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吹填淤泥填海造陆技术在深圳地区的应用
被引量:
39
1
作者
彭涛
葛少亭
+5 位作者
武威
胡鸿彬
简万成
黄少康
侯培丽
江再明
《水文地质工程地质》
CAS
CSCD
2001年第1期68-70,72,共4页
利用海相淤泥吹填造陆已成为深圳地区进行土地开发的重要技术手段。本文从深圳地区海相淤泥的吹填特性、资料储量、环保效益。
关键词
吹填淤泥
填海造陆
软基处理
堆载预压
真空预压
吹填工艺
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职称材料
边坡最危险滑动面全局搜索的模拟退火算法及改进
被引量:
11
2
作者
张浩
王常明
马文东
《吉林大学学报(地球科学版)》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2007年第1期129-133,共5页
最危险滑动面的确定是边坡稳定性分析中一个至关重要的问题。利用模拟退火算法,结合简化Bishop法,进行边坡最危险滑动面的搜索。在分析模拟退火法中存在的不足及其根由的基础上,对算法进行了改进。通过计算机编程技术实现了改进的模拟...
最危险滑动面的确定是边坡稳定性分析中一个至关重要的问题。利用模拟退火算法,结合简化Bishop法,进行边坡最危险滑动面的搜索。在分析模拟退火法中存在的不足及其根由的基础上,对算法进行了改进。通过计算机编程技术实现了改进的模拟退火算法。计算结果与典型算例对比证明:改进后的模拟退火算法能够有效避免局部最优解,方法具有实用性。
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关键词
改进模拟退火算法
边坡稳定性
最危险滑动面
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职称材料
基于多目标差分进化算法的结构物理参数辨识
被引量:
1
3
作者
王延伟
卢亮
+1 位作者
温瑞智
丰彪
《地震工程与工程振动》
CSCD
北大核心
2011年第5期121-126,共6页
优化算法在用于结构的物理参数辨识时,测量数据的不完备和噪声严重影响了参数的辨识精度。针对这一问题,为得到理想的辨识精度,将时程响应数据和频率数据定义为多目标函数,并利用多目标差分进化算法(DEMO)进行优化求解。在数值模拟中,利...
优化算法在用于结构的物理参数辨识时,测量数据的不完备和噪声严重影响了参数的辨识精度。针对这一问题,为得到理想的辨识精度,将时程响应数据和频率数据定义为多目标函数,并利用多目标差分进化算法(DEMO)进行优化求解。在数值模拟中,利用10层剪切型框架结构和31个单元的桁架桥结构作为算例。计算结果表明,该多目标函数和DEMO算法,利用不完备的且含有噪声的测量数据,可以得到具有较高精度的辨识结果。
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关键词
参数辨识
多目标优化
多目标函数
多目标差分进化算法
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职称材料
题名
吹填淤泥填海造陆技术在深圳地区的应用
被引量:
39
1
作者
彭涛
葛少亭
武威
胡鸿彬
简万成
黄少康
侯培丽
江再明
机构
建设部综合勘察研究设计院深圳研究院
南油集团
建设部
海星港集团公司
出处
《水文地质工程地质》
CAS
CSCD
2001年第1期68-70,72,共4页
文摘
利用海相淤泥吹填造陆已成为深圳地区进行土地开发的重要技术手段。本文从深圳地区海相淤泥的吹填特性、资料储量、环保效益。
关键词
吹填淤泥
填海造陆
软基处理
堆载预压
真空预压
吹填工艺
Keywords
muck filled through blowpipe
earth reclamation
soft soil treatment
surcharge preloading method
vacuum preloading method
分类号
TU472 [建筑科学—结构工程]
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职称材料
题名
边坡最危险滑动面全局搜索的模拟退火算法及改进
被引量:
11
2
作者
张浩
王常明
马文东
机构
吉林大学
建设
工程学院
建设部综合勘察研究设计院深圳研究院
出处
《吉林大学学报(地球科学版)》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2007年第1期129-133,共5页
基金
国家自然科学基金项目(40572153)
吉林大学创新基金项目
文摘
最危险滑动面的确定是边坡稳定性分析中一个至关重要的问题。利用模拟退火算法,结合简化Bishop法,进行边坡最危险滑动面的搜索。在分析模拟退火法中存在的不足及其根由的基础上,对算法进行了改进。通过计算机编程技术实现了改进的模拟退火算法。计算结果与典型算例对比证明:改进后的模拟退火算法能够有效避免局部最优解,方法具有实用性。
关键词
改进模拟退火算法
边坡稳定性
最危险滑动面
Keywords
improved simulated annealing algorithm
slope stability
critical failure surface
分类号
P642.22 [天文地球—工程地质学]
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职称材料
题名
基于多目标差分进化算法的结构物理参数辨识
被引量:
1
3
作者
王延伟
卢亮
温瑞智
丰彪
机构
中国地震局工程力学
研究
所
建设部综合勘察研究设计院深圳研究院
出处
《地震工程与工程振动》
CSCD
北大核心
2011年第5期121-126,共6页
基金
中国地震局工程力学研究所基本科研业务费专项项目(2008B010)
国家重点基础研究发展计划(973)项目(2007CB714205)
国家科技支撑计划项目(2009BAK55B05)
文摘
优化算法在用于结构的物理参数辨识时,测量数据的不完备和噪声严重影响了参数的辨识精度。针对这一问题,为得到理想的辨识精度,将时程响应数据和频率数据定义为多目标函数,并利用多目标差分进化算法(DEMO)进行优化求解。在数值模拟中,利用10层剪切型框架结构和31个单元的桁架桥结构作为算例。计算结果表明,该多目标函数和DEMO算法,利用不完备的且含有噪声的测量数据,可以得到具有较高精度的辨识结果。
关键词
参数辨识
多目标优化
多目标函数
多目标差分进化算法
Keywords
parameter identification
multi-objective optimization
multi-objective function
multi-objective differential evolution
分类号
TU311.3 [建筑科学—结构工程]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
吹填淤泥填海造陆技术在深圳地区的应用
彭涛
葛少亭
武威
胡鸿彬
简万成
黄少康
侯培丽
江再明
《水文地质工程地质》
CAS
CSCD
2001
39
在线阅读
下载PDF
职称材料
2
边坡最危险滑动面全局搜索的模拟退火算法及改进
张浩
王常明
马文东
《吉林大学学报(地球科学版)》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2007
11
在线阅读
下载PDF
职称材料
3
基于多目标差分进化算法的结构物理参数辨识
王延伟
卢亮
温瑞智
丰彪
《地震工程与工程振动》
CSCD
北大核心
2011
1
在线阅读
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职称材料
已选择
0
条
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引用分析
参考文献
引证文献
统计分析
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