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881.
文章对强激波与水—弹性固体界面的相互作用进行了数值模拟。基于欧拉方程和弹性动力学方程推导了一个用于处理流固界面的近似黎曼关系。耦合流体区域的欧拉网格和固体区域的拉格郎日网格,用水平集方法追踪流固界面的位置。并分别用五阶WENO和双特征线格式离散流体控制方程和固体控制方程及捕捉强激波在流体和固体中的传播。流固界面附近的网格节点用虚拟流体方法求解。文中还将数值结果和强激波作用在水—固壁界面,水—可压缩固体界面得到的结果进行了对比分析及验证。数值模拟结果也表明了推导的近似黎曼关系和虚拟流体方法可很好地适用于水—弹性固体耦合问题。 相似文献
882.
883.
An intelligent response surface methodology (IRSM) was proposed to achieve the most competitive metal forming products, in which artificial intelligence technologies are introduced into the optimization process. It is used as simple and inexpensive replacement for computationally expensive simulation model. In IRSM, the optimal design space can be reduced greatly without any prior information about function distribution. Also, by identifying the approximation error region, new design points can be supplemented correspondingly to improve the response surface model effectively. The procedure is iterated until the accuracy reaches the desired threshold value. Thus, the global optimization can be performed based on this substitute model. Finally, we present an optimization design example about roll forming of a "U" channel product. 相似文献
884.
粗集算法比较适合于不完全信息条件下的推理分析。在简要介绍粗集理论的基础上,设计了该理论应用于道路交通事故黑点整治的基本步骤与实施要点,并给出了一个计算示例。结果表明,粗集算法具有较强的实用性与合理性,有助于道路交通管理部门合理选择黑点的整治策略。 相似文献
885.
886.
基于粗糙集交通信息提取计算的城市道路行程时间预测 总被引:1,自引:0,他引:1
针对城市道路的行程时间预测问题进行研究。由于城市道路交通问题具有不确定性和不精确性,故采用基于粗糙集的交通信息提取计算理论建立城市道路行程时间预测模型。模型建立后,利用在荷兰代尔夫特市采集到的实际数据,对该预测模型进行检验。检验结果表明:如果不进行原始数据的前期处理,那么得到的预测误差在35%左右;而在剔除了质量较差的数据后,预测精度明显提高;同时,条件属性和决策属性的分类,显著影响到预测的精度。通过计算得到分类范围值,该模型能够较好的对交通状态进行物理解释同时预测精度能够达到可以接受的范围。 相似文献
887.
大连某工程拟将疏浚淤泥经固化处理后用作填土资源,需要通过试验的手段,获取满足工程填筑土强度要求的最优固化剂种类及配合比。影响固化土强度的因素繁多,采用粗糙集理论就水固比、固化剂掺量、固化剂类型及外掺剂掺量对固化土强度的影响程度进行试验分析,以探究最显著的影响指标。结果表明:1)为保证固化土强度满足工程填筑土要求,应以固化剂种类以及固化剂掺量为变量开展研究,以探寻最具经济效益的固化剂配制方案。2)在实际应用中,可不加入外掺剂,以节约成本。3)在一定范围内,可适当提高水固比,以满足输送要求。 相似文献
888.
889.
我国城市轨道交通地下工程的施工技术现状与发展 总被引:6,自引:2,他引:4
周顺华 《城市轨道交通研究》2004,7(2):34-37
对当前我国城市轨道交通地下工程中盾构法隧道的设计和施工控制进行了回顾,并论证了管片拼装误差对防水效果的影响.结合实例说明了浅埋暗挖法在大跨度隧道和小间距隧道施工中的应用.对当前明挖法施工中涉及到的新工艺进行了探讨. 相似文献
890.
为了提高由盾构施工引起的软硬不均地层地表沉降预测的准确性,建立基于粗糙集-支持向量回归(RS-SVR)的地表沉降预测模型,并将该模型应用于实际地铁隧道工程的地表沉降预测中。首先,根据特定地质条件,从几何因素、地层因素和盾构施工因素选取影响地表沉降的条件属性,采用粗糙集理论的Pawlak属性重要度方法删除冗余数据,获取影响地表沉降的最优条件属性集。在此基础上,基于支持向量回归(SVR)建立RS-SVR地表沉降预测模型,并与没有经过属性约简的SVR模型进行对比分析。为了比较不同核函数对SVR模型的影响,RS-SVR和SVR模型分别选取径向基函数(RBF)、Sigmoid函数、Polynomial函数作为核函数对训练样本及测试样本进行回归预测。最后,利用佛山地铁2号线南湖区间上软下硬地层的20组地表沉降监测数据,对该模型予以试算。研究结果表明:将选取的影响地表沉降的12项条件属性约简为包含7项的最优条件属性集,分别为硬层比、黏聚力、内摩擦角、土仓压力、总推力、刀盘扭矩以及掘进时间,地表沉降分类结果与约简前保持一致;同类模型进行横向对比时,RBF作为核函数的RS-SVR模型和SVR模型预测误差分别为5.54%、13.10%,均低于以Sigmoid函数和Polynomial函数作为核函数时的预测误差;以同种核函数进行纵向对比时,RS-SVR模型预测误差分别为5.54%、11.48%、13.26%,均低于SVR模型预测误差的13.10%、15.71%、19.68%。 相似文献