多硫化钙固化高浓度铬污染软土的试验研究

为探究多硫化钙对高浓度铬污染软土的固化稳定效果, 进行了无侧限抗压强度和毒性浸出试验, 研究养护龄期、重金属浓度以及多硫化钙固化剂掺量对铬污染软土固化特性的影响. 研究表明: 固化土的无侧限抗压强度随着龄期的增加显著提高, 龄期28 d时的固化土体强度可为龄期7 d时强度的2.4倍; 污染土中铬浓度越高, 无侧限抗压强度越低; 掺加固化剂的污染土无侧限抗压强度有明显的提高, 当固化剂掺量为0.1%时, 强度可提高28%, 最大强度可达1.76 MPa. 掺入固化剂后, 铬的浸出浓度明显低于未掺固化剂时的浸出浓度, 固化剂掺量越高, 浸出浓度越小; 当铬的质量分数高达15000 mg●kg^-1, 固化剂掺量为0.3%时, 铬浸出质量浓度仅1.67 mg●L^-1. 提高固化剂的掺量对于固化稳定效果提升明显, 当固化剂掺量为0.3%时, 污染土的固化率在80.1%~98.9%之间.     

基于计算机视觉和GA-SVM的梭子蟹体重预测

以梭子蟹为研究对象,利用计算机视觉技术对其进行测量.通过CCD相机获取不同生长情况下的梭子蟹图像,采用图像处理技术对图像进行分割处理,计算获得的投影面积、全甲宽与甲长参数;利用图像获取的尺寸参数对梭子蟹体重进行预测,发现梭子蟹投影面积、全甲宽、甲长与体重具有正相关性;并采用遗传优化(GA)的支持向量机(SVM)建立梭子蟹体重回归预测模型.实测结果表明,梭子蟹体重预测值与实测值平均绝对百分比误差(MAPE)为2.23%,均方根误差(RMSE)为5.80 g,优于BP神经网络和参数未优化的SVM预测.证明基于计算机视觉与遗传优化支持向量机(GA-SVM)的梭子蟹体重预测方法能够达到梭子蟹体重测量要求.     

基于支持向量机的多因子风速预测

针对目前数值模式预报的风速普遍存在小风预报偏大、大风预报偏小的问题,本文基于支持向量机的方法,结合WRF模式预报和自动观测站的实况数据资料,建立多因子SVM风速预测模型,对渔业避风港锚地风速进行预测修正.实验结果表明,新模型预测的风速和实际风速基本一致,相关性达到了99%,很好地表达了风速与WRF模式预报因子之间的非线性关系,验证了该模型能改进WRF模式输出的风速数据.与仅利用历史风速的非数值SVM和LSSVM风速预报的结果进行比较,进一步证实了多因子SVM风速预测的优越性.     

基于灰理论的电力负荷预测模型

针对小样本数据,提出基于GM(1,1)模型进行电力负荷预测模型,并通过实例表明该模型在电力负荷预测中的可行性;开发了基于GM(1,1)模型的电力负荷预测系统,实现了在实际工作中所要求的数据录入、查询、分析和预测功能。     

一种统一非饱和土水-力-气三相耦合本构理论模拟方法

非饱和土在不排水不排气条件下土体仍会发生变形,因此非饱和土弹塑性本构理论模拟有必要考虑孔隙比的变化.本文推导了不同排水排气条件下(不排水、排气,不排水不排气,排水排气)非饱和土弹塑性本构理论预测控制方程,可用来预测非饱和土在不同排水排气条件下的力学特性行为.通过与试验结果对比分析可知,该方法能够较好地再现室内试验结果,描述非饱和土在不同排水排气条件下的水-力-气耦合行为.     

基于小波分析的金融时间序列消噪方法及应用

利用小波在信号消噪方面的应用,结合时间序列的预测模型,提出了一种基于小波分解的消噪预测模型,并将其与原预测模型进行比较.最后的比较试验结果发现,应用消噪后的数据进行模型预测比原始数据进行直接预测相对误差更小,从而精度更高.     

SVM回归法在汛期旱涝预测中的应用研究

研究基于统计学习理论的支持向量机（SVM）回归在汛期旱涝预测中的应用．根据浙江省38个测站的降水量资料，用正态化Z指数对汛期旱涝等级进行划分，得到了能够反映全省旱涝状况的指标．以此指标作为预测量，通过相关分析从前期大气环流场、海温场中选取高相关预测因子，应用逐步回归和SVM回归技术分别建立浙江省汛期旱涝短期气候预测模型，并进行了对比分析．结果表明：SVM回归模型集中了众多预测因子的预测信息，有效地利用了支持向量机方法的非线性映射能力，无论在历史样本拟合的精度上还是模型实际预测的能力上都比传统的逐步回归方法有一定提高，具有较好的应用效果．     

两种不同方法下的矿井涌水量预测对比分析

水文地质参数影响矿井涌水,而在岩溶山区矿山中,含水介质的非均质性、各向异性特别突出,水文地质参数的获取难度很大.因此,文章以弱化水文地质参数的依赖性为目标,应用相关分析和灰色系统理论模型对老鹰山煤矿1995—2013年的矿井涌水量进行拟合,建立了回归方程模型和GM(1,1)模型,并利用2014—2016年数据对模型预测结果进行了验证.结果表明相关分析中老鹰山煤矿矿井涌水量与降雨量密切相关,相关系数为0.835,模型曲线显示是变化形态上的预测,预测模型的精度达87.19%;灰色系统GM(1,1)预测模型的精度良好为82.34%,适合于具有灰色特征的地质数据的模拟、控制和预测,模型曲线显示的是变化趋势上的预测;相关分析法比灰色理论法预测精度高.研究成果为岩溶山区矿井涌水防治提供可靠技术支撑.     

基于相关向量机的网络舆情情感趋势预测

对网络舆情事件中网民评论的情感发展趋势进行准确预测具有非常重要的意义和价值.本文提出将网民评论的情感值作为预测指标,通过对评论的句式分析,利用短语模式计算单句及复句的情感值,构建情感值时间序列,建立基于相关向量机的网络舆情情感趋势预测模型,对网络舆情事件中网民评论情感趋势进行预测.选择新浪微博中关注度较高的头条新闻中微博评论的舆情事件作为实验对象,运用本文模型与基于BP神经网络、Elman神经网络等预测模型进行对比.实验结果表明,本文模型具有较高的预测精度,平均绝对百分误差(MAPE)和均方根误差(RMSE)均优于基于BP神经网络和Elman神经网络的预测模型,能较好地预测出网络舆情事件中网民评论情感趋势.     

基于支持向量机的网站服务质量实时监控方法

利用支持向量机(support vector machine,SVM)在两类模式识别中所表现出的良好适应性,采用SVM把网站服务质量的评价信息分成两类:服务投诉和非服务投诉.通过服务质址监控表格对投诉率的上限进行控制,实现了系统对服务质量的自动监控.实验结果表明,采用基于SVM网站服务质量监控方法能够对网站的服务质量进行实时临控,并且优于基于指标的服务质量监控方法.     

RHT模型的改进与数值拟合

RHT模型普遍用于混凝土的数值模拟当中, 但该模型的相关参数较难获得. 利用SHPB实验测得C40混凝土应力应变曲线, 并从该曲线中选取RHT模型中弹性极限面和失效强度面对应的应力状态点进行数值拟合, 从而得到RHT模型参数A、N、δ、α. 并引进当前面所对应的归一化静水压参量和应变增量, 改进了损伤量D的描述, 从而改进了在混凝土数值计算中广泛应用的RHT模型. 结果表明: 改进RHT模型得到的理论应力应变曲线与实验曲线吻合良好, 可作为获得RHT模型参数的有效方法.     

基于改进卷积神经网络的数控机床旋转轴热误差建模方法

为对五轴数控机床旋转轴的热误差进行更精确地预测,解决变工况条件下预测精度不佳与热误差数据获取困难的问题,提出了基于改进卷积神经网络的热误差建模方法.采用激光干涉仪与热成像仪采集不同温度下的角度定位误差与热图像,对热误差进行傅里叶函数拟合,将预测目标由不同角度下的热误差转变为拟合函数参数.在VGG网络模型架构上,引入SKNet注意力机制,以提高模型对变工况下的热图像特征提取水平,并采用全局平均池化代替全连接层,以改善过拟合情况.将建立的模型用于热误差预测,结果表明,旋转轴热误差预测RMSE在升温状态下为8.36″,降温条件下为9.57″,预测精度达90%以上,优于普通卷积神经网络模型.结果证实了所提方法在旋转轴热误差建模中的有效性.     

培养液诱导微生物改性粉土的抗剪强度特性研究

通过直剪试验, 研究培养液类型、浓度和培养时间3因素变化时, 微生物对粉土抗剪强度的影响. 通过向土体中注入不同浓度的葡萄糖和淀粉溶液, 对土体进行15、30和60d的培养. 制作环刀试样, 进行直剪试验. 分析发现, 淀粉溶液和葡萄糖溶液培养的微生物均能显著提高粉土的抗剪强度; 相同培养时间下, 培养液浓度增大, 粘聚力和内摩擦角呈增大趋势; 用葡萄糖和淀粉溶液培养60d后, 粉土的粘聚力提高2.38和2.03倍, 内摩擦角扩大了6.54和8.40倍. 实验结果可为微生物改性土工程提供参考.     

考虑应变率效应的FRP-混凝土界面正拉黏结性能研究

为揭示FRP-混凝土界面正拉黏结性能的应变率效应, 对60个标准试件进行快速荷载下的正拉试验, 研究了加载速率、FRP种类及混凝土强度等级3个参数对FRP-混凝土界面正拉黏结强度的影响规律. 在欧洲规范建议的幂函数模型基础上, 通过回归拟合建立了考虑应变率效应的正拉黏结强度预测模型, 并验证其可靠性. 结果表明: 正拉黏结强度随着加载速率的增大而提高; 在中高加载速率时, 加载速率对正拉黏结强度的影响有减弱趋势; 黏贴CFRP的试件正拉黏结强度明显高于黏贴BFRP的试件; 正拉黏结强度随着混凝土强度等级的提高而提高.     

土壤覆盖条件下水,汽,热运动的数值模拟

本文建立了一种使用交替方向隐式有限差分法（ＡＤＩ）来研究条带状覆盖情况下二维土壤水热流动的计算模型，该模型使用土壤表面能量平衡方程来确定热和水流的土壤表面的边界条件，讨论了模型中所需要输入的参数，并且经ＣｈｕｎｇＳ－Ｏ等人试验进行了验证，为评价地下水资源量提供可靠的依据。     

基于桩周土纵向非均质性的桩顶阻抗函数研究

为研究桩周土纵向非均质性对桩顶阻抗的影响, 以平面应变模型来模拟桩周土, 采用Rayleigh-Love杆模型来考虑桩身的横向惯性效应. 将桩土系统划分为数量足够多的微元层, 结合阻抗函数递推法, 求得在考虑桩周土纵向非均质性情况下桩顶的阻抗函数. 本文解可以退化到经典解, 这也验证了文中所得解的合理性. 通过参数分析研究了桩顶的动刚度和动阻尼随桩周土竖向非均质程度变化的规律; 在考量桩周土的纵向非均质性后, 桩顶的动刚度和动阻尼都有一定程度的增大.     

同极同槽双边平板型PMLSM的设计及推力优化研究

为降低直线电机的推力波动, 提出一种同极同槽双边平板型永磁直线同步电机(Permanent Magnet Linear Synchronous Motor, PMLSM), 且采用不同方法优化其结构参数. 为确定电磁设计方案, 根据同极同槽双边平板型PMLSM的结构特点和旋转电机的设计方法, 推导出适用该电机的电磁设计公式, 并建立二维有限元仿真模型进行分析和验证. 随后采用田口法筛选优化变量, 分别通过单参数扫描和基于克里金代理模型的粒子群算法进行优化. 结果表明, 在满足推力不低于600N的前提下, 推力波动大幅降低, 且永磁用量减少了13％.     

基于近似逻辑的不完全指定FPRM函数的功耗优化

基于精确逻辑的逻辑综合和优化方法已有广泛的研究. 但有时并非需要精确逻辑, 从而可利用这种特性进行关键指标的综合和优化. 本文提出了基于近似逻辑的不完全指定固定极性Reed-Muller (Incompletely Specified Fixed Polarity RM, ISFPRM)逻辑函数的逻辑优化方法. 首先建立基于二级逻辑的功耗估算模型和近似电路的设计效能评估模型, 然后提出基于近似逻辑的ISFPRM函数的优化算法, 并用遗传算法加以实现. 所提算法应用于MCNC标准电路进行测试, 结果表明在一定的面积约束下, 电路每增加1%的误差率获得12%~18%的功耗优化     

基于模拟退火遗传算法的三值FPRM电路功耗优化

在三值FPRM(Fixed-Polarity Reed-Muller)逻辑函数中,n变量函数有3ⁿ个固定极性.针对不同极性下FPRM电路功耗不同的特点,研究了三值FPRM逻辑表达式,提出一种基于模拟退火遗传算法的三值FPRM电路功耗优化方法.首先,根据三值逻辑函数表达式和开关信号传递理论,建立三值FPRM电路功耗估计模型;再利用模拟退火遗传算法对三值FPRM电路进行功耗最佳极性搜索,得到了功耗最低的FPRM电路;最后对13个MCNC Benchmark电路进行仿真.结果表明:与0极性相比,搜索到的最佳极性功耗平均节省了73.98%.