机与旋转森林相结合的栈式深度学习分类方法

大数据时代的到来导致简单机器学习所建立起来的单一模型往往不能充分挖掘大样本数据所承载的丰富信息,同时在学习能力上也略显不足.在此背景下,文中将旋转森林算法(rotation-forest, ROF)与极限学习机(extreme learning machine, ELM)相结合,构建一个基础神经元单元,然后通过栈式泛化原理进行逐层构建,形成一种快速保持源域空间特征的深度学习模型(D-R-ELM).D-R-ELM由多个基础神经元构成,这些基础神经元通过一种特殊的栈式构造方式,既保证了较好的学习能力,同时也减少了训练成本.实验结果表明:D-R-ELM的深层结构模型,在大样本数据上相比于Adaboosting、Bagging、ELM、ROF和Rotboost传统分类器表现出更好的分类性能、稳定性与泛化性能.     

层次极限学习机用于高光谱图像预测绝缘子污秽度

高光谱图像具有图谱合一、光谱范围广及分辨率高等优势，能精细化地反映物质微观特性. 为此，引入高光谱成像技术以非接触式预测绝缘子污秽度. 考虑到极限学习机具有学习效率高和泛化能力强等优点，提出基于正则化约束极限学习机的绝缘子污秽度预测（extreme learning machine-insulator pollution degree prediction，ELM-IPDP）模型. 此外，为进一步提升预测性能，引入层次极限学习机从复杂的高光谱图像中学习出有效、抽象、判决性特征表示，继而建立基于层次极限学习机的绝缘子污秽度预测（hierarchical ELM-IPDP，HELM-IPDP）模型. 在不同的训练集与测试集比例和不同隐含层神经元个数的情况下分别进行实验，从实验结果可知:ELM-IPDP模型和HELM-IPDP模型的预测性能基本上随着隐含层神经元个数和训练样本的增加而不断提高；当训练集与测试集比例为9∶1时，ELM-IPDP模型的均方根误差和相关系数分别为0.040 3和0.944 7，而HELM-IPDP模型的均方根误差和相关系数分别提升到0.022 3和0.972 0.      

纯钛桩核及纤维桩核冠修复上颌中切牙薄壁残根后的有限元应力分析

目的通过建立纯钛桩核冠及纤维桩核冠修复上颌中切牙薄壁残根的三维有限元模型,分析正常咬合情况下两种桩核系统修复上颌中切牙薄壁残根后的应力分布。方法使用Inveon Micro-CT断层扫描技术以21μm最小层间距扫描上颌中切牙切缘至牙根全长,获得横断面DICOM格式数据,利用Inveon Research Workplace图像分析软件进行上颌中切牙外形重建,结合医学逆向工程软件Mimics、Geomagic、Catia建立三维有限元模型。用Ansys Workbench软件对所建模型进行网格划分和模拟加载,利用有限元分析法比较两种桩核系统修复后牙根的应力分布。结果纤维桩核修复组牙根牙本质最大主应力、剪切应力、等效应力峰值均比纯钛桩核修复组减少60%左右,纯钛桩核修复组牙根各区域应力值均大于纤维桩核修复组。同时,两组应力集中区域均出现在牙根唇侧中上1/3,该区域纯钛桩核组应力值达到37.73MPa,为纤维桩核修复组的1.9倍。结论有限元分析提示,上颌中切牙薄壁残根的两种修复方式中,纤维桩树脂桩核冠能更好地避免牙根的应力集中,从而有效降低牙根折裂的概率,可为临床薄壁残根的修复设计提供参考。     

基于有限元法的箱型梁极限强度影响因素及敏感分析

船体箱型梁极限强度的有限元计算方法应用广泛,但其计算方法具有一定的不稳定性。本文开展对箱型梁简化模型的极限强度研究,基于非线性有限元法计算3种典型箱型梁模型的极限强度,与已有实验数据比对,验证本文有限元算法的可靠性。通过分析箱型梁边界条件类型、网格密度大小和初始缺陷等敏感因素,发现边界条件未设置延长段的模型计算误差达到了20%,粗糙网格计算误差达到了30%,初始缺陷大小为0.01～0.02倍箱型梁跨长时,计算结果敏感性较小。     

基于船冰碰撞的含凹陷损伤加筋板极限强度研究

为研究基于船冰碰撞的含凹陷损伤加筋板的极限强度,结合Derradji-Aouat各向同性三维失效准则和弹脆性破坏模式,提出基于线弹性的多表面失效海冰本构模型。利用Ls-dyna二次开发技术,编译生成相应的求解器。通过与球形冰撞击刚性板和柱形冰撞击船体舷侧板架仿真对比分析,验证了基于线弹性多表面失效海冰动力本构模型更加适用于船冰碰撞问题的研究。利用Ls-dyna模拟海冰与船体加筋板碰撞,并将含凹陷损伤加筋板模型导入Ansys中进行加筋板剩余极限强度的计算,得到考虑凹陷影响的加筋板极限强度。结果表明,凹陷对加筋板极限强度的衰减主要体现在凹陷面积,并且凹陷面积和深度对加筋板极限强度的衰减作用随着面积和深度的增加而逐步减弱。