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1.
为解决传统智能算法网络结构参数复杂、运算速度慢等问题,基于遗传算法和极限学习机构建基坑变形的新型优化智能预测模型。先利用皮尔逊相关系数评价不同影响因素与基坑沉降变形之间的相关性,以确定极限学习机的输入层; 再采用试算法确定最优激励函数和隐层节点数,并将遗传算法和极限学习机耦合,利用遗传算法优化极限学习机的初始权值和阈值,以提高预测精度。经实例检验表明: 1)开挖时间、开挖深度、土体抗剪参数及重度均与基坑沉降变形显著相关,为构建极限学习机输入层提供了依据; 2)在预测过程中,激励函数和隐层节点数对极限学习机的预测效果具有一定的影响,以Sigmiod型激励函数和13个隐层节点数的预测效果为最优; 3)通过遗传算法的优化,能进一步提高预测精度,验证了遗传算法的优化能力和有效性。预测模型在不同工况下的预测结果均较优,说明该模型具有较高的稳定性和可靠性。 相似文献
2.
目前,桥梁桩基溶洞处理费用在我国还没有形成比较成熟和统一的计算方法,业主与施工单位双方关于发生费用的计算方式存在着较大的分歧。故在计算时,业主、监理及承包人等各方应进行友好协商,尤其是承包方更应积极与业主进行沟通.根据在溶洞处理期间发生的各种费用认真进行分析,使费用的计算更加正确与合理,使业主与施工单位达到双赢。 相似文献
3.
在高速公路桥梁基础施工中,钻孔灌注桩是最常见的基础型式。针对施工过程中经常发生如卡锥、坍孔、孔位偏移、钢筋笼上浮、卡管等问题,提出一些比较实用可行的解决方法,可为同类施工提供借鉴。 相似文献
4.
桩基承台有限元分析及承载力验算 总被引:1,自引:0,他引:1
利用MIDAS软件对桩基承台进行应力分析,并结合新规范按照"撑杆-系杆体系"理论方法进行承裁力验算. 相似文献
5.
车辆跟驰模型是被交通科学与交通工程领域广泛认可的微观交通流模型,是交通流理论
的基础。近年来,信息感知与获取、大数据、人工智能等技术快速发展,推动了数据驱动跟驰模型
的快速发展。数据驱动跟驰模型,是以真实的车辆行驶数据为基础,利用数据科学与机器学习等
理论和方法,通过样本数据的训练、学习、迭代、进化,挖掘车辆跟驰行为的内在规律。本文系统
回顾了数据驱动跟驰模型在过去20余年的发展历程以及由神经网络和深度学习带动的两次研究
热潮,归纳了基于传统机器学习理论的跟驰模型、基于深度学习的跟驰模型、模型与数据混合驱
动的跟驰模型3类数据驱动跟驰模型,并分别介绍了其中的典型代表。分析数据源发现,尽管各
种高精度轨迹数据不断涌现,目前研究仍多使用美国于2006年发布的Next Generation Simulation
(NGSIM)高精度车辆轨迹数据,模型的可移植性和泛化能力值得思考与研究。提出关于模型输
入、输出的3个问题:如何考虑更多驾驶行为变量,是否有必要考虑更多行为变量,现有输入、输出
是否可替换。在模型测试与验证方面,发现并讨论了目前测试不充分、对比不完整、缺少统一测
试集与测试标准等问题。最后,探讨了数据驱动跟驰模型原创性与成功的关键因素等问题。期
望通过本文的梳理,帮助研究者更好地了解数据驱动跟驰模型的过去与现状,促进相关研究的快
速发展。 相似文献
6.
以三峡左岸电站500kV输电线路杆塔桩基础静载试验工程为实例,介绍单桩垂直静载抗压试验、单桩垂直静载抗拔试验、单桩水平静载抗推试验,供同类工程参考。 相似文献
7.
针对舰船联合基座设计、制造与安装精度的极高要求,根据仿真计算结果,从基座制造以及上舰安装方面提出工艺措施和方法,有效控制了结构变形,满足了制造精度要求,在实船应用中取得较好成效。 相似文献
8.
9.
10.
黄斌吕帮俊彭利坤刘金林 《中国舰船研究》2021,(4):108-115
[目的]为了研究潜艇水下掉深时的挽回策略和控制方法,建立某X舵潜艇六自由度运动模型。[方法]首先,分析X舵的控制规律和潜艇的排水能力,采用多目标模糊控制方法,设计掉深挽回控制系统;其次,对潜艇在大深度航行时遭遇的不同程度掉深险情进行挽回操作仿真,并在控制器和挽回策略这2个方面对挽回控制进行改进;最后,对不同航速条件下的挽回能力进行比较。[结果]结果显示,在控制器方面,引入智能模糊积分环节可提高挽回效率;在挽回策略方面,采用纵倾辅助及提高航速的挽回策略可增强挽回能力。[结论]研究表明,X舵模糊控制系统配合提高航速及纵倾辅助的策略具有较好的掉深挽回效果。 相似文献