爆破振动波叠加数值预测方法

根据场地地震波的传播叠加原理,以实测单炮孔爆破振动波形为基础,考虑预测点位置与各炮孔 的相对位置关系,并按照实际起爆网路设计的各炮孔起爆时差和实测的地震波传播速度等参数,计算获得预 测点的爆破振动波形。不仅可以预测爆破振动速度峰值,而且可以预测完整的振动波形,并可获知爆破振动 持续时间及主振频率分布范围。根据现场应用数码电子雷管的深孔爆破实验,该方法计算的预测波形与实测 波形相当吻合,计算结果可靠性较好,可以在实际工程中推广使用。     

山西漳泽电厂厂房控制爆破拆除

针对山西漳泽电厂老厂房爆破拆除工程的复杂环境及厂房的实际结构,确定了倾倒爆高位于不同水平,厂房划分为3个爆区,一次起爆,12响微差延期,整体定向爆破方案,设计了非电加强双回路网格式爆破网路,对各单响炸药量产生的爆破振动进行了准确计算及校验,采取了积极有效的附助物预处理及缩小触地坍塌距离等措施,取得了好的爆破效果,达到了设计要求,可供同类爆破工程参考．     

计算三重复式交叉导爆管网路可靠度的随机过程法

运用齐次马尔可夫过程理论，得到计算三重复式交叉导爆管网路可靠度的有效方法。     

三角柱直眼掏槽爆破参数研究

通过对三角柱直眼掏槽爆破进行试验研究 ,认为爆破槽腔的形成过程可分成两个阶段 ,即岩石破坏阶段和破碎岩石抛出阶段 ;进而 ,依照岩石压缩破坏与剪切破坏的力学准则 ,导出三角柱直眼掏槽炮眼间距与装药系数的计算式 ;根据计算结果 ,在井下巷道工程实际应用中进行对比 ,证实了它的可靠性。     

爆破振动速度预测安全保证系数的确定

基于爆破振动速度预测公式回归分析的基本原理,提出根据建筑物不同安全等级应选择一定的可靠性指标,并推导了预测爆破振动速度公式中所含安全保证系数的计算过程。为简化计算过程,又进一步提出了基于监测数据量、回归分析相关系数以及可靠性指标的关于安全保证系数计算的经验公式。经过大量监测数据验证了该经验公式的计算精度和可靠性均能满足工程实际需要,从而修正了萨氏公式预测精确度不够的缺陷,可为重要建筑物周边的安全爆破设计提供参考。     

定向爆破冷却塔中的力学问题

本文结合阜新发电厂四座却塔定向爆破拆除实践，从理论上研究了爆破拆除冷却塔中的力学问题，主要内容包括倾倒力矩的计算，结构临界弯矩的计算，倾倒过程的数值计算，前冲力和后座力的计算以及触地冲击力的计算。     

水压控制爆破药量计算公式

本文分析研究了常用的九个水压爆破药量计算公式,根据十几次水压爆破的成败经验,建立了水压爆破药量计算的综合经验公式,其计算结果与实际用药量的爆破效果表明,这个公式符合得比较好。最后给出了五个实例的对比计算结果。     

条形装药硐室爆破研究

从理论上分析计算了条形装药硐室爆破急待解决的最佳空腔比、装药端部效应，给出了条形装药爆破设计的有关参数，并通过具体实例验证了理论结果的准确住，同时通过地震测量，讨论了条形装药爆破的地震效应。     

某飞行器惯性器件贮存可靠性评估和预测方法研究

本文对某飞行器的惯性器件贮存可靠性研究时，采用了三种可靠性指标：贮存性能可靠性、贮存功能可靠性和贮存后工作可靠性。其中还考虑到１：１贮备可维修系统的具体情况和环境因子。并对大量的测试数据进行了可靠性计算和分析。最后列出了速率陀螺仪的可靠性计算结果，并用ＧＭ（１，１）模型对其进行了可靠性灰色预测。     

结构的非概率可靠性方法和概率可靠性方法的比较

对文[8]中提出的非概率可靠性方法和广泛使用的传统的概率可靠性方法，在建模思想、模型结构和基于可靠性的结构优化设计等方面进行了比较研究。进一步阐释了有关概念。得到了一些有益的结论。说明了非概率可靠性方法的有效性和实用性。由于非概率可靠性模型对已知数据的要求较低，计算过程较为简便，从而可使结构可靠性分析和设计中获取数据的难度大大降低。并有效降低计算工作量。在所掌握的原始数据较少的情况下，非概率可靠性方法为结构的可靠性计算提供了一种较好的选择。     

基于神经网络的隐式显化方法在结构可靠度分析中的应用

针对结构可靠度分析中极限状态方程不能明确表达的情况,结合神经网络技术,提出了隐式极限状态方程转换为显式表达式的方法.该方法利用神经网络的非线性映射能力,构造出显式表达的极限状态方程,从而可以很方便的引入一次二阶矩等其他基本求解方法进行结构可靠度分析.实例数值结果表明,基于神经网络将隐式函数转化为明确表达的极限状态方程是可行的,同时该方法具有较高的精度,为结构可靠度计算提供了新的有效思路和手段.     

基于主动学习神经网络的转向架构架疲劳可靠性分析

为了提高转向架构架疲劳可靠性分析的精度与效率,提出一种主动学习BR-BP神经网络模型与Monte Carlo法相结合的可靠性分析方法。该方法针对BP神经网络的缺陷,使用贝叶斯正则BR(Bayesian regularization)算法作为训练算法,以提高神经网络的拟合精度与收敛速度,并考虑可靠性分析的固有特点,构造了一种适用于BP神经网络的主动学习函数,用于指导最佳样本点的选择。提出的学习函数不仅保证了样本点分布在极限状态函数附近,还考虑了样本点的预测误差以及样本点分布对失效概率计算的影响。转向架构架可靠性分析结果表明,本文方法在提高拟合精度的同时兼顾了计算效率,验证了所提方法的优越性与可行性。     

索网结构可靠指标β的计算方法

以索网结构内力分析的结点位移法和结构可靠度分析的验算点法为基础,给出了索网结构中索系可靠指标β的计算方法。     

基于贝叶斯网络的结构可靠性更新与损伤评估

针对传统可靠性方法无法进行信息更新与处理离散变量的缺点,本文将贝叶斯网络与传统可靠性方法结合,建立复杂结构系统的可靠性贝叶斯网络模型;通过连续变量离散与消除得到传统贝叶斯网络结构,根据可靠性方法计算条件概率表;当证据信息出现时,利用变量消元法进行精确推理,实施结构可靠性更新与损伤评估。以一刚架为研究对象,更新结构的可靠性并评估结构失效情况下两个截面的损伤程度,与蒙特卡洛方法对比,证明了本文方法的精确性和有效性。     

基于链式贝叶斯网络的结构可靠性分析

将贝叶斯网络与传统可靠性方法结合,建立结构系统的可靠性贝叶斯网络模型,通过改进的分支限界法确定结构主要失效模式,并将贝叶斯网络链式化来提升计算效率。根据可靠性方法计算条件概率表;使用概率网络估算法来考虑主要失效模式之间的相关性,计算系统可靠性;当有新信息出现时,利用贝叶斯网络推理,对结构系统可靠性进行评估。以一桁架结构为研究对象,计算结构系统的可靠性,并在新信息出现的情况下对系统可靠性进行了更新。     

Structural reliability analysis for implicit performance function using radial basis function network

This is the second paper of our work on structural reliability analysis for implicit performance function. The first paper proposed structural reliability analysis methods using multilayer perceptron artificial neural network [Deng, J., Gu, D.S., Li, X.B., Yue, Z.Q., 2005. Structural reliability analysis for implicit performance function using artificial neural network. Structural Safety 25 (1), 25–48]. This paper presents three radial basis function network (RBF) based reliability analysis methods, i.e. RBF based MCS, RBF based FORM, and RBF based SORM. In these methods, radial basis function network technique is adopted to model and approximate the implicit performance functions or partial derivatives. The RBF technique uses a small set of the actual data of the implicit performance functions, which are obtained via physical experiments or normal numerical analysis such as finite element methods for the complicated structural system, and are used to develop a trained RBF generalization algorithm. Then a large number of the function values and partial derivatives of implicit performance functions can be readily obtained by simply extracting information from the established and successfully trained RBF network. These function values and derivatives are used in conventional MCS, FORM or SORM to constitute RBF based reliability analysis algorithms. Examples are presented in the paper to illustrate how the proposed RBF based methods are used in structural reliability analysis. The results are well compared with those obtained by the conventional reliability methods such as the Monte-Carlo simulation, multilayer perceptrons networks, the response surface method, the FORM method 2, and so on. The examples showed the proposed approach is applicable to structural reliability analysis involving implicit performance functions.     

基于BP神经网络和Laplace渐进积分法的结构可靠性计算

传统基于代理模型的可靠性研究大多将抽样方法与代理模型相结合,并假定随机变量相互独立,且没有考虑到代理模型的不确定性对失效概率的影响。本文将反向传播(BP)神经网络和Laplace渐进积分法相结合,提出一种结合代理模型和高次阶矩的可靠性计算方法,称之为BP-Lap法。采用Latin超立方抽样技术,结合学习函数选取样本点,基于函数逼近原理,利用BP网络代理极限状态方程及其梯度向量和Hessian矩阵。利用训练好的BP网络通过Laplace渐进积分法求解失效概率,基于十折交叉验证思想,得到失效概率取值区间。通过四个算例,分别在随机变量相关和不相关的条件下,验证了BP-Lap法的有效性。研究表明：BP-Lap法可以衡量代理模型的不确定性对失效概率的影响,得到失效概率的上、下界;BP-Lap法同时适用于显示和隐式的极限状态方程,对相关随机变量的可靠性问题具有较高精度。     

OPTIMUM DESIGN BASED ON RELIABILITY IN STOCHASTIC STRUCTURE SYSTEMS

IntroductionIn traditional optimum structural math model,the target function and the constraintfunction are all considered as the certain value.But it does not accord to the actual forcedenvironment condition and structural status.Thus the optimum results…     

结构可靠度分析的响应面法及其Matlab实现

对功能函数不能明确表达的问题进行可靠度分析，常采用响应面法。其中以求得验算点为目的迭代的二次多项式序列响应面法应用较为广泛，本文给出了该方法的Mattab源程序。提出了基于Mattab的插值响应面法和BP神经网络响应面法，介绍了其在Mattab环境下的实现方法，并进行了三种方法的对比分析。Mattab语言基本元素是矩阵，提供了各种矩阵的运算和操作，其中包含结构可靠度计算中常用的各种数值计算方法工具箱。采用Mattab语言构造响应面函数，进行结构可靠度计算，可充分发挥其矩阵运算功能及各种工具箱的作用，使编程效率大大提高，且语法简便，易于掌握。Mattab语言在可靠度计算中的应用，会对结构可靠性理论的推广使用起到积极推进作用。     

响应面重构的若干方法研究及其在可靠度分析中的应用

在地下隧洞稳定的可靠性分析中，得到极限状态方程的解析表达式往往是非常困难的。因而本文基于数值模拟研究了响应面重构的若干方法，以模拟实际工程中常见的功能函数不能明确的可靠度计算问题。重点探讨了有理多项式技术和人工神经网络方法在响应面重构中的应用，并与目前常用的两种响应面方法进行了比较分析。最后,通过程序编制和算例分析对响应面重构的若干方法研究进行了验证。