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941.
为解决传统智能算法网络结构参数复杂、运算速度慢等问题,基于遗传算法和极限学习机构建基坑变形的新型优化智能预测模型。先利用皮尔逊相关系数评价不同影响因素与基坑沉降变形之间的相关性,以确定极限学习机的输入层; 再采用试算法确定最优激励函数和隐层节点数,并将遗传算法和极限学习机耦合,利用遗传算法优化极限学习机的初始权值和阈值,以提高预测精度。经实例检验表明: 1)开挖时间、开挖深度、土体抗剪参数及重度均与基坑沉降变形显著相关,为构建极限学习机输入层提供了依据; 2)在预测过程中,激励函数和隐层节点数对极限学习机的预测效果具有一定的影响,以Sigmiod型激励函数和13个隐层节点数的预测效果为最优; 3)通过遗传算法的优化,能进一步提高预测精度,验证了遗传算法的优化能力和有效性。预测模型在不同工况下的预测结果均较优,说明该模型具有较高的稳定性和可靠性。 相似文献
942.
为应对岩石地质条件下城市地铁隧道施工工况的特殊性,对应用于青岛地铁2号线的双护盾TBM进行适应性设计。盾体采用模块化设计并在前盾安装配合稳定器工作的辅助支撑,管片吊运直接由吊机喂送至拼装机,后配套出碴配置梭式皮带机,采用满足小转向半径掘进的双激光靶导向系统,从而保证隧道施工过程中装机、始发、掘进、出碴、过站、小曲线半径掘进和洞内拆机等工况的顺利实施,取得良好的应用效果。通过对施工过程中掘进参数、衬砌变形和地表沉降等应用效果的分析,验证了双护盾TBM选型的正确性和对青岛地质的适应性。 相似文献
943.
为有效控制丽香铁路三叠系玄武岩大变形的突出难题,在分析大变形机制及原因的基础上制定支护措施,并进行现场试验,对大变形段的原位强度、松动圈、矿物成分、地应力大小、变形特征、初期支护及二次衬砌内力等进行了测试。总结出以下措施可有效控制玄武岩大变形: 1)加大边墙轮廓曲率及预留变形量; 2)加大初期支护钢架型号及加长边墙系统锚杆; 3)缩短初期支护钢架封闭时间; 4)施作二次衬砌期间控制初期支护变形速率为1~2 mm/d。 相似文献
944.
<正>故障现象一辆现代御翔2.0,搭载四速自动变速箱,型号为F4A42。大修完后客户反应挂前进档冲击严重。故障诊断过程首先对变速箱进行基本检查,发现并无异常,经试车发现,该车冷车正常,热车就会出现挂前进档冲击很大的问题,并且没有故障码。经了解这台变速箱之前由于进水进行过大修,内部胶圈、油环都更换过。对前进档油压进行测试,发现冷车急速油压为145psi,热车为60psi,冷热车油压相差太大,就此诊 相似文献
945.
946.
在高速铁路中,对于铺设无砟轨道的预应力混凝土连续梁桥,控制其工后徐变变形具有十分重要的意义。对宁杭客运专线某处预应力混凝土连续梁桥进行有限元分析,采用不同规范的徐变系数计算工后徐变变形并比较计算结果的差异,同时研究施工过程中延迟铺设轨道的时间及拆除中墩临时固结的时间选择对工后徐变变形的影响。 相似文献
947.
三轴试验是一种重要的土工试验方法,同样不可避免地存在各种误差,随着电子技术的发展,高精密电子量测元件、数据自动化采集系统的应用,使三轴试验的精度得到较大提高,试验数据也变得极为丰富,如何从如此繁杂的数据中提炼出正确有效的数据则是有待解决的问题。以三轴试验测得土体应力应变关系曲线为例,基于土的变形特性,论述了如何扣除试验的系统误差。 相似文献
948.
949.