检索结果-南通市图书馆

作者：刁志帅重庆交通大学

学位级别：硕士

大跨径混凝土拱桥常用于山区,其设计要点和影响因素众多。一些设计要点的控制标准随着施工过程不断变化,部分影响因素具有随机性或不确定性,这导致大跨径混凝土拱桥设计难以实现智能化和最优化。主拱作为拱桥的重要结构,基于最优化理论... 详细信息

大跨径混凝土拱桥常用于山区,其设计要点和影响因素众多。一些设计要点的控制标准随着施工过程不断变化,部分影响因素具有随机性或不确定性,这导致大跨径混凝土拱桥设计难以实现智能化和最优化。主拱作为拱桥的重要结构,基于最优化理论对主拱进行优化设计,可有效提高拱桥设计的效率和质量。因此,有必要研究大跨径混凝土主拱的智能化设计。本文针对上承式钢筋混凝土拱桥的主拱,采用理论分析、数值模拟、算法开发等研究方法,开展了主拱截面尺寸、拱轴线及劲性骨架法施工过程索力优化的研究。本文主要研究内容及结论如下:(1)阐明了混凝土主拱截面尺寸的统计计算方法。首先,对已建成的混凝土拱桥的主拱截面尺寸数据进行了统计。其次,结合主拱截面尺寸统计数据,使用数据拟合对任意跨径的主拱的截面尺寸进行了计算。最后,对100～400m范围内16座主拱的截面尺寸进行了计算。研究结果表明:主拱截面尺寸值随着跨径的增大而增大,二者存在线形关系,主拱截面尺寸计算值符合实际。(2)建立了基于遗传算法的混凝土主拱优化设计方法。首先,以拱轴系数为自变量,以最小弯曲能量法为目标函数,建立拱轴系数优化模型。其次,采用有限元和遗传算法,对拱轴系数优化模型进行优化求解。最后,对100～400m范围16座主拱的拱轴系数进行了优化计算。研究结果表明:拱轴系数值随着跨径的变化而变化,多数分布在1.8～2.1之间,根据主拱内力值分析,各跨径主拱的内力值皆符合实际情况,验证了该优化方法的可靠性。(3)建立了基于粒子群算法的混凝土主拱施工调控优化方法。首先,以主拱斜拉扣挂施工的初始扣索力为自变量,以劲性骨架合龙成拱后各控制点的位移平方和最小为目标,建立施工扣索索力优化模型。其次,采用有限元和粒子群算法,对索力优化模型进行求解。最后,对100～400m范围内16座主拱在施工中的扣索索力值进行了优化计算。研究结果表明:索力值随着跨径的增大呈上升趋势,且随着施工阶段逐渐增大,对施工中劲性骨架控制点的位移值进行了分析,各跨径的劲性骨架合龙后的线形均符合实际情况,验证了该优化方法的可靠性。(4)基于本文提出的混凝土主拱优化设计与施工调控优化方法,采用Python研发了混凝土主拱智能设计软件,校核和验证了该方法。选择实际桥梁工程,开展了混凝土主拱优化设计与施工调控优化方法的工程实例分析。研究结果表明:采用混凝土主拱智能优化软件的计算数据与工程实例相比,混凝土主拱截面尺寸较为接近,拱轴系数值相差0.189,索力平均值相差6.38%。

关键词：混凝土主拱最优化理论智能设计遗传算法粒子群算法

基于边坡实测数据的岩土体参数反演研究及稳定性分析

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基于边坡实测数据的岩土体参数反演研究及稳定性分析

作者：李武重庆交通大学

学位级别：硕士

随着我国高速公路网络的日益完善,里程数持续增长,特别是在山区丘陵地带,由于地形复杂,修建过程中往往涉及“深挖高填”作业,导致众多高陡边坡的形成。这些边坡一旦发生滑坡,轻则导致交通中断,重则造成人员伤亡,给国家和人民带来难以估... 详细信息

随着我国高速公路网络的日益完善,里程数持续增长,特别是在山区丘陵地带,由于地形复杂,修建过程中往往涉及“深挖高填”作业,导致众多高陡边坡的形成。这些边坡一旦发生滑坡,轻则导致交通中断,重则造成人员伤亡,给国家和人民带来难以估量的损失。因此,准确判断边坡稳定性,尤其是通过较为真实的岩土体的力学参数进行稳定性评价,显得尤为重要。然而,目前常用的岩土体参数测定方法,包括室内试验和原位试验,均存在局限性。室内试验未能充分考虑边坡现场的实际状况,而原位试验则可能对坡体产生扰动,影响测定结果的准确性。因此,寻求一种能够实时、准确测定边坡岩土体参数的方法,是十分必要的。本文基于边坡实际深部位移进行岩土体参数的反演,并进行稳定性评价,主要研究内容及成果如下:1.基于表面位移及深部位移数据特点,提出了数据预处理流程。通过非参数检验及图形检验法得出表面合位移与深部位移一阶差分数据服从正态性分布;基于传统离群值识别统计法及降雨、位移速率,对离群值进行识别并予以剔除;基于线性插值法、三次样条插值法、分段三次Hermite插值法、ARIMA插值模型法对不同缺失段数据缺失进行插补研究,优选插补方法;基于小波基函数Daubechies(db N)分别对表面合位移与深部位移数据进行降噪处理。2.以DB01表面合位移数据和K1测点11.5m处深部位移数据为例进行了监测数据预处理的案例计算。采用不同插值法进行插补研究,结果表明,ARIMA模型对各缺失段的30天数据集的插补效果较好,对于10天集数据缺失插值,使用线性插值法对整段数据前、中位置插值的插补效果较好,使用ARIMA模型对后部位置插值的插补效果较好;基于小波基函数Daubechies(db N)进行数据降噪研究,优选出两组数据降噪效果最好的方法。3.确定弹性模量E、粘聚力C、摩擦角φ为待反演参数;利用均匀设计对待反演参数进行30组水平参数设计,并基于建立的边坡有限元模型,得出BP及PSOBP神经网络模型的训练样本;利用训练样本调整神经网络模型,使用BP及PSOBP神经网络进行参数反演,结果表明,PSO-BP神经网络模型最大相对误差为4.421%。4.将K1测点的实际深部位移代入PSO-BP神经网络模型中进行边坡实际岩土体参数反演;同时,为检验反演参数的正确性,将反演出的参数代入边坡模型,并输出基于边坡模型计算得到K2测点的深部位移,同时将计算所得深部位移与K2测点实际深部位移进行误差分析得出,最大误差为5.628%,最小误差为0.232%,验证了反演参数的正确性。5.基于边坡表面位移、实际深部位移、降雨、位移速率、边坡模型及损伤指数对边坡稳定性开展综合评价。结果表明,采用边坡有限元模型并基于抗剪强度折减法得到边坡安全系数为1.6235,存在潜在滑动面,但基于边坡表面位移及深部位移曲线分析判断边坡处于稳定状态,基于边坡位移速率及边坡位移曲线三阶段演化规律分析得到边坡处于等速变形阶段。

关键词：边坡稳定性有限元参数反演神经网络数据插补

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基于改进的轻量化YOLO目标检测模型研究

基于改进的轻量化YOLO目标检测模型研究

作者：李双勇吉林化工学院

学位级别：硕士

目标检测属于计算机视觉的子任务,它旨在利用神经网络对计算机摄像头等设备捕捉的视频、图像中的画面进行训练和学习,进而完成识别特定目标对象的任务。目标检测在实际生活中已具有广泛的应用,但其依然存在诸多挑战:检测过程中存在的错... 详细信息

目标检测属于计算机视觉的子任务,它旨在利用神经网络对计算机摄像头等设备捕捉的视频、图像中的画面进行训练和学习,进而完成识别特定目标对象的任务。目标检测在实际生活中已具有广泛的应用,但其依然存在诸多挑战:检测过程中存在的错检、漏检、重复检测等问题;检测精度仍不满足实际需求,有待进一步提高;主干网络参数量巨大,限制了模型的应用。针对上述问题,本文提出两种以YOLO算法为基准的改进目标检测网络,具体内容如下:(1)提出基于大核卷积的轻量化目标检测模型。首先,提出含有大核卷积的特征编码模块,用以提升网络对输入图像特征编码的能力;其次,提出通道增强模块,将网络模型编码结构中的维度提升,使编码结构能够容纳更多的特征信息;然后,提出含有大核卷积的注意力机制,使得模型在海量特征信息中能够聚焦到更加重要的特征信息;最后,引入SIOU损失函数,克服模型在训练时产生的角度漂移问题,使模型在训练过程中收敛更快、精度更高。实验结果表明,与其他同类算法相比,提出的目标检测网络在保持较小参数量的同时,模型准确率在不同数据集上均有明显提升,并通过消融实验验证了所提创新点的有效性。(2)提出基于编码增强和通道增强的目标检测网络。首先,提出基于大核卷积的编码增强模块用以提高语义特征捕获能力,并利用深度卷积减少参数量计算量;然后,构建通道增强模块,置于编码增强模块之前,使得模型能够在更高维度上对输入特征进行编码。最后,改进损失函数,引入WIo U用以减小数据集中低质量标注框给模型带来的有害影响。实验结果表明,与其他同类算法相比,提出的目标检测网络有效地提升了模型精度,进一步通过消融实验表明了所提创新点的有效性。

关键词：计算机视觉目标检测 YOLO算法注意力机制大核卷积

水泥混凝土路面沥青加铺层反射裂缝开裂状态演变研究

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水泥混凝土路面沥青加铺层反射裂缝开裂状态演变研究

作者：薛翔重庆交通大学

学位级别：硕士

水泥混凝土路面沥青加铺层中产生的反射裂缝是现有加铺层路面的典型病害。由于反射裂缝自路面底部向上发展,日常维护难以发现,因此对于反射裂缝的状态演变研究是有实际意义的。本文围绕沥青小梁复合试件的反射裂缝发展进行研究,将室内... 详细信息

水泥混凝土路面沥青加铺层中产生的反射裂缝是现有加铺层路面的典型病害。由于反射裂缝自路面底部向上发展,日常维护难以发现,因此对于反射裂缝的状态演变研究是有实际意义的。本文围绕沥青小梁复合试件的反射裂缝发展进行研究,将室内试验和数值模拟相结合,对不同荷载作用形式和不同级配试件的反射裂缝发展进行了几何特征、形变、能量、声发射信号参数间的关联分析。本文主要研究内容和结论如下:(1)针对反射裂缝发展的细观阶段设计并开展循环加载的室内试验。通过SEM扫描电子显微镜观测细观结构情况,利用分形维数对各循环次数下结构破坏程度进行表征:20～50次循环周期内分形维数值平均增长10%,50～100循环周期内增加2.3%。在宏观阶段结合一次性破坏试验得出裂缝扩展大致分为三个阶段:稳定扩展-快速扩展-稳定扩展。(2)开展AC-13和AC-20复合试件的三点弯曲试验,分别设计Ⅰ型荷载加载和荷载板方法的Ⅱ型荷载加载方案,在以挠度为评价指标的分析中发现,相较于普通材料,大粒径级配产生裂缝时平均挠度为AC-13的22.7%,而失稳时挠度则为普通AC-13级配2倍左右。在以断裂能为评价指标的分阶段累积分析中,大粒径级配在断裂能累积到80%左右的较高水平期间时对于裂缝延展的阻碍仍然较强,而在试件失效阶段AC-20大粒径材料则会发生较大程度的开裂。(3)在反射裂缝发展的宏观阶段分析中,将全过程中时间点上裂缝发展的长度和同一时间节点上声发射信号的累积能量参数进行对应分析。在声发射累积能量低于全过程累积量的95%的范围时,反射裂缝几乎不发生扩展。而累积能量达全过程累积量的95%至100%区间时,试件反射裂缝平均长度从约6mm发展至30mm以上,完成长度发展全过程的75%以上。(4)在基于离散元法的数值模拟分析中,采用模拟荷载板试验方法,对试件进行了Ⅰ型张开荷载和Ⅱ型剪切荷载加载,模拟的反射裂缝发展大致呈平稳-快速-平稳三个发展阶段。在Ⅱ型剪切荷载作用下,模型在挠度为1.8mm时进入反射裂缝快速扩展过程,而在Ⅰ型张开荷载作用下在挠度为2.4mm时才进入快速发展阶段。Ⅱ型荷载所导致的开裂破坏更早,但对比全程三个阶段裂缝延展长度以及变化规律,荷载类型对反射裂缝演变的影响并不显著。

关键词：沥青加铺层反射裂缝状态演变细观尺度

路表纹理三维特征对胎—路界面摩擦的影响研究

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路表纹理三维特征对胎—路界面摩擦的影响研究

作者：邓柳重庆交通大学

学位级别：硕士

道路抗滑性能不足容易导致交通事故的发生。路面纹理形貌特征决定了路面粗糙度,从而对轮胎与路面之间的相互接触有着重要的影响。随着纹理形貌检测技术和计算机技术的飞速发展,纹理表征方法趋于多样化,而用于道路抗滑研究的轮胎-路面耦... 详细信息

道路抗滑性能不足容易导致交通事故的发生。路面纹理形貌特征决定了路面粗糙度,从而对轮胎与路面之间的相互接触有着重要的影响。随着纹理形貌检测技术和计算机技术的飞速发展,纹理表征方法趋于多样化,而用于道路抗滑研究的轮胎-路面耦合有限元模型也得到了大幅改进。目前,对轮胎与三维纹理相互作用进行精细化仿真已大量展开,然而,模型中轮胎橡胶与路面纹理间的界面相互作用还没有准确有效的方法进行描述。因此,鉴于路面纹理与道路抗滑性能关系密切,论文从路面三维纹理角度出发,建立可以表征胎-路界面摩擦的有限元模型,完成胎-路界面摩擦特性的表征,并进一步建立路面纹理三维特征与界面摩擦指标的关系模型,实现对胎-路界面摩擦性能的预估。本文主要的研究内容与结论如下:（1）基于LS-40便携式三维表面分析仪采集路面纹理信息,使用区域三维参数中的高度参数、体积参数、复合参数、空间参数、特征参数、功能参数、孤岛参数和褶皱参数来表征路面纹理信息,建立了更为完善的路面纹理评价体系。（2）论证了基于DFT工作原理的有限元模型来表征轮胎橡胶与路面间界面摩擦行为的可行性。根据采集的高精度纹理数据完成三维路面的重构,并基于DFT的工作原理成功构建了DFT摩擦感知模块-三维路面相互作用有限元模型,通过设定罚函数模型来表征橡胶块与路面之间的界面摩擦特性,并对橡胶块的单元网格尺寸进行收敛性分析。采用二分查找法对橡胶块与路面间的界面摩擦系数进行反算,基于该反算原理利用Python语言对ABAQUS模型进行二次开发,实现反算过程的自动化,针对反算结果完成有效性验证。（3）建立了路表纹理三维特征与界面摩擦系数的关系模型,多元线性回归模型无法充分解释两者间的影响关系,进而利用BP神经网络和RF随机森林算法,对表征路表纹理三维特征的宏观纹理参数（宏观纹理主成分H1～H6）、微观纹理参数（微观纹理主成分W1～W7）与界面摩擦系数的关系进行了研究,对比两种预测模型的结果发现,宏观纹理对界面摩擦系数的影响显著大于微观纹理的影响,且基于RF随机森林模型的预测精度和效率更高,在预测低速和高速状态下的界面摩擦系数时,最优拟合度R2分别为0.74和0.81。本文对于揭示胎-路界面摩擦接触机理以及路面抗滑性能预估方法等方面,具有一定的理论意义和应用价值。

关键词：路面抗滑纹理表征动态摩擦测试 ABAQUS二次开发机器学习

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基于最优化理论的涵洞结构智能设计方法研究

基于最优化理论的涵洞结构智能设计方法研究

作者：郝宁远重庆交通大学

学位级别：硕士

公路涵洞的常规设计方法套用通用图,结构尺寸和配筋通常过于保守,没有达到最优化。通过这种方法进行涵洞设计会造成材料的浪费与成本的提高。最优化理论是以数学方法来找寻问题的最优解,将最优化理论与力学、编程相结合,可实现结构的智... 详细信息

公路涵洞的常规设计方法套用通用图,结构尺寸和配筋通常过于保守,没有达到最优化。通过这种方法进行涵洞设计会造成材料的浪费与成本的提高。最优化理论是以数学方法来找寻问题的最优解,将最优化理论与力学、编程相结合,可实现结构的智能优化设计。因此,有必要开展基于最优化理论的公路涵洞智能设计方法研究。本文针对公路涵洞的孔径大小、洞身结构尺寸与钢筋面积,采用理论分析、算法开发等研究方法,开展了对公路涵洞最优化设计的研究,主要研究内容及成果如下:(1)建立了公路涵洞孔径计算的最优化数学模型。首先,为了使涵洞整体尺寸最优,以涵洞孔径的周长最小为目标。其次,将涵洞的净跨径与净高作为决策变量。最后,根据涵洞设计流量、涵前水深等水力条件设置相应约束条件,控制涵洞净跨径与净高的取值范围,得到最终的最优化数值模型。(2)建立了钢筋混凝土盖板涵、石盖板涵、钢筋混凝土箱涵(单孔箱涵及双孔箱涵)的洞身结构设计的最优化数学模型。首先,以涵洞工程量最小或成本最低为目标,设置目标函数。其次,通过分析目标函数及涵洞设计的控制因素,确定了合适的决策变量。最后,运用数学计算及有限元建模的方式计算涵洞的内力,利用各结构的承载能力与配筋要求建立相应的约束条件,得到公路涵洞洞身结构的最优化数值模型。(3)采用遗传算法,提出了公路涵洞孔径及洞身结构设计最优化数学模型的求解方法。首先,根据遗传的原理设计求解流程,定义相关函数,将最优化数值模型与其中参数的计算过程转换为代码并求解。然后,通过分析最优目标函数值与平均目标函数值的变化曲线,调整遗传算法的种群大小、迭代次数及交叉变异的概率,使得算法高效地求解出最优化问题的全局最优解。(4)基于Python编程,实现本文提出的公路涵洞结构智能优化设计方法的程序化。首先,利用Python中的多种功能库计算涵洞内力、定义计算函数与优化函数,编写涵洞孔径和结构设计最优化方法的程序。其次,设计了软件界面,并添加涵洞三维图显示以及数据保存等功能。最后,以山西某高速公路涵洞为工程实例,对比了软件设计结果与工程实例的涵洞结构尺寸及配筋,验证了公路涵洞最优化设计方法的有效性。

关键词：道路工程智能设计方法最优化理论涵洞设计遗传算法

纵向通风与侧壁集中排烟协同作用下的隧道火灾燃烧特性研究

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纵向通风与侧壁集中排烟协同作用下的隧道火灾燃烧特性研究

作者：丁珂重庆交通大学

学位级别：硕士

近年来,随着我国交通运输事业的快速发展,海底隧道建设也在发生着日新月异的变化。在大规模建设海底隧道的同时,安全问题也逐渐成为公众关注的焦点,其中隧道火灾安全一直是隧道安全的核心问题。隧道火灾一旦发生,因隧道环境的相对封闭,... 详细信息

近年来,随着我国交通运输事业的快速发展,海底隧道建设也在发生着日新月异的变化。在大规模建设海底隧道的同时,安全问题也逐渐成为公众关注的焦点,其中隧道火灾安全一直是隧道安全的核心问题。隧道火灾一旦发生,因隧道环境的相对封闭,会给紧急逃生和救援带来极大的困难,甚至会导致严重的人员伤亡和经济损失。本文以过江跨海的沉管隧道为研究对象,研究其在纵向通风与侧壁集中排烟协同作用下的隧道火灾燃烧特性,通过理论分析和缩尺寸试验,研究了纵向通风与侧壁集中排烟协同作用下的烟气逆流长度以及阻塞距离对烟气层稳定性的影响,并对比研究了单向纵向通风+侧壁集中排烟模式下和双向通风+侧壁集中排烟模式下的火焰燃烧特性,以期为过江跨海的沉管隧道的通风排烟设计提供一定的参考。本文主要研究内容如下:首先,本文对纵向通风与侧壁集中排烟协同作用下的烟气逆流长度规律进行了研究,研究发现:当仅纵向通风时,烟气逆流长度随纵向通风的增大而不断减小。在纵向通风与侧壁集中排烟的组合排烟下,烟气逆流长度随着纵向风速增加而衰减,衰减至接近火源位置处,衰减趋势开始放缓,并随着侧壁集中排烟风速的增加放缓趋势更加明显。当侧壁集中排烟风速较大时,火羽流受到的横向吸力增强,限制了火灾烟气向火源下游蔓延,使得靠近火源位置处的烟气逆流长度的衰减趋势变缓。通过量纲分析建立了纵向通风下的烟气逆流长度基础预测模型,并将实验结果与前人研究结果进行对比,验证了试验数据的可靠性,并进一步验证了在纵向通风与侧壁集中排烟的组合排烟下的烟气逆流长度,发现所得试验数据与陈龙飞所提出的理论计算模型结果较为一致。其次,本文研究了纵向风速和侧壁集中排烟风速在不同阻塞距离耦合影响下的隧道火灾烟气层演化特性。研究发现:纵向通风会打乱烟气层和空气层之间的分层,并以侧壁排烟口顶部水平线为界线,在界线以上隧道内的竖向温度随纵向通风的增大而减小,在界线以下隧道内的竖向温度随纵向通风的增大而增大。纵向通风与侧壁集中排烟共同作用下,无论火源与障碍物的距离变化大小,烟气层厚度都随纵向风速的增大而增大,随着侧壁集中排烟风速的增大而减小;在纵向风速和侧壁集中排烟风速一定时,烟气层厚度随火源与障碍物距离的增大而增大。最后,本文分析了单向纵向通风+侧壁集中排烟模式下和双向通风+侧壁集中排烟模式下的火焰燃烧特性。研究发现:双向通风造成烟气大量积聚在火源附近的隧道顶棚下方,引起火源附近的纵向温度相较单向纵向通风时升高,但在远离火源位置处相对偏低;在两种通风方式下,通过横向温度对比显示双向通风时靠近侧壁排烟口一侧的温度明显升高;单向纵向通风中火焰被吹到隧道下游,在双向通风中火焰呈现反“C”字的形态;当两种通风方式的上游风速一致时,单向纵向通风的火焰倾角明显大于双向通风的火焰倾角,且单向纵向通风的平均火焰长度大于双向通风的平均火焰长度,双向通风减小了火焰蔓延;在火源下游和排烟口位置处,烟气层厚度随着单向纵向风速的增大而增大,而在双向通风下,烟气层厚度随着双向风速的增加呈现先增加后减小的趋势,在双向通风的控制下能够削弱单向纵向通风时对火灾下游烟气层的扰乱。

关键词：隧道火灾侧壁集中排烟烟气逆流长度烟气层稳定性双向通风

基于最优化理论的高铁单箱单室混合梁斜拉桥成桥状态研究

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基于最优化理论的高铁单箱单室混合梁斜拉桥成桥状态研究

作者：张鑫重庆交通大学

学位级别：硕士

高速铁路采用单箱单室混合梁具有节省造价、方便施工和后期养护等优点。但是,高速铁路单箱单室混合梁斜拉桥工程实践尚少,其主梁的力学状态、收缩徐变的影响机理和最优化的成桥状态尚未明确。因此,有必要研究高速铁路单箱单室混合梁斜... 详细信息

高速铁路采用单箱单室混合梁具有节省造价、方便施工和后期养护等优点。但是,高速铁路单箱单室混合梁斜拉桥工程实践尚少,其主梁的力学状态、收缩徐变的影响机理和最优化的成桥状态尚未明确。因此,有必要研究高速铁路单箱单室混合梁斜拉桥的最优化成桥状态、主梁的力学状态和收缩徐变的影响机理。本文围绕某高速铁路单箱单室混合梁斜拉桥,采用理论分析、数值模拟、最优化算法等研究方法,开展了其最优化成桥状态、主梁的力学状态和收缩徐变影响机理的研究。本文主要研究内容及结论如下:(1)阐明了施工阶段单箱单室混合梁和斜拉索的力学状态。首先,研究了施工全过程的主梁应力状态。其次,分析了典型施工工况下主梁和斜拉索的力学状态。最后,研究了单箱单室钢-混结合梁的受力分布和传力路径。研究结果表明:箱梁、桥面板、钢梁的应力分别在辅助墩、桥塔、1/4中跨处最大;结合梁的位移改变较大,斜拉索索力均匀;单箱单室钢-混结合梁符合平截面假定且剪力滞效应较弱,钢梁和桥面板的传力基本相同,钢梁中,底板及U肋为主要传力构件。(2)揭示了混凝土收缩徐变对跨中主梁位移的影响机理,提出了调控措施。首先,研究了各混凝土构件收缩徐变对主梁位移的影响占比。其次,分析了桥塔和桥面板收缩徐变对主梁位移的影响机理。最后,提出了消除该不利影响的调控措施。研究结果表明:桥塔、桥面板、箱梁影响占比在施工阶段分别为58%,32%和10%,在运营阶段分别为48%,38%和14%;位移的主因是收缩和徐变状态下的桥塔竖向缩小与桥面板纵桥向缩小;预抬高桥塔锚点位置、桥面板预制存放6个月、延迟90天铺轨等措施,可减小跨中主梁向下位移3%～38%。(3)提出了高速铁路混合梁斜拉桥的合理成桥状态,建立了索力优化数学模型。首先,建立合理成桥状态优化的最优化数学模型并使用MATLAB工具箱求解。其次,分析了施工过程中影响斜拉桥成桥状态的因素。最后,提出了面向合理成桥状态的施工索力优化方法。研究结果表明:以主梁弯曲能量最小为目标,主梁和桥塔位移、斜拉索索力及均匀性为约束,可获得较好的成桥状态;合龙段的强制合龙、钢-混结合梁的分阶段施工等会影响最终的成桥状态,其本质是无应力状态的不同;无应力状态法结合最小二乘法可使最终实际成桥接近合理成桥状态。

关键词：高速铁路混合梁斜拉桥单箱单室收缩徐变合理成桥状态

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基于改进的轻量化无锚框目标检测模型研究

基于改进的轻量化无锚框目标检测模型研究

作者：苟赟燕吉林化工学院

学位级别：硕士

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基于深度神经网络的时序数据预测研究

基于深度神经网络的时序数据预测研究

作者：邵嘉鹏吉林化工学院

学位级别：硕士

时间序列预测作为一种重要的统计技术,在经济学、金融、气象学、社会学等各个领域都具有广泛的应用。它可以为决策者提供未来趋势的信息,协助制定合适的决策,在风险领域中可防范风险,在工业领域可降低工业成本。大数据时代能提供的数据... 详细信息

时间序列预测作为一种重要的统计技术,在经济学、金融、气象学、社会学等各个领域都具有广泛的应用。它可以为决策者提供未来趋势的信息,协助制定合适的决策,在风险领域中可防范风险,在工业领域可降低工业成本。大数据时代能提供的数据量远远超过以往,更大的数据量为时序预测方法和模型提供了丰富的时间模式信息,使模型可以更有效地发现和提取时间序列特征,从而改善预测的效果,这也促使时序预测应用不断地被完善和拓展。但长序列预测任务仍是一个棘手的问题,现有的时间序列预测算法在长序列预测任务中的特征提取能力和预测效果仍然存在巨大的改进空间。因此,本文利用模糊推理、深度神经网络和自注意力机制,对长序列预测展开研究,具体内容如下:(1)提出一种基于模糊规则的长短期记忆网络,目的是提高时间序列模型的预测精度和可解释性。为提高模糊推理模型Wang-Mendel方法的推理效率和完备性,提出一种基于Wang-Mendel模型的高效模糊规则库改良方法。该方法能够有效地构建完备且高效的模糊规则库,为后续模型提供良好的推理基础;通过将强化记忆层和参数分割共享策略融合到LSTM网络中,来改善LSTM长序列预测时产生的梯度弥散问题,提升模型的预测精度和稳定性;通过将模糊系统嵌入到LSTM网络,进一步提高模型的预测精度和可解释性。各种实验表明,该算法具有良好可解释性和长期预测能力。(2)提出一种基于Transformer变体的预测模型,目的是提高长序列时间序列预测任务下时间序列预测模型的预测精确以及泛化能力。通过结合点级注意力与片段注意力来逐步提取时序数据中存在的特征和信息,缓解了以往机制的信息利用瓶颈,且算法依然具备较低的复杂度;通过引入时间序列增强注意力机制,进一步提高模型的整体信息利用能力;提出Multi-Avgpool时序分解模块,通过将时间序列分解为季节和趋势周期分量,有效挖掘时序数据中存在的复杂的时间模式。各种实验表明,新算法在长期预测任务下具有良好的特征提取能力和预测能力。

关键词：时间序列预测长序列预测模糊推理深度学习注意力机制