基于改进蛙跳算法的结构可靠指标计算

为了克服传统的结构可靠指标求解方法存在的模型描述和计算缺陷,引入改进混合蛙跳算法用于求解可靠指标。针对标准蛙跳算法求解组合优化问题时后期收敛速度慢、容易陷入局部最优的缺点,新算法引入蚁群算法的信息素调整策略,对蛙跳算法后期局部搜索进行改进,扩大算法后期搜索范围,使蛙跳算法跳出局部最优。最后,将改进后的算法应用到结构可靠指标的求解过程,算例验证了改进算法的有效性。     

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为研究金属-FGM-陶瓷 EFBF 复合板的稳态热应力,从热传导规律出发,结合热应力计算公式,建立了该复合板稳态热应 力的研究模型,用有限元和辛普生法分析了T_a=500K和T_b=1800K时,该 复合板的稳态热应力分布并与无梯度两层复合板的结果进行了比较. 结果表明：FGM梯度层的厚度、组分和孔隙率对该EFBF复合板的热应力有不同程度的影响, 此外,有梯度三层复合板的热应力比较缓和,最大拉应力减小29.18%. 此结果为该复合板的设计和应用提供了准确的计算依据.     

基于Delphi-可拓理论的大型酒店消防安全评价研究

针对大型酒店消防管理的复杂性,综合考虑高层建筑空间火灾发生及消防救援的特点,建立全面多系统的消防安全综合评价指标体系.采用Delphi法将定性指标量化,引入物元可拓理论分析法构建综合可拓评价模型,得到各准则层及系统整体的风险等级和偏离所属等级的趋向程度.以长春市某大型酒店为例,验证了该体系的科学性和可行性.     

钢筋再生混凝土梁徐变性能试验研究

为揭示钢筋再生混凝土梁的徐变性能,通过三种持荷水平下9根钢筋再生混凝土梁试件的徐变(徐变应变与徐变挠度)对比试验,分析了钢筋再生混凝土梁徐变与时间的相关关系,研究了加荷幅值、初始变形(初始应变、初始挠度)等因素对钢筋再生混凝土梁徐变性能的影响规律,揭示了钢筋再生混凝土梁的徐变机理。研究结果表明:在45%极限荷载水平的持续作用下,钢筋再生混凝土梁总徐变挠度值为初始挠度值的62%左右,并且在前期发展较快,7d发展至总徐变挠度值的64%左右,后期变缓;钢筋再生混凝土梁徐变随着施加荷载幅值、初始变形的升高而有所增加。经历徐变过程后的钢筋再生混凝土梁,其承载性能有所下降,变化趋势为总徐变值越大,降低的幅度也越大。     

基于BSA-ELM模型的建筑工程施工成本预测研究

针对建筑工程施工成本管理中成本难以预测的问题,提出用鸟群算法(BSA)优化极限学习机(ELM)模型的参数.首先,利用BSA对ELM模型的输入权值和偏置值进行优化;其次,构建出BSA-ELM建筑工程施工成本预测模型;最后,将BSA-ELM模型与实际工程施工成本数据相结合进行验证.结果表明:模型在成本预测中的精度比ELM模型、CSO-ELM模型、PSO-ELM模型和BP神经网络模型预测精度高,也为类似预测问题提供了一种新的预测方法.     

含内聚裂纹弹性体的能量释放率与断裂能

根据内聚裂纹模型,含裂纹的弹性体在裂纹尖端附近存在一内聚区,内聚区断裂参数表达是其核心研究内容.该文假定弹性平板直线裂纹尖端存在一带状内聚区,并由一条虚拟线裂纹代替,其张开位移与内聚力存在确定的非线性函数关系.以Ⅰ型边裂纹为例,导出了满足虚拟裂纹条件的解析解;在此基础上给出了物理裂纹尖端扩展的能量释放率G_a、内聚裂纹尖端扩展的能量释放率G_b的计算公式;讨论了G_b,J积分和断裂能G_F之间的关系;从理论上证明了临界能量释放率G_bc就是断裂能G_F,G_bc可以作为含内聚区材料裂纹失稳扩展的断裂参数.提出的方法适用于所有含Ⅰ、Ⅱ、Ⅲ型内聚裂纹的弹性体.     

一种变系数的自适应蚂蚁算法

蚂蚁算法是一种新型的模拟进化算法,也是一种随机型智能搜索算法.较为系统的总结了算法的基本理论,分析了其基本算法解决TSP问题的模型,给出基于熵的变系数改进蚂蚁算法,并针对TSP问题进行优化性能的比较分析.     

对图乘法的发展

将能量偏导数定理应用于力法中,探索了超静定结构力法计算的新思路．传统的力法是利用基本体系在基本未知力处的变形(连续)条件来建立力法方程的．为了克服传统力法中弯矩图乘时由于Mi和Mp图取自同一基本结构而产生的不便,利用卡氏第二定理,得到了力法的基本方程,证明了在力法中可以混合采用不同的基本结构来分别计算Mi和Mp,并分析了所得基本方程的物理意义．通过实例计算和比较,证明该方法完全正确,且大大简化了计算,使力法的实用性更进一步加强,有较大的使用价值．     

基于信息熵的改进鲸鱼优化算法

针对鲸鱼优化算法在面对复杂优化问题时,存在易陷入局部最优和收敛精度低等缺点,在原始鲸鱼算法的基础上,提出了信息熵的改进鲸鱼优化算法.信息熵本身是一种不确定的度量,利用信息熵在路径选择时调控鲸鱼搜索的范围,克服基本鲸鱼优化算法的不足,使算法的全局收敛速度得到提高.通过选取6个标准测试函数进行仿真实验,对改进鲸鱼优化算法、基本鲸鱼优化算法、粒子群算法进行比较,数据结果表明改进鲸鱼算法在处理高维复杂组合优化问题上的可行性与有效性.     

基于CSO-ELM模型的工程施工成本预测研究

鉴于影响工程施工成本因素之间复杂的非线性关系,进行准确的工程施工成本预测有一定难度,提出鸡群算法(CSO)和极限学习机(ELM)结合的CSO-ELM工程施工成本预测模型.首先利用CSO对ELM模型的输入权值及偏置值进行全局搜索寻优,得到最佳参数;然后将该参数代入ELM模型中建立CSO-ELM工程施工成本预测模型;最后以11个气膜钢筋混凝土储仓工程为例,验证该模型的科学性.结果表明:CSO优化ELM的输入权值与偏置值是有效的;与传统ELM、BP神经网络模型相比,CSO-ELM模型具有更高的预测精度及效率,为工程施工成本预测提供了一个有效的方法.