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941.
基于自回归条件异方差转换指标的非线性损伤识别   总被引:1,自引:0,他引:1  
为了解决时域非线性损伤的识别问题,基于自回归条件异方差(ARCH)模型的基本理论给出了ARCH模型建模的定阶方法及模型参数估计的极大似然估计法;分析了结构非线性损伤的特性,提出了基于ARCH模型的非线性损伤识别原理;考虑到基于自由度的损伤指标难于判断损伤位置,故提出了一种自回归条件异方差转换指标;在测量误差和模型误差的影响下,使用3层框架结构的非线性损伤试验来验证该损伤指标的有效性. 试验结果表明:非线性间隙距离为0.05 mm和0.10 mm时,损伤位置第3层的自回归条件异方差转换指标值比传统的倒谱测距转化指标值高21.7%以上;当非线性间隙距离为0.20 mm时,第3层的自回归条件异方差转换指标值比倒谱测距转化指标值高3.7%.   相似文献   
942.
铁路信号安全关键软件的组合测试序列集约简   总被引:2,自引:2,他引:0  
针对现有铁路信号系统安全关键软件t-路组合测试序列生成方法在处理大规模输入时产生冗余测试序列,导致测试执行成本较高的问题,提出了一种基于贪婪-粒子群混合优化算法的t-路组合测试序列集约简方法,用于降低序列集的执行成本. 首先,以执行成本最低为约简目标,建立针对t-路组合测试序列集约简的优化模型;然后,在保证测试序列集逻辑覆盖特性的基础上,采用贪婪-粒子群混合优化算法求解模型,计算约简后的测试序列集;最后,以ZPW-2000轨道电路接收器软件作为研究对象,以其生成的2-路组合测试序列集为例开展约简验证. 结果表明,所提方法在保证2-路组合覆盖和逻辑覆盖的前提下,对单个序列集的执行成本约简幅度最高达到98.33%,对序列集总的执行成本约简幅度达到36.10%,验证了所提方法的可行性和有效性.   相似文献   
943.
为了准确模拟RC (reinforced concrete)矩形空心桥墩的刚度退化特性,为桥梁震后可恢复性能研究提供理论基础,进行了不同设计参数的14个RC矩形空心墩模型拟静力试验. 通过引入峰值位移影响系数体现刚度退化与峰值位移的关联,建立修正的Bouc-Wen-Baber-Noori (BWBN)滞回模型;基于粒子群-引力搜索混合智能优化算法(combination of particle swarm optimization and gravitational search algorithm,PSOGSA)识别实测滞回曲线对应的滞回参数,并建立桥墩设计参数与滞回参数间的对应关系,进而总结滞回参数的经验预测方法. 研究结果表明:修正的BWBN滞回模型曲线与实测滞回曲线吻合程度高,相关性系数在0.98以上,且新型滞回模型能准确地反映出桥墩侧向刚度随墩顶位移退化的特性;PSOGSA算法能精确地识别实测滞回曲线的模型参数;采用经验预测方法得到的模型曲线与实测滞回曲线的相关性系数为0.83,该方法适用于缺乏实测滞回曲线的桥墩.   相似文献   
944.
为对支架现浇预应力混凝土连续箱梁桥施工控制技术进行探讨,本文从以有限元分析模型入手,对比两种模型的仿真结果以确定有限元仿真计算的可行性;通过对比各个施工方案的有限元计算结果,优选出桥梁施工方案;通过分析桥梁线形以及内力的仿真结果,得出桥梁施工控制的成果。  相似文献   
945.
本文通过对石马寨隧道进口浅埋段冒顶塌方情况的原因分析;采取了止浆墙、抗滑桩、挂网锚喷等措施封闭洞内塌方体,防止冒顶塌方继续延伸;采用长管棚注双液浆结合地表塌穴处理技术,并针对塌方体的松散、含水量大的特点,选用凝结时间可控、提高注浆结石率的水泥-水玻璃双液浆做为塌方体固结材料等有效措施进行处理,使塌方段围岩达到稳定状态,开挖支护工作顺利通过,可为类似隧道工程事故处理提供借鉴与参考。  相似文献   
946.
在探析公路网规模影响因素和发达国家公路建设发展规律的基础上,分析预测公路网总里程的各种方法的优缺点,并采取综合模型法对传统预测模型预测结果进行优化,并建立指标体系,采用模糊多层次综合评判法对预测结果进行评价。根据实例验证,提出的方法具有良好的科学性和可操作性。  相似文献   
947.
为了分析自动驾驶车辆对交通流宏观特性的影响, 以手动驾驶车辆与自动驾驶车辆构成的混合交通流为研究对象, 提出了不同自动驾驶车辆比例下的混合交通流元胞传输模型(CTM); 应用Newell跟驰模型作为手动驾驶车辆跟驰模型, 应用PATH实验室真车测试标定的模型作为自动驾驶车辆跟驰模型; 计算了手动驾驶与自动驾驶车辆跟驰模型在均衡态的车头间距-速度函数关系式, 推导了不同自动驾驶车辆比例下的混合交通流基本图模型, 计算了混合交通流在不同自动驾驶车辆比例下的最大通行能力、最大拥挤密度以及反向波速等特征量, 依据同质交通流CTM理论建立了不同自动驾驶车辆比例下的混合交通流CTM; 选取移动瓶颈问题进行算例分析, 应用混合交通流CTM计算了不同自动驾驶车辆比例下的移动瓶颈影响时间, 应用跟驰模型对移动瓶颈问题进行微观数值仿真, 分析了混合交通流CTM计算结果与跟驰模型微观仿真结果之间的误差, 验证了混合交通流CTM的准确性。研究结果表明: 混合交通流CTM能够有效计算移动瓶颈的影响时间, 在不同自动驾驶车辆比例下, 混合交通流CTM计算结果与跟驰模型微观仿真结果的误差均在52 s以下, 相对误差均小于10%, 表明了混合交通流CTM在实际应用中的准确性; 混合交通流CTM体现了从微观到宏观的研究思路, 基于微观跟驰模型与目前逐步开展的小规模自动驾驶真车试验之间的关联性, 混合交通流CTM能够较真实地反映未来不同自动驾驶车辆比例下单车道混合交通流演化过程, 增加了模型研究的应用价值。   相似文献   
948.
系统总结了列车运行引起环境振动的各类预测方法及其不确定性问题, 梳理了初步预测、确认预测和精准预测3个预测等级内各种方法和模型近10年来的发展状况; 讨论了模型输入参数的随机不确定性, 包括车辆之间差异、轮轨磨耗以及预测模型中输入地层参数等带来的不确定性; 根据新的测试结果分析了车轮和钢轨磨耗状态对地铁振动源强不确定性的影响。研究结果表明: 机器学习方法和地层传递函数解析法可用于初步预测阶段; 用于确认预测的各类数值和解析模型日益完善, 预测效率日益提高, 但考虑车轮和钢轨磨耗发展的轮轨激励输入方法仍有待进一步完善, 仍需进一步发展振动传递路径清晰且可用于工程预测的建筑结构动力学模型; 精准预测需要发展混合预测方法并研究其在地下线振动预测中的应用; 目前对预测结果精准性和预测方法可靠性的研究十分欠缺, 绝大多数预测只能给出定值结果, 无法考虑轮轨磨耗、养护管理水平和振动在地层中传播的不确定性; 建议进一步开发具有远程智能离线采样功能, 并可在建筑结构上长期便捷安装的小型振动采集装置, 以便与机器学习预测方法相结合, 从而适应未来智能化预测的发展要求; 建议发展能够描述钢轨短波磨耗状态等级和车轮不圆顺等级的粗糙度谱, 构建完整养护维修周期内环境振动动态预测模型; 应发展具有可靠性及精准度要求的智能化预测方法, 并在未来实现由定值预测向概率预测发展的根本性转变。   相似文献   
949.
为探究自行车骑行者在骑行过程中的生理、心理状态与骑行者个体属性、骑行强度及骑行环境之间的影响规律, 设计并实施了自行车骑行试验; 选取了相对代谢率、心境状态、自感疲劳程度和任务负荷指数等指标, 分析了骑行者生理、心理与综合负荷感知的特性及规律; 以骑行试验数据为基础, 应用偏最小二乘回归方法建立了骑行者生理、心理及综合负荷感知模型, 并对模型预测能力进行评估。研究结果表明: 骑行者个体属性、骑行强度及骑行环境均对骑行者负荷感知有影响, 其中骑行者个体属性因素中, 身体质量指数和基础代谢率作用较为显著, 二者在负荷感知模型中的平均影响因子分别为0.121和0.112;骑行强度因素中骑行时间对于负荷感知影响最大, 其平均影响因子为0.139;骑行环境因素中交叉口数对骑行负荷感知影响最为显著, 其平均影响因子为0.137;各个变量对心理负荷与综合负荷感知的影响趋势相同, 对生理负荷与综合负荷的影响趋势不相同。可见, 关注部分因素以及骑行者心理负荷对于提高骑行服务水平具有一定作用, 研究结果可应用于改善自行车骑行设施环境。   相似文献   
950.
根据边坡稳定性评价体系, 选取边坡岩体质量评分、边坡开挖方法调整系数、高度修正系数、结构面调整系数、结构面调整值5个评价指标反映边坡的整体稳定性, 并作为安全评价模型的序列变量; 建立了熵权-灰关联安全评价模型, 将目标边坡作为系统特征序列, 12处岩质边坡作为相关因素序列, 评价了京沪高速改扩建工程沿线典型岩质边坡的安全性, 并提出工程建议; 采用FLAC3D仿真软件, 分析了不同阶段机械开挖和不同炮孔处静力爆破条件下边坡的稳定性变化规律, 以验证安全评价模型的准确性。分析结果表明: 边坡稳定性评价指标可较好地反映边坡的稳定性特征; 熵权-灰关联安全评价模型充分发挥了灰关联法在小样本数据分析的优点, 且由熵权法计算的指标权重改善了传统灰关联分析中由专家打分或平均赋权的缺陷, 使评价结果更加客观; 三级边坡和一级边坡的开挖使边坡K593+260~K593+555的安全系数分别降至1.01和1.00, 和上一级边坡相比降幅分别为34.8%、9.1%, 说明缓倾顺层岩质边坡的开挖会使岩层沿结构面滑动, 使边坡失稳; 瞬时动荷载和荷载积累效应控制静力爆破条件下边坡的稳定性, 瞬时动荷载的出现使边坡安全系数下降了7.7%, 荷载积累效应的消散使安全系数平均回升3.6%, 说明爆破对边坡的松动作用明显, 荷载积累的消散使边坡的稳定性提升。   相似文献   
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