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随机森林算法在水力压裂套管变形预测中的应用
1
作者 林鹤 杜金玲 +5 位作者 徐刚 容娇君 梁雪莉 衡峰 郭俊宁 马梦茜 《岩性油气藏》 北大核心 2025年第3期185-193,共9页
以吉木萨尔凹陷二叠系芦草沟组12口套管变形水平井为研究对象,基于三维地震属性数据,分析地质因素诱发的套管变形位置与天然裂缝发育位置及储层岩性和力学特性的非均质变化边界之间的对应关系,并对随机森林算法在水力压裂套管变形预测... 以吉木萨尔凹陷二叠系芦草沟组12口套管变形水平井为研究对象,基于三维地震属性数据,分析地质因素诱发的套管变形位置与天然裂缝发育位置及储层岩性和力学特性的非均质变化边界之间的对应关系,并对随机森林算法在水力压裂套管变形预测中的应用进行了详细研究。研究结果表明:①套管变形位置出现在天然裂缝带发育位置和储层非均质性变化的边界位置,且二者之间表现为非线性相关关系;②采用网格搜索和5折交叉验证的方式优选随机森林套管变形风险预测模型中决策树的数量和节点分裂的特征值个数,综合考虑计算精度和效率,选定节点分裂的特征值个数为2,决策树个数为100。③随机森林算法在吉木萨尔凹陷二叠系芦草沟组致密油储层水力压裂套管变形井段位置的预测精度可达87.85%,模型输出的套管变形风险预测结果可为压裂设计优化和施工参数的调整提供指导。 展开更多
关键词 机器学习 随机森林算法 水力压裂 套管变形 芦草沟组 二叠系 吉木萨尔凹陷
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基于蜣螂优化算法-双向长短时记忆网络的隧道软弱围岩变形预测
2
作者 张建 《地球科学与环境学报》 北大核心 2025年第4期634-645,共12页
隧道软弱围岩变形预测是确保隧道建设及施工运营安全等诸多环节中的核心要素。目前隧道软弱围岩变形预测主要依托围岩变形监测数据,而监测数据统计分析结果的可靠性、鲁棒性及泛化性依然不能满足工程建设的要求。针对该问题,对比LSTM、B... 隧道软弱围岩变形预测是确保隧道建设及施工运营安全等诸多环节中的核心要素。目前隧道软弱围岩变形预测主要依托围岩变形监测数据,而监测数据统计分析结果的可靠性、鲁棒性及泛化性依然不能满足工程建设的要求。针对该问题,对比LSTM、BiLSTM、CNN-LSTM、GRU、CNN-RNN模型的准确性、可靠性和稳定性,优选出BiLSTM模型为初步预测模型;考虑双向长短时记忆(BiLSTM)网络的灵活交互性和蜣螂优化(DBO)算法的数据驱动优势,构建基于深度学习的隧道软弱围岩变形预测模型——DBO-BiLSTM模型;最后,以西十高速铁路云岭一号隧道断面软弱围岩为案例,运用DBO-BiLSTM模型和BiLSTM模型对该隧道软弱围岩变形进行预测,并与监测数据进行对比。结果表明:DBO-BiLSTM模型较BiLSTM模型预测结果更优,其均方误差(MSE)、均方根误差(RMSE)、平均绝对误差(MAE)、平均百分比误差(MAPE)、判定系数(R2)分别为0.0016、0.0406、0.0318、1.43%、0.9985;云岭一号隧道软弱围岩变形情况均经历了先陡增后缓增、最终趋于稳定的过程,拱顶沉降最大累计变形量为14.79 mm,水平收敛最大累计变形量为16.80 mm。 展开更多
关键词 隧道工程 围岩 变形预测 DBO-BiLSTM模型 深度学习 长短时记忆网络 蜣螂优化算法
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基于GA-BP算法的汽车前端框架翘曲变形优化及验证
3
作者 林煌旭 孔选 +3 位作者 陆将男 周华江 朱国常 朱浩伟 《工程塑料应用》 北大核心 2025年第1期90-97,共8页
针对车用前端框架格栅插槽处翘曲变形大造成整车装配精度差的问题,首先通过Moldflow软件建立有限元模型分析零件初始翘曲变形量及影响参数。选定模具温度、熔体温度、保压压力、保压时间、冷却时间作为设计因素,通过正交试验表得到工艺... 针对车用前端框架格栅插槽处翘曲变形大造成整车装配精度差的问题,首先通过Moldflow软件建立有限元模型分析零件初始翘曲变形量及影响参数。选定模具温度、熔体温度、保压压力、保压时间、冷却时间作为设计因素,通过正交试验表得到工艺参数与翘曲变形量之间的映射关系并建立单目标非线性优化模型。利用GA遗传算法改良的BP神经网络进一步描述优化模型的非线性函数关系,以适应度曲线迭代收敛预测得到最佳的BP网络模型预测工艺参数分别为:模具温度60℃、熔体温度265℃、保压压力55MPa、保压时间4s、冷却时间35s,最大翘曲变形量为1.191mm。最后将最优工艺参数导入Moldflow中模拟得到最大翘曲变形量为1.33mm,较优化前初始翘曲量2.423 mm降低了45.1%。经GA-BP算法优化后的工艺参数应用于生产制造过程,前端框架注塑件偏差测量结果表明,实际测量值与优化后Moldflow模拟值拟合度较高,两者平均偏差为0.28mm,满足整车装配要求,证实了GA-BP神经网络预测模型用于优化前端框架翘曲变形的可行性。 展开更多
关键词 汽车前端框架 翘曲变形 MOLDFLOW 正交试验法 GA遗传算法 BP神经网络模型
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光滑粒子法中的摩擦接触算法及其在含界面土体变形问题中的应用 被引量：1
4
作者 陈丁 黄文雄 黄丹 《岩土力学》 EI CAS CSCD 北大核心 2024年第3期885-894,共10页
光滑粒子流体动力学(smoothed particle hydrodynamics,简称SPH)方法作为拉格朗日型的无网格粒子类方法,在固体极大变形问题的数值求解分析中具有显著优势。针对包含界面接触的固体大变形问题的SPH模拟,基于一种能改善边界精度的光滑粒... 光滑粒子流体动力学(smoothed particle hydrodynamics,简称SPH)方法作为拉格朗日型的无网格粒子类方法,在固体极大变形问题的数值求解分析中具有显著优势。针对包含界面接触的固体大变形问题的SPH模拟,基于一种能改善边界精度的光滑粒子插值格式——有限粒子法(finiteparticlemethod,简称FPM),提出了一种新的点对体积的离散(point-to-volume discretization,简称PTVD)界面接触算法。该算法实际是将界面接触力等价转换为接触点附近两组粒子间的外部相互作用力。具体是根据接触界面特点将接触面两侧物体离散后的粒子划分为主体粒子和从属粒子,对于每个接触点附近的从属粒子,根据其影响域所包含的主体粒子情况确定该粒子与接触面的相对关系计算法向接触力,根据其影响域内两类粒子的相对切向速度和界面摩擦系数计算切向接触力。PTVD接触算法可避免界面粒子识别及精确模拟等相关的复杂接触力计算,充分体现了光滑粒子法的非局部特点。在利用经典界面接触和摩擦算例进行验证的基础上,将PTVD算法应用于颗粒土拟静力坍塌和弹体侵彻软土等涉及接触界面的大变形土力学问题SPH数值分析,结果表明PTVD算法在摩擦接触问题的SPH数值分析中具有有效性和广泛适用性。 展开更多
关键词 光滑粒子流体动力学法 摩擦接触界面 大变形 PTVD接触算法
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粒子群算法与有限元融合驱动的薄壁复合材料构件支撑布局优化
5
作者 王福吉 何青松 +3 位作者 付饶 邓俊 林永权 马兴 《航空制造技术》 北大核心 2025年第6期40-47,共8页
薄壁复合材料构件的支撑布局设计是抑制其加工振动及变形的重要方法,但多数支撑布局的优化过程中只考虑单一的振动或变形,并且忽略了吸盘吸附对工件的影响,与实际工况有较大偏差。本文提出一种粒子群算法和有限元融合驱动的薄壁构件支... 薄壁复合材料构件的支撑布局设计是抑制其加工振动及变形的重要方法,但多数支撑布局的优化过程中只考虑单一的振动或变形,并且忽略了吸盘吸附对工件的影响,与实际工况有较大偏差。本文提出一种粒子群算法和有限元融合驱动的薄壁构件支撑布局优化方法,综合考虑了工件吸附变形、支撑后工件固有频率与刀具激励频率有效分离、额外辅助支撑等因素,能够在保证最大变形量满足要求的前提下实现支撑点数量及位置的优化。首先逐次在最大变形处增加支撑点直至满足变形要求,再在易产生共振的固有频率所对应振型的最大振幅处增加支撑点,直到满足频率要求,然后利用优化算法找到最小支撑点数量并进行最小支撑点数量下的支撑布局优化,最后开发了基于Abaqus和粒子群算法的支撑布局优化模块,进行了构件优化计算和试验验证。结果表明,该方法能够在保证频率及变形要求的前提下,有效减少支撑点数量。 展开更多
关键词 薄壁构件 支撑布局优化 有限元 粒子群算法 变形
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基于ESMD-FE-AJSO-LSTM算法的水闸深基坑变形预测 被引量：7
6
作者 张伟 邓彬彬 +5 位作者 仇建春 夏国春 姚兆仁 刘占午 朱新宇 王昱锦 《南水北调与水利科技（中英文）》 CAS CSCD 北大核心 2024年第2期378-387,408,共11页
水闸深基坑开挖变形具有明显的非线性和非稳定性特征,基于此,引入极点对称模态分解算法(extremepoint symmetric mode decomposition method,ESMD)对水闸深基坑开挖变形原型监测序列进行多模态分解,并基于模糊熵(fuzzy entropy, FE)理... 水闸深基坑开挖变形具有明显的非线性和非稳定性特征,基于此,引入极点对称模态分解算法(extremepoint symmetric mode decomposition method,ESMD)对水闸深基坑开挖变形原型监测序列进行多模态分解,并基于模糊熵(fuzzy entropy, FE)理论对各分解分量进行模糊多模态相空间重构,从而有效甄别水闸基坑变形不同时间尺度有效物理特征。构建基于人工水母搜索算法(artificial jellyfish search optimizer,AJSO)优化的长短期记忆(long short-term memory,LSTM)人工神经网络模型,以重构后的各重构子序列为基础进行优化训练,并把训练后的各预测模态分量合并,实现对水闸基坑开挖变形动态预测和分析。以张家港市十一圩江边枢纽改建工程基坑开挖变形监测为例,采用上述方法对该枢纽工程基坑开挖过程变形进行预测和分析。结果表明:基于ESMD-FE-AJSOLSTM算法的水闸深基坑变形预测方法能够有效预测基坑开挖变形非线性特征,相比传统LSTM、循环神经网络(recurrent neural network, RNN)和支持向量机(support vector machine,SVM)等算法具有更高的预测精度和稳定性,为实现对基坑开挖安全性态实时科学诊断和分析提供技术参考。 展开更多
关键词 极点对称模态分解算法 模糊熵 人工水母搜索算法 长短期记忆 水闸 深基坑 变形预测
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基于GA-BP-PSO算法的薄壁注塑件翘曲变形优化 被引量：7
7
作者 陈忠杭 胡燕海 +2 位作者 沈加明 倪德香 王舟挺 《工程塑料应用》 CAS CSCD 北大核心 2024年第3期70-75,共6页
以聚对苯二甲酸乙二酯(PET)的塑料瓶胚零件为例,通过Moldflow软件设计浇注系统和冷却系统并进行有限元分析以优化零件的翘曲变形量。选定熔体温度、模具温度、保压压力、保压时间和注射时间为5个影响因素,设计了L16(45)的正交试验表。... 以聚对苯二甲酸乙二酯(PET)的塑料瓶胚零件为例,通过Moldflow软件设计浇注系统和冷却系统并进行有限元分析以优化零件的翘曲变形量。选定熔体温度、模具温度、保压压力、保压时间和注射时间为5个影响因素,设计了L16(45)的正交试验表。对正交实验数据进行了极差分析,得出了各因素对翘曲变形量的影响程度并获得较优工艺参数。通过GA-BP-PSO算法对工艺参数进一步优化,得到最佳工艺参数:熔体温度265℃、模具温度60℃、保压压力125 MPa、保压时间12.8671 s、注射时间0.3405 s。上述工艺参数对应的零件翘曲变形量为0.1373 mm。最后通过Moldflow软件进行数值模拟,得到翘曲变形量为0.1395 mm,较优化前的翘曲变形量0.1796 mm,降低了22.33%。软件模拟值和经GA-BP-PSO算法得到的预测值仅相差1.60%,将优化后的工艺参数组合应用于实际生产中,所获得的产品符合生产要求,验证了GA-BP-PSO算法的准确性与可行性。 展开更多
关键词 翘曲变形 MOLDFLOW 正交试验 GA-BP神经网络 粒子群算法 优化
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变形镜及其控制算法研究进展
8
作者 梁静远 王海蓉 +5 位作者 张娜 张晓丹 赵黎 王惠琴 王怡 柯熙政 《光通信研究》 北大核心 2024年第2期100-108,共9页
【目的】变形镜(DM)是自适应光学系统中实现波前校正的关键器件,其性能直接决定了系统的波前畸变校正能力。通过研究DM及其控制算法,可以不断改进自适应光学系统的校正能力。该研究一方面可以提高DM的精度和响应速度,使其更好地校正各... 【目的】变形镜(DM)是自适应光学系统中实现波前校正的关键器件,其性能直接决定了系统的波前畸变校正能力。通过研究DM及其控制算法,可以不断改进自适应光学系统的校正能力。该研究一方面可以提高DM的精度和响应速度,使其更好地校正各种复杂的波前畸变,另一方面,可以改进控制算法,提高校正的效率和准确性。这些都将直接影响到自适应光学系统的成像质量和性能,因此,研究DM及其控制算法对于改进自适应光学系统的校正能力、扩展应用领域以及提升成像质量和性能具有重要意义。【方法】文章旨在梳理国内外关于DM及其控制算法的研究进展,分析不同的控制算法对波前畸变的校正精度,为自适应光学的发展奠定基础。首先以几种典型的DM为例,对DM的建模以及对分离促动器DM、拼接子DM、薄膜DM、双压电DM、微机电系统(MEMS)DM和音圈DM的结构及工作原理进行了详细介绍。接着分析了基于Prandtl-Ishlinskii(PI)迟滞模型的控制算法、解耦控制算法和稀疏采样控制算法等几种控制算法。【结果】文章总结了西安理工大学在该领域所做的工作,最后指出了未来在该领域的技术突破和改进方向。【结论】DM及其控制算法的研究为自适应光学的发展奠定了基础,使其应用于更多的领域,进一步提高自适应光学系统的性能。这将有助于改善成像质量,推动自适应光学技术的发展。 展开更多
关键词 变形镜 控制算法 自适应光学
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基于PSO-LSTM的大坝变形组合预测模型 被引量：1
9
作者 郝泽嘉 施玉群 +1 位作者 成博超 何金平 《长江科学院院报》 北大核心 2025年第5期208-214,222,共8页
传统的大坝变形预测模型难以反映效应量与环境量之间存在的复杂非线性关系,预测效果常常不够理想。考虑到LSTM模型具有较强的非线性学习能力,PSO模型具有优越的全局寻优能力,将PSO应用于LSTM超参数全局寻优之中,建立基于PSO-LSTM的大坝... 传统的大坝变形预测模型难以反映效应量与环境量之间存在的复杂非线性关系,预测效果常常不够理想。考虑到LSTM模型具有较强的非线性学习能力,PSO模型具有优越的全局寻优能力,将PSO应用于LSTM超参数全局寻优之中,建立基于PSO-LSTM的大坝变形组合预测模型,既可以解决传统预测模型在描述非线性特性方面的不足,又可以提高LSTM超参数取值的合理性,并为提升大坝变形预测精度提供一种新思路。运用所提出的方法,以某混凝土重力坝和某混凝土拱坝实测水平位移为例,进行了实例研究。研究结果表明,所提出的PSO-LSTM组合模型在模型的RMSE、MAE和R 2等指标方面均优于单纯的LSTM模型和传统的监测统计模型,在3种预测模型中,PSO-LSTM组合模型的预测效果更优。 展开更多
关键词 大坝 安全监测 变形预测 长短时记忆神经网络 粒子群算法
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基于ACO-BP算法的熔融沉积成型翘曲变形量的预测方法 被引量：1
10
作者 田国良 周肖宇 李逸仙 《塑料工业》 CAS CSCD 北大核心 2024年第9期87-92,共6页
针对熔融沉积成型翘曲变形量预测问题,提出了一种基于蚁群算法(ACO)-误差反向传播(BP)神经网络算法的预测方法。采用ACO算法优化BP神经网络的初始权值、阈值,防止其训练时收敛于局部极小。基于正交试验分别设计4因素4水平的训练样本集和... 针对熔融沉积成型翘曲变形量预测问题,提出了一种基于蚁群算法(ACO)-误差反向传播(BP)神经网络算法的预测方法。采用ACO算法优化BP神经网络的初始权值、阈值,防止其训练时收敛于局部极小。基于正交试验分别设计4因素4水平的训练样本集和4因素3水平的验证样本集。训练样本集用于预测模型的学习,验证样本集用于验证预测方法的精度。基于极差法分析了各工艺参数对翘曲变形量的影响程度。结果表明,工艺参数对翘曲变形量的影响程度从大到小分别为层高、填充率、喷头挤出温度和打印速度。采用训练样本集充分训练预测模型后,验证基于ACO-BP算法的翘曲变形量预测方法的效果。基于均方根误差(RMSE)、均方误差(MSE)、平均绝对误差(MAE)和平均绝对百分比误差(MAPE)评价模型预测精度。对于RMSE,BP算法的预测精度约为ACO-BP算法的1.7倍;对于MSE,BP算法的预测精度约为ACO-BP算法的2.9倍;对于MAE,BP算法的预测精度约为ACO-BP算法的1.6倍;对于MAPE,BP算法的预测精度约为ACO-BP算法的2.2倍。基于ACO算法优化的BP神经网络预测精度更高。 展开更多
关键词 蚁群算法-误差反向传播神经网络算法 熔融沉积成型 翘曲变形量 预测方法
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基于内聚力模型数值算法的无砟道床变形与损伤分析
11
作者 严道斌 石梓煊 许玉德 《铁道学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2024年第9期139-147,共9页
针对高速铁路无砟道床层间黏结数值模拟问题,推导混合断裂模式双线性内聚力模型,提出有限元分析框架下的双线性内聚力模型(CZM)数值算法,通过与有限元软件计算结果对比,验证算法的正确性。基于所提出算法,以内聚力单元模拟层间界面,建立... 针对高速铁路无砟道床层间黏结数值模拟问题,推导混合断裂模式双线性内聚力模型,提出有限元分析框架下的双线性内聚力模型(CZM)数值算法,通过与有限元软件计算结果对比,验证算法的正确性。基于所提出算法,以内聚力单元模拟层间界面,建立CRTSⅢ型板式无砟道床有限元模型,分析温度梯度荷载作用下结构变形与层间损伤规律。结果表明:所提出CZM数值算法与有限元软件计算结果一致,可以反映内聚力单元在受拉、受剪、受拉剪模式下的力学与损伤特性;在-50~100℃/m温度梯度范围内,正温度梯度荷载作用下轨道板垂向位移可达0509 mm,负温度梯度荷载作用下则可达0409 mm;轨道板与自密实混凝土层层间损伤受正温度梯度影响大,层间损伤萌生于板角并向板中发展,温度梯度为972℃/m时层间黏结局部失效。 展开更多
关键词 高速铁路 无砟道床 结构变形 层间损伤 双线性内聚力模型 数值算法 温度梯度
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钛合金蒙皮-骨架结构激光焊接变形规律模拟研究 被引量：1
12
作者 王磊 杜劭峰 +3 位作者 李红星 刘港 张磊 彭勇 《兵工学报》 北大核心 2025年第3期264-273,共10页
钛合金常用于各类飞行器舵翼部件的蒙皮-骨架结构中,在兵器、航空航天行业受到广泛关注。以钛合金蒙皮-骨架结构激光焊接变形为研究对象,利用热循环曲线法模拟焊接顺序对焊接变形与应力的影响规律,通过在焊接生产过程中加入翻转工艺显... 钛合金常用于各类飞行器舵翼部件的蒙皮-骨架结构中,在兵器、航空航天行业受到广泛关注。以钛合金蒙皮-骨架结构激光焊接变形为研究对象,利用热循环曲线法模拟焊接顺序对焊接变形与应力的影响规律,通过在焊接生产过程中加入翻转工艺显著降低了焊接变形与残余应力。研究结果表明,优先焊接蒙皮中心区域焊缝,并在焊接过程中加入翻转,可以使峰值焊接应力从原始的1027.18 MPa降低到745.30 MPa,降低了27.4%;特征点P_(1)、P_(2)、P_(3)处变形由原始的0.168 mm、0.178 mm、0.198 mm减小至0.066 mm、0.028 mm、0.021 mm,分别减小60.7%、84.3%和89.4%。利用激光三维扫描仪测量了蒙皮-骨架结构激光焊接变形量,与实验测量结果相比,计算结果平均误差为9.98%,验证了有限元模型和优化焊接顺序的准确性。 展开更多
关键词 飞行器蒙皮-骨架结构 激光焊接变形 焊接顺序优化 热循环曲线算法
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基于IHHO-LSTM-KAN的大坝变形预测模型
13
作者 丁勇康 远近 +3 位作者 毛延翩 都旭煌 齐智勇 苏怀智 《水利水电技术(中英文)》 北大核心 2025年第5期170-182,共13页
【目的】全生命周期高精度的变形预测是评估大坝服役性态和保障大坝安全运行的关键方法。目前预测模型存在数据特征相关性解析不足、对短时序数据预测精度不高、忽视时序持续增长的特性、模型训练易陷入局部最优等问题。【方法】提出一... 【目的】全生命周期高精度的变形预测是评估大坝服役性态和保障大坝安全运行的关键方法。目前预测模型存在数据特征相关性解析不足、对短时序数据预测精度不高、忽视时序持续增长的特性、模型训练易陷入局部最优等问题。【方法】提出一种大坝变形预测模型,利用长短期记忆网络(LSTM)捕捉时序长短期依赖关系,并耦合KAN机制改进网络全连接层结构以增强对长短时序复杂数据关系的表征能力,采用多策略改进的哈里斯鹰优化算法(IHHO)探索超参数最优组合,从而优化模型结构、解决梯度问题、加速训练收敛并提高预测性能。【结果】实例表明,该模型对长短时序的预测精度和泛化能力均优于其他深度学习模型,收敛速度优于其他智能优化算法,KAN机制对短时序预测的改进效果较为明显。【结论】所建模型具有较好的稳健性与适用性,可为大坝全生命周期的安全监测提供技术参考。 展开更多
关键词 大坝变形预测 短时间序列 长短期记忆网络 KAN 改进哈里斯鹰优化算法 变形 影响因素
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基于罚函数法的大变形冲击碰撞问题显式健壮格式
14
作者 初东阳 戎宇飞 +3 位作者 周章涛 伍星星 汪俊 王海坤 《爆炸与冲击》 北大核心 2025年第3期154-167,共14页
为了提高基于罚函数法的显式有限元对大变形接触-碰撞问题仿真的精确性和健壮性,基于前增量位移中心差分方法,发展了一种新的大变形接触非侵入算法。将动力方程求解步分解为不考虑接触的预估步和考虑接触的修正步,在当前时刻,采用罚函... 为了提高基于罚函数法的显式有限元对大变形接触-碰撞问题仿真的精确性和健壮性,基于前增量位移中心差分方法,发展了一种新的大变形接触非侵入算法。将动力方程求解步分解为不考虑接触的预估步和考虑接触的修正步,在当前时刻,采用罚函数法施加接触惩罚力,使其满足非侵入条件,从而提高显式接触计算的精确性;在仅能获得下一时刻位移的情况下,为了精确计算下一时刻的大变形内力,基于任意参考构型大变形理论,将动力学方程内力项映射到已知的参考构型求解,避免使用相关物理量的中间构型近似值,从而降低由大变形计算引入的数值误差。更严格的几何非线性算法以及接触算法可有效抑制实体间的非物理穿透和大变形碰撞过程中的单元畸变,提高计算程序的健壮性。对典型碰撞及侵彻算例进行仿真,并与商业软件的结果进行对比,验证了所发展的大变形接触-碰撞显式算法的正确性,并证明了在高速大变形碰撞仿真方面,当前接触-碰撞显式算法比基于蛙跳格式中心差分和罚函数法的经典接触-碰撞算法更加健壮。 展开更多
关键词 接触-碰撞 显式有限元方法 接触算法 几何大变形 罚函数法
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基于维诺图的三维钻孔建模算法
15
作者 胡昕洋 王鹏飞 +3 位作者 曾琼 蒋鹏 辛士庆 屠长河 《图学学报》 北大核心 2025年第3期676-685,共10页
由三维地质建模方法得到的地质模型在各类工程领域中扮演着不可或缺的角色。现有的建模方法通常通过空间数据插值来划分地下不同岩性的区域,但此类方法在保持拓扑一致性方面存在挑战,限制了三维模型的可靠性和实用性。为了构造地质区域... 由三维地质建模方法得到的地质模型在各类工程领域中扮演着不可或缺的角色。现有的建模方法通常通过空间数据插值来划分地下不同岩性的区域,但此类方法在保持拓扑一致性方面存在挑战,限制了三维模型的可靠性和实用性。为了构造地质区域中的不连续结构,提出了一种基于维诺图方法自动生成三维地层界面模型的方法。首先将钻井数据离散成一系列散点,建立维诺图并提取出不同岩性区域的分界面,然后通过对分界面上的顶点建立线性系统并求解,来得到分界面的变形结果。此外,引入了空间变形控制算法,使得模型在表现地质层断层、褶皱等复杂构造特征时更为精确,从而提升了三维模型在实际应用中的表现能力。该方法解决了传统建模方法对于复杂地质构造会出现的建模拓扑错误问题,且具有较高的自动化程度和较强的鲁棒性。尤其在面对不规则数据集时,表现出了优异的适应性,极大减少了模型调整所需的人工干预。在实际工程数据上的实验表明,所建立的模型具有较好的地质合理性,并可重建出其他方法难以建模出的非流形结构。 展开更多
关键词 三维地质建模 钻孔 维诺图 网格变形算法 线性系统求解
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基于GA-Prophet模型的变电站基坑变形安全预测研究与应用
16
作者 王文强 燕波 +5 位作者 齐壮 王飞 田庆 王永维 何文敏 杨超 《水利水电技术(中英文)》 北大核心 2025年第4期107-117,共11页
【目的】基坑变形的监测是保证基坑施工安全的重要保障,为提高监测数据的应用价值及确保基坑的施工安全,以陕西省西安市某330 kV变电站基坑工程为项目依托,基于实际变形监测结果【方法】以均方误差MSE作为遗传算法(GA)的适应度函数,对Pr... 【目的】基坑变形的监测是保证基坑施工安全的重要保障,为提高监测数据的应用价值及确保基坑的施工安全,以陕西省西安市某330 kV变电站基坑工程为项目依托,基于实际变形监测结果【方法】以均方误差MSE作为遗传算法(GA)的适应度函数,对Prophet模型中的趋势项、周期项和节假日项(偶发事件项)参数进行优化,并重点考虑与基坑变形规律相一致的趋势项参数,构建GA-Prophet基坑变形预测模型,并以MAE、RSS、RMSE和Theil不等系数值为评价指标,验证本模型的可行性及有效性,同时使用该模型对基坑水平及竖向变形进行超前预测,以评价基坑结构的安全状态。【结果】结果表明:GA-Prophet模型预测结果曲线与实测数据曲线较为接近,归功于预测模型中选用了符合实际工程位移变化规律的饱和模型,以JC8测点水平位移预测结果为例,该模型预测结果的MAE、RSS、RMSE、Theil不等系数值分别为0.480、1.310、0.512和0.052,均优于Prophet、LSTM、ARIMA和BP模型的预测结果;并且该模型对基坑变形的超前预测结果显示,各测点水平及竖向变形预测最大值均未超过规范要求的变形报警值,基坑结构处于安全状态。【结论】该模型对于基坑变形预测具有较好的适用性,提高了预测结果的准确性,可用于基坑变形安全预测。 展开更多
关键词 变电站基坑 变形监测 遗传算法 GA-Prophet模型 超前预测 影响因素
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基于OVMD的大坝变形监测数据预处理方法
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作者 陈斯煜 盛金保 +1 位作者 林潮宁 谷艳昌 《水利水运工程学报》 北大核心 2025年第3期139-147,共9页
变形是反映大坝安全性态的重要效应量之一,为提高变形监测数据粗差识别与降噪的可靠性,综合运用多种群并行Rao-1算法、变分模态分解和多种判别指标,提出一种非监督学习的大坝变形监测数据预处理方法。首先,该方法借助变分模态分解对单... 变形是反映大坝安全性态的重要效应量之一,为提高变形监测数据粗差识别与降噪的可靠性,综合运用多种群并行Rao-1算法、变分模态分解和多种判别指标,提出一种非监督学习的大坝变形监测数据预处理方法。首先,该方法借助变分模态分解对单测点位移监测序列进行非递归分解,并引入平均包络熵为目标函数,采用多种群并行Rao-1算法确定变分模态分解适宜的超参数,以提升模型的分解性能。然后,借助样本熵和相关系数指标分离并定位包含粗差和噪声特征的高频模态。最后,借助箱线图法和模态叠加法分别实现变形监测数据的粗差辨识和降噪。以仿真数据和某大坝实测水平变形数据进行验证,结果表明该方法具备优异的粗差定位和降噪性能,可为大坝变形监测数据预处理提供新的思路和技术支持。 展开更多
关键词 大坝变形数据 变分模态分解 优化算法 粗差辨识 数据降噪
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露天矿边坡变形监测及HO-BP预测模型研究
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作者 张焕雄 张成良 +1 位作者 王良成 邓涛 《有色金属(中英文)》 北大核心 2025年第8期1408-1420,共13页
随着现代矿山对安全性和生产效率要求的不断提高,露天矿边坡变形监测与预测已成为保障矿山安全生产的关键技术课题。传统预测方法在复杂地质条件下的预测精度和实时性往往难以满足工程需求。为此本文提出了一种基于河马优化算法优化BP... 随着现代矿山对安全性和生产效率要求的不断提高,露天矿边坡变形监测与预测已成为保障矿山安全生产的关键技术课题。传统预测方法在复杂地质条件下的预测精度和实时性往往难以满足工程需求。为此本文提出了一种基于河马优化算法优化BP神经网络的预测模型。为验证该模型的有效性,以西南某露天矿边坡为研究对象,进行为期一年的变形监测,对采集的变形数据进行系统处理与分析后,基于此监测数据,对该模型进行训练测试与试验。为验证所提算法的有效性,在试验时将HO-BP模型与BP神经网络模型、GA-BP模型以及SSA-BP模型进行对比,通过对比预测精度指标对模型综合性能进行评估。实验结果表明,HO-BP模型通过结合层次优化策略和反向传播算法,在各项评价指标上均表现出显著优势。HO-BP模型RMSE为1.049,MAE为0.889,MAPE为0.82%,R^(2)为0.990,相较于传统的BP神经网络、GA-BP预测模型和SSA-BP预测模型,HO-BP预测模型在所有评价指标上均有显著提升。这表明,HO-BP预测模型在处理边坡变形预测问题时,具有更高的准确性和可靠性,为矿山安全管理提供新的思路及技术支持。 展开更多
关键词 露天矿边坡 变形预测 河马优化算法 BP神经网络 矿山安全
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基于多输出机器学习模型的深大圆井变形预测
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作者 林华生 唐欣薇 +2 位作者 聂鼎 黄文敏 宋丹青 《隧道建设(中英文)》 北大核心 2025年第S1期113-124,共12页
为了快速高效地确定深大圆井的变形值,提高设计效率,首先建立表征其空间力学效应的三维有限元数值模型,并结合现场监测数据对数值模型进行验证。随后基于该数值模型,建立典型地层条件和结构尺寸对圆井变形影响的数据库,选取随机森林和... 为了快速高效地确定深大圆井的变形值,提高设计效率,首先建立表征其空间力学效应的三维有限元数值模型,并结合现场监测数据对数值模型进行验证。随后基于该数值模型,建立典型地层条件和结构尺寸对圆井变形影响的数据库,选取随机森林和梯度提升树2种算法,采用单目标模型组合、链式回归组合和多输出组合3种组合方式,构建6组预测施工过程圆井整体位移的多输出预测模型。结果表明:1)多目标-梯度提升(MO-GB)模型可以同时考虑多个预测指标,对应的最大位移值均方根误差(ERMS)为0.457,相比其他模型最小,且最大位移值和出现位置的决定系数(R2)均超过0.98,预测效果最佳。2)随着圆井开挖深度的增加,采用MO-GB模型预测得到的最大位移值和出现位置与三维有限元模型数值仿真计算结果基本一致,不同开挖深度预测位移点构成的折线可包络住相应阶段数值仿真变形曲线,预测值可为圆井结构设计提供参考,指导圆井结构选型,为施工图设计提供基础。 展开更多
关键词 深大圆井 空间地基板模型 梯度提升算法 多目标输出 变形预测
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基于IGA-LSTM的大坝变形预测模型研究
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作者 王自赟 刘萍先 +3 位作者 陈天荣 蔡竞标 纪海波 邓小珍 《水电能源科学》 北大核心 2025年第6期134-137,共4页
由于大坝变形受很多因素的影响,监测点得到的位移序列具有较强的时序性和非线性,为此提出一种基于改进遗传算法(IGA)优化的长短时神经网络(LSTM)预测模型。首先对传统遗传算法进行改进,然后使用改进遗传算法对长短时神经网络模型的超参... 由于大坝变形受很多因素的影响,监测点得到的位移序列具有较强的时序性和非线性,为此提出一种基于改进遗传算法(IGA)优化的长短时神经网络(LSTM)预测模型。首先对传统遗传算法进行改进,然后使用改进遗传算法对长短时神经网络模型的超参数组合进行寻优,最后利用优化后的超参数组合搭建IGA-LSTM预测模型。以丰满大坝#7坝段的水平位移为例,对比单层LSTM模型、遗传算法(GA)优化的LSTM模型和改进遗传算法优化的LSTM模型。结果表明,IGA-LSTM模型的平均绝对误差(MMAE)、均方根误差(RRMSE)分别为0.2070、0.2259mm,显著低于另外2个模型,说明IGA-LSTM模型的预测精度更高。该模型为大坝变形预测提供了新方法,也为大坝安全预警提供了参考。 展开更多
关键词 大坝变形预测 改进遗传算法 长短时神经网络 超参数组合寻优
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