连云港海相固化软土抗拉强度特性及预测方法

依托连云港徐圩港区二港池多用途泊位软基处理工程，开展固化海相软土劈裂抗拉试验，研究了水泥混掺石灰和粉煤灰的抗拉强度变化规律，利用灰色关联理论明确各因素对固化海相软土劈裂抗拉强度影响。研究表明：水泥和石灰混掺的固化效果优于水泥和粉煤灰，水泥和石灰混掺的固化土各龄期抗拉强度是水泥和粉煤灰混掺工况的1.3～2.9倍。海相软土初始含水率从60%增至80%后，7～28 d龄期固化土抗拉强度降幅为24%～75%。含水率和养护龄期是影响固化海相软土劈裂抗拉强度的主要因素；固化剂掺量中，水泥掺量对劈裂抗拉强度影响最为显著。基于人工神经网络的机器学习方法，提出了海相固化软土抗拉强度的预测方法，此方法能快速且准确预测不同初始含水率和固化剂掺量下固化土抗拉强度。     

神经网络驱动的桥梁主动气动翼板颤振智能控制优化

通过风洞试验和数值模拟获得主动气动翼板优化控制参数需要庞大的试验和计算成本，并且难以得到最优的翼板控制参数。基于流线箱梁主动气动翼板颤振控制的风洞试验数据，以翼板与主梁扭转运动相位差为输入，颤振临界风速变化比例为输出建立BP人工神经网络模型，对神经网络进行训练得到了主动气动翼板颤振临界风速预测关系。结果表明：预测输出值和实际值之间误差为5%左右，相关系数为0.965;使用训练得到的人工神经网络模型以1°增量对0°～360°范围内的气动翼板相位差进行遍历计算，得到了两侧翼板相位差对主梁-翼板系统颤振性能的影响规律，当迎风侧翼板相位差位于180°～360°内时系统颤振性能得以提高，最优参数组合为迎风翼板相位差231°,背风侧翼板相位差63°;利用获得的最优气动翼板相位差参数组合，建立了主梁-翼板系统流固耦合模型，对试验和神经网络模型的最优参数的颤振控制效果进行验证，证明了神经网络对颤振控制预测的准确性。提出的通过数据量较少的试验数据训练构建人工神经网络模型，构建预测主梁-翼板系统颤振性能的理论框架，显著改善了颤振控制效果，实现了高精度主动气动翼板颤振的优化控制。