基坑工程中支撑结构边坡稳定性的测试与仿真分析

对基坑工程中支撑结构边坡稳定性进行分析测试,在工程建设领域中具有重要的应用价值。当前测试方法难以确定基坑的安全稳定性系数,难以保证基坑的安全。提出一种基于圆弧滑动法的基坑工程中支撑结构边坡稳定性的分析方法。利用圆弧滑动法针对偏压对支撑结构稳定性造成的影响进行分析,为基坑工程中支撑结构边坡稳定性的分析提供了准确的理论基础。建立支撑结构受力分析模型,最终实现了基坑工程中支撑结构边坡稳定性的分析与测试。测试结果表明,利用该方法进行基坑工程中支撑结构边坡稳定性分析,能够得到更准确、多层次的分析结果,效果令人满意。     

山体边坡稳定性分析

针对江门市某公司区域内山体边坡的物质组成、结构特征和裂隙特点,采用赤平投影的和圆弧滑动法两种方法对其稳定性进行分析,得出了边坡不稳定的结论。     

倒立摆系统的模糊神经网络控制

本文采用神经网络与自适应神经网络模糊推理（Anfis）工具对一级倒立摆进行控制。在神经网络控制的基础上,将神经网络控制与模糊控制相结合,利用神经网络学习模糊控制规则数据,对模糊神经控制器进行训练。实验表明,当模型参数改变及干扰作用时,自适应神经网络模糊推理系统有良好的自适应能力,能使倒立摆小车抵抗外界干扰并能较准确地到达预定位置。     

探讨非均质边坡多级稳定性分析方法

在工程建设过程中,边坡工程是最重要的建设项目之一。为了提高非均质边坡工程质量,常常需要对非均质边坡的稳定性进行分析,对于提高边坡工程质量具有重要的影响。本文主要提出针对非均质边坡的“多级次”评价方法,该方法以强度折减理论为基础,首先对岩土体进行多次局部强度折减,得到边坡不同深度、不同岩层控制的多级潜在滑动面;然后运用极限平衡法进行各个潜在滑动面的稳定性计算,即可得到边坡不同深度、不同级次的稳定性系数。在确定多级滑动面的过程中充分利用了强度折减法客观性的优点,避开了极限平衡方法主观性的缺点,折减所得滑动面更能反映边坡在重力作用下的变形破坏过程,优于滑弧法搜索结果。通过规则模型的验证及实际边坡的应用,证明这种方法对于综合评价非均质边坡的稳定状态是有效的,并可为边坡的治理、监测设计及施工提供指导。     

膨胀土边坡稳定性影响因素的表征参数及其敏感性研究

为了明晰膨胀土边坡失稳破坏影响因素的表征参数并对其敏感性做出界定,本文选取单一层级破坏体为研究对象,应用极限平衡理论,建立稳定性系数计算公式,确定影响因素的表征参数。进一步地,依据稳定性系数的变化率完成敏感性分析。结果显示：后缘张拉裂隙的积水高度、滑动面长度、竖向张开裂隙长度、边坡外沿面与滑动面的夹角、膨胀土的饱和重度、边坡高度、滑动面的黏聚力、滑动面与水平方向的夹角及滑动面的内摩擦角是膨胀土边坡稳定性的表征参数,而大气降雨和裂隙的影响更为明显,滑动面内摩擦角影响最小。研究成果可为边坡稳定性预测评价提供依据。     

遗传算法在边坡稳定分析中的应用

边坡稳定性分析的关键是如何确定最危险滑动面的位置并计算与之相对应的安全系数,应用人工智能方法,提出了遗传算法解决岩土工程中边坡稳定性分析的问题,该方法模拟了生物遗传进化的过程,克服了传统方法容易陷入局部最小值的缺点.     

基于CMISW的镜头边界检测

利用滑动窗口来进行镜头边界检测自适应阈值的计算是一种常用的方法。该文提出一种基于颜色——梯度模值二维直方图的自适应镜头边界检测方法。计算出帧间差值以后,在原有高斯模型滑动窗口内部增加一个滑动窗口计算自适应阈值。实验结果表明,该方法能有效避免滑动窗口方法中因窗口大小参数设置所导致的漏检问题,并且使检测性能得到进一步的提高。     

有限元强度折减法在岩质边坡稳定性研究中的应用

用强度折减有限元法对岩质边坡的稳定巨进行了计算。当边坡达到不稳定状态时,有限元计算不再收敛,同时得安全系数和滑动面,表明了该方法对具有复杂节理的岩质路基边坡分析的可行性。     

采用反分析法进行官桥滑坡稳定性分析

反分析法是视滑坡将要滑动而尚未滑动的瞬间为极限平衡状态,求解滑动面抗剪强度的一种方法。由于土的多样性和复杂性,且滑带大多在地下一定深度,致使现场大型剪切试验不易实施,而仅靠室内仪器试验很难准确地模拟滑带土的实际受力状态和变化过程,采用联系滑坡的实际状态和发展趋势进行反分析相对于室内实验和原位测试具有成本低的特点,对反分析法的应用条件进行研究并对该方法在边坡工程中的准确应用具有重要意义。本文采用室内试验参数进行对官桥滑坡稳定斜坡反分析,得出岩土的抗剪强度值,对该滑坡进行边坡稳定分析得出几个滑坡面均不能满足要求,通过综合治理,进行边坡稳定性分析得出安全系数达到稳定要求。     

BP神经网络预测边坡稳定性

利用BP神经网络对边坡稳定性进行预测,考虑到岩土体的物理力学性质、边坡参数等对边坡稳定性有影响的各种因素,通过训练和检验的对比,证明该方法可以满足精度要求,进一步验证了该方法在预测边坡稳定性方面的可靠性,具有一定的推广价值。     

基于融合分层凝聚和TS模糊推理集成的赤潮预测模型

为提高赤潮预警系统的准确性,最大限度降低赤潮灾害所带来的损失,研究并提出一种融合分层凝聚TS模糊推理集成模型的赤潮预测算法。首先,借鉴分类预测和数值预测在赤潮预测过程中各自优点,提出采用模糊推理算法实现数值预测,采用分层凝聚算法实现分类预测的算法框架;然后,为提高模糊推理算法的预测精度,提出一种基于经验规则和现实规则的改进TS模糊规则提取算法对模糊推理过程进行设计。通过在烟台四十里湾赤潮监测数据上的仿真对比显示,该算法的预测准确度要优于LMBP算法,显示了该算法的有效性。     

基于闭环子空间辨识的自适应预测控制器设计

针对存在噪声干扰的线性系统,提出了一种基于闭环子空间辨识的自适应预测控制器设计方法。结合PI控制律,通过采用比例积分形式的目标函数,推导具有比例积分结构的闭环子空间预测控制算法,结合递推方法和滑动窗口方法将算法在线实施,并分别采用双曲变换法与快速滑窗算法进行快速Cholesky分解更新。该方法整合模型辨识与控制器设计,是一种数据驱动的方法,能够有效抑制超调,控制作用更加平滑,具有较高的在线计算效率。仿真结果表明,该方法能够对存在噪声的系统起到良好的控制效果。     

基于监测信息的边坡变形失稳预测分析

露天矿边坡稳定性是矿山安全生产的重要保障。文章针对大型铅锌矿床开采形成的露天边坡台阶潜在的滑体，利用GPS监测技术手段，对边坡的变形进行长期监测；通过监测数据分析台阶变形的规律，并利用监测数据构建失稳预测模型进行失稳预测。分析结果表明：当监测进行110 d后，边坡位移急剧加快；边坡变形速率受降雨影响显著，由于该台阶滑体的滑面主要为圆弧滑面，滑体的时间-变形曲线表现出多台阶状，即在降雨期间，边坡变形速率加剧，变形曲线斜率加陡；当降雨停止，变形速率减缓，出现一个较平缓的斜率曲线。预测边坡在监测之日后340 d～360 d之间发展为失稳垮塌。     

融合神经网络的边坡可靠度分析与应用

考虑边坡稳定性受多种随机因素影响,笔者尝试建立一种新的边坡可靠性分析模型,借助人工神经网络收敛快和精度高度的优点,进行边坡最小可靠度指标的求解,并进行临界滑动面的搜索。研究成果表明,与其它方法比较,该方法具有较高的精确度和实用价值。     

基于PLC的矿井提升机模糊自适应PID控制策略研究与仿真

在针对矿井提升机的PLC控制系统中,采用传统PID控制虽能达到相应的控制要求,但因其控制的响应时间长、控制精度低、稳定性差等缺陷,不能广泛应用于有高精度要求的控制系统中。本文将模糊控制与自适应PID控制结合起来,设计了模糊自适应PID控制器。利用模糊推理方法实现对PID参数的在线自整定,进一步完善PID控制器的性能,提高系统的控制精度。MATLAB/SIMULIK下的仿真结果表明该方法的控制效果优于常规的PID控制,并能消除模糊控制稳态误差较大、控制精度低等缺点。     

用模糊推理法预测害虫产卵期

用模糊推理法预测害虫产卵期宫锡鸿，宋英波（山东省乳山市农业技术推广中心２６４５００）（山东省乳山市宾馆）本文用模糊推理的方法，对胶东半岛越冬代玉米螟的产卵资料进行了分析。分析结果表明，用模糊推理的方法可以对越冬代玉米螟的产卵盛期进行预测。１前言玉米螟...     

开挖条件下土质边坡稳定性影响试验研究

构建一定尺寸粘土质边坡物理模型,在该模型某一位置设置砂土层作为预设滑动面,分别在干土和饱水条件下从坡脚进行逐步开挖,观察其破坏现象;采用直线滑动面的极限平衡法进行整个开挖过程的稳定性系数的计算。试验结果表明:两种条件下边坡开挖后破坏现象有明显差异,干土边坡只呈现散状崩塌,并未发生整体滑动;饱水边坡呈现块状破裂,并最终沿预设砂层整体滑移。稳定性系数的计算结果表明:饱水边坡的稳定性明显差于干土边坡。整个开挖过程中,干土边坡的安全系数从1.70下降到1.58;饱水边坡的安全系数从1.11下降到1.04。     

建筑环境中的信息融合方法研究

根据建筑环境中的信息的特点,提出了在信息的处理中使用信息融合技术和神经网络方法,找到一种利于信息预测的自适应线性神经网络结构,对输入信号进行了较好预测,为进一步的研究工作打下了基础。     

基于模糊推理的web客户需求协同过滤推荐算法

文章提出了基于模糊推理的协同过滤推荐算法,在该算法中,用模糊集合之间特征系数来代替传统算法的相似系数,用模糊推理来代替加权平均预测.最后文章通过实验证明该算法具有较好的精确度,为以后研究推荐算法提供了一种新的途径.     

网络动态干扰监控的信任感知推荐算法设计

网络用户信任感知推荐的准确性设计是提高用户间的社交网络辅助信息信任度的重要依据。传统的网络用户信任感知推荐算法采用的是基于社交网络服务和用户评分的推荐系统,主观性较大,协同过滤效果不好。提出一种基于网络动态干扰监控的信任感知推荐算法设计新方法,设计自适应神经模糊系统网络动态干扰监测算法,构建基于向量空间模型的信任度评价指标体系结构,通过调整网络拓扑权重向量设置信任度周期响应加权变量自适应函数,有效降低迭代算法的运算成本,避免了自适应神经模糊系统网络动态干扰监测加权权重成固化状态,提高抗干扰性能。实验结果表明,算法能使社交网络感知推荐模型的预测误差减少,推荐可靠性优于传统方法。