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基于高斯过程机器学习方法的隧道围岩分类模型 总被引:1,自引:0,他引:1
针对现有围岩分类方法的局限性,基于工程实例,利用分类性能优异的高斯过程机器学习模型建立围岩类别与其主要影响因素之间的非线性映射关系,进而提出一种基于高斯过程的隧道围岩分类模型,实现不同情况下围岩分类的合理识别.将该模型应用于川藏公路二郎山隧道围岩分类,研究结果表明,隧道围岩分类的高斯过程机器学习模型是科学可行的,与人工神经网络模型、支持向量机模型相比较,该模型具有参数自适应化的优点,能方便快捷地给出合理可靠且具有概率意义的围岩分类评价结果,可对围岩分类结果的不确定性或可信度进行定量化评价. 相似文献
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从整车系统控制角度出发,提出了一种纵向动力学集成控制的解决方案.在功能上,综合各子系统控制特性与应用范围,实现了整体性能的优化;在硬件上,对复杂的传感器、控制器与执行器进行整合,开发了模块化的车载试验平台;在软件上,基于分层协调控制结构,提出了纵向动力学协调控制器,有效融合底层子系统的控制策略.实车试验结果表明,所开发的集成控制系统避免了多个子系统间的互相干扰,进一步提高了车辆纵向运动的综合性能. 相似文献
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为了研究榆林地区风积沙的工程技术分类,依托陕西省榆林市境内穿越风积沙地区的国道210陕蒙段和省道204榆靖段的改扩建工程,采集沿线风积沙样,对沙样进行了筛分、含泥量、液塑限等试验,分析了筛分试验结果和级配指标,确定了风积沙分类的划分依据,对榆林地区风积沙进行了工程分类,并通过击实和强度试验,进行了验证性分析。研究结果表明:榆林地区风积沙颗粒粒径主要分布在0.075mm~0.3mm之间,陕蒙段风积沙的砂粒含量整体大于榆靖段;沙样区分应采用方孔筛颗粒分析,确定0.15mm为风积沙分类的关键筛孔;依据0.15mm筛孔通过率,将该地区风积沙划分为3类,即A类(通过率小于30%)、B类(通过率在30%~60%之间)和C类(通过率大于60%);建立细度模数和0.15mm筛孔通过率的关系,进一步说明了0.15mm筛孔通过率作为分类指标的合理性;水泥稳定3种风积沙的最佳含水率、最大干密度和7d无侧限抗压强度具有明显的区别,验证了文中风积沙分类方法的实用性。 相似文献
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