隧道底部溶洞顶板安全厚度预测模型

以某公路岩溶隧道为背景,采用二维弹塑性有限元方法对隧道开挖进行数值模拟计算,分析隧道底部溶洞顶板安全厚度的影响因素,研究各影响因素与安全厚度的相关变化规律,并用多元回归和支持向量机方法建立能综合体现各影响因素的溶洞顶板安全厚度预测模型,从而为岩溶隧道设计施工提供一定的科学依据和指导。     

工程岩体的支持向量机分类研究

文章提出一种新的工程岩体分类和寻找最优支持向量机网络的方法,通过采用支持向量机的回归算法来解决多类分类的问题。通过对相同工程岩体的分类结果对比,发现可以采用支持向量机回归算法来解决工程岩体的分类问题,取得与采用支持向量机多类分类算法相同的分类效果,从而证明了采用回归算法来解决分类问题是可行的。     

基于PSO-LSSVM的牵引供电系统故障诊断研究

为了提高列车运行稳定性,针对牵引供电系统故障诊断进行研究。根据牵引供电系统工作原理和特性分析故障现象与发生原因,提取用于故障诊断的特征信号;建立基于粒子群优化算法(Particle Swarm Optimization,简称PSO)优化最小二乘支持向量机(Least Squares Support Vector Machine,简称LSSVM)的故障诊断模型,并使用主成分分析(Principal Component Analysis,简称PCA)算法提取数据特征作为故障诊断模型的输入来降低输入维数;使用多种故障诊断模型进行对比分析。研究结果表明:经过PCA算法提取特征的PSO-LSSVM故障诊断模型具有较高的识别效率和识别准确性。     

基于残余力向量法的结构损伤位置识别

为了降低计算误差和增加噪声鲁棒性,基于简化的残余力向量法RFV(Residual Force Vector),对损伤指标虚拟残余力向量PRFV(Pseudo Residual Force Vector)进行了适当的改进.在有限元软件Abaqus平台上,通过数值仿真实例验证了该方法对于损伤识别的有效性.数值分析结果表明:...     

高桩码头桩基动力损伤识别方法

结构的损伤对其动力特性会产生一定的影响,利用结构损伤前后的模态参数的变化来进行结构的损伤识别是行之有效的方法。然而结构在完整状态下的模态参数很难得到,损伤程度更是难以确定。针对上述问题,提出一种基于损伤状态下的拟合曲率模态的损伤识别方法:首先通过损伤后的位移模态拟合出无损伤位移模态,然后根据拟合出的位移模态得到拟合曲率模态,基于损伤后的真实曲率模态相对于拟合曲率模态的突变来判别损伤位置;引入曲率相对改变量、损伤位置参数和模态阶数作为损伤样本的特征向量,通过支持向量机判断结构损伤程度。实例分析表明该方法能够对高桩码头排架结构的损伤进行识别。     

一种基于支持向量机的增量学习算法

具有增量学习功能的数据分类技术与普通的数据处理技术相比较,增量学习分类技术具有明显的优越性?在新的训练过程中充分利用了历史的训练结果,从而显著减少了后继训练的时间。介绍了支持向量机的基本理论和一般的支持向量机增量学习算法,针对有些渐变问题(如机械设备的早期故障期和损耗期),新样本所提供的信息量与历史样本所提供的信息量是不同的,给出一种新息加权的支持向量机的增量学习算法,通过循环来获得最优分类面仿真实验表明,采用加权的增量算法更能反映新样本点的特征?     

基于单参数自调节RM-GO-LSVR的船舶操纵灰箱辨识建模

为实现舵角小、试验数据少条件下船舶操纵辨识建模, 提出了一种船舶操纵运动灰箱模型; 搜集水动力系数已知的船舶运动数学模型作为备选参考模型(RM), 计算被辨识船舶与备选RM的相关系数, 并以此筛选合适的RM; 运用相似准则将观测数据映射到RM的输入值域, 建立被辨识船舶与RM的运动关联, 获得了RM的加速度项, 并使用线性支持向量回归(LSVR)机补偿被辨识船舶和RM加速度项间的误差; 分析了机理模型, 设计了合适的LSVR输入项, 使用全局优化(GO)算法自动调节了LSVR的不敏感边界参数; 基于自航模试验数据训练了灰箱模型, 并与约束模试验(CMT)结果和计算流体力学结果比较, 验证了灰箱模型的泛化能力和预报精度。研究结果表明: 在20°船艏向、20°舵角Z形试验预报中, 灰箱模型所得第一超越角精度至少比CMT、虚拟约束模试验(VCMT)和RM方法所得结果高1°, 灰箱模型所得第二超越角精度至少比CMT和VCMT所得结果高0.4°; 在35°舵角旋回试验预报中, 灰箱模型所得进距精度至少比CMT、VCMT、数值循环水槽试验(NCWCT)和RM方法所得结果高1%, 灰箱模型所得战术直径精度比CMT所得结果低4%, 比NCWCT所得结果高10%;RM方法有助于灰箱辨识建模, GO算法能够优化LSVR的不敏感边界参数, 建立的单参数自调节灰箱辩识建模方法能够实现小舵角、少数试验条件下的船舶操纵辨识建模。     

高海拔地区隧道总造价预测——基于粗糙集-支持向量机模型

利用粗糙集理论对5个影响隧道总造价的初始因子进行属性约减,筛选出影响隧道总造价的核因子集,然后基于所筛选的核因子集建立支持向量回归模型,最后通过该模型对高海拔地区隧道总造价进行预测。通过实例验证,结果表明测试样本的预测值与实测值相差不大,即证明本文所构建模型是一种有效的隧道总造价预测方法。     

基于灰色定权聚类理论的机场道面使用性能评价方法

机场道面使用性能评价为道面使用管理和设计维护维修方案提供决策依据.为评价机场道面的使用性能,建立了机场道面使用性能评价指标体系和评价标准,根据指标的相对重要性用模糊一致性理论确定了指标聚类权重值,用灰色聚类理论通过确定灰类的白化函数和构造聚类行向量完成了机场道面使用性能综合评价;利用单一综合指标和状态向量两种方法表示机场道面使用性能评价等级,既便于评价结果排序又能分析评价结果成因.算例分析显示机场道面表面破损和道面摩擦能力减弱是影响机场道面使用性能的主要原因,案例机场道面使用16年后道面使用性能下降为Ⅲ级(中),机场道面维护维修方案应针对道面表面和摩擦能力的恢复进行设计.