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改进PINNs算法及其在非线性固结求解中的应用

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应用基础与工程科学学报 2024年第5期32卷 1407-1419页

作者：兰鹏张升苏晶晶中南大学土木工程学院

饱和软土非线性固结模型求解以数值方法为主，解析求解较为困难.以连续排水边界条件下的一维非线性固结问题为例，介绍了一种新的非传统数值方法——物理信息神经网络（PINNs）方法，并引入硬约束对原始PINNs算法进行修正，获得了具有... 详细信息

饱和软土非线性固结模型求解以数值方法为主，解析求解较为困难.以连续排水边界条件下的一维非线性固结问题为例，介绍了一种新的非传统数值方法——物理信息神经网络（PINNs）方法，并引入硬约束对原始PINNs算法进行修正，获得了具有较高计算精度的改进PINNs（PINNs-H）数值解.此外，基于孔隙水压力的时空测量数据，采用PINNs-H算法对固结模型中的非线性因子（Nσ）进行了反演.结果表明：在压缩指数Cc与渗透指数Ck比值等于1时，PINNs-H解与解析解吻合良好，而PINNs解误差较大；当Cc/Ck≠1时，对比有限差分解，PINNs-H解是连续的，且基于较少的训练样本点，即可获得相似的平均固结度解答；PINNs-H算法能够获得准确的Nσ反演结果，而PINNs算法则反演偏差较大.该方法为研究软土固结问题提供了一种新的求解思路.

关键词：非线性固结深度学习数值方法物理信息神经网络参数反演连续排水边界硬约束

基于深度强化学习的铁路纵断面智能设计模型研究

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铁道学报 2024年第9期46卷 102-110页

作者：缪鹍戴炎林高鸿剑中南大学土木工程学院

传统智能算法通常要求变量维度在计算过程中不变，而铁路纵断面智能设计中的变坡点数量需要根据地形等变化自适应确定。考虑到强化学习能从地面高程和已经生成的线形等环境数据中获得最优策略的特点，将深度强化学习方法应用于纵断面智... 详细信息

传统智能算法通常要求变量维度在计算过程中不变，而铁路纵断面智能设计中的变坡点数量需要根据地形等变化自适应确定。考虑到强化学习能从地面高程和已经生成的线形等环境数据中获得最优策略的特点，将深度强化学习方法应用于纵断面智能设计，研究智能体决策变坡点的方法，提出铁路纵断面设计的变坡点决策模型，确定模型中的状态、动作、奖励等表达形式。结合纵断面设计约束多的特点，引入动作屏蔽机制处理约束，加快收敛并提高模型性能。将计算期引入模型的状态，提出通过单网络产生多个多目标策略的单网络多策略的多目标处理方法。通过实际工程案例验证了本文所提模型的正确性和有效性。

关键词：铁路纵断面设计深度强化学习安全强化学习动作屏蔽

近距离爆炸作用下工字形截面钢柱荷载分布与动态响应数值模拟研究

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建筑结构学报 2024年第1期45卷 12-26页

作者：肖伟芳陈思琦赵宪忠同济大学土木工程学院

作为钢结构中主要承重构件的钢柱，其在近距离爆炸作用下的荷载分布和动态响应，尤其是入射角对钢柱爆炸荷载和动态响应的影响规律等方面研究较为匮乏。为此，采用LS-DYNA有限元分析软件，研究近距离爆炸作用下工字形截面钢柱在不同入... 详细信息

作为钢结构中主要承重构件的钢柱，其在近距离爆炸作用下的荷载分布和动态响应，尤其是入射角对钢柱爆炸荷载和动态响应的影响规律等方面研究较为匮乏。为此，采用LS-DYNA有限元分析软件，研究近距离爆炸作用下工字形截面钢柱在不同入射角下的爆炸荷载分布和动态响应。结果表明：当冲击波加载于钢柱截面强轴时，翼缘板爆炸荷载受稀疏波效应影响显著，与无限大反射面的相比，其反射冲量下降10%～50%;近距离爆炸工况下稀疏波传播速度远大于现行抗爆设计规范中所假设的环境声速，表明环境声速假设在近距离爆炸工况下并不适用；在弱轴加载工况下，稀疏波效应并不明显，由于冲击波在截面内发生多次反射，延长了其正相持时，因而腹板上的峰值冲量反而高于无限大反射面条件下的峰值冲量；当入射角小于同时通过迎爆侧翼缘板边缘点与工字形截面形心的入射角时，冲击波的主要作用区域为两翼缘板与腹板所围内凹区域，其爆炸荷载和腹板局部变形在入射角为30°时达到最大值，两个半翼缘板呈向外张开态势，且张开幅度随入射角的增大而减小；而当入射角大于同时通过迎爆侧翼缘板边缘点与工字形截面形心的入射角时，冲击波则主要作用于迎爆侧翼缘板，其爆炸荷载和整体挠度在入射角为90°时达到最大值，两个半翼缘板向内闭合，且闭合幅度随入射角的增大而增大。

关键词：工字形截面钢柱近距离爆炸爆炸荷载数值模拟变形模式入射角稀疏波效应

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柔性层状石墨烯感应元件制备及其力敏特性

浙江大学学报（工学版） 2024年第1期58卷 150-160页

作者：吴志强卫军董荣珍信阳师范大学建筑与土木工程学院河南信阳464000 中南大学土木工程学院湖南长沙410075

为了弥补现有传感器在混凝土非连续变形监测上的不足,采用特殊构型法,以还原氧化石墨烯-纳米纤维素(RGO-CNF)为传感层、聚二甲基硅氧烷(PDMS)为基层,设计和制备了PDMS/RGO-CNF/PDMS层状感应元件,对其力学、电学和力敏性能进行测试和分析... 详细信息

为了弥补现有传感器在混凝土非连续变形监测上的不足,采用特殊构型法,以还原氧化石墨烯-纳米纤维素(RGO-CNF)为传感层、聚二甲基硅氧烷(PDMS)为基层,设计和制备了PDMS/RGO-CNF/PDMS层状感应元件,对其力学、电学和力敏性能进行测试和分析.结果表明,CNF能够有效地协助RGO在异丙醇中均匀分散,经化学溶胀和孔隙填充构建的传感层与基底层紧密结合,能够承受超过100%的拉伸应变.感应元件经过约10次循环拉伸后,应变电阻响应达到稳定状态,表现出良好的可回复性和可重复性.在0~10%应变下,感应元件的电阻变化率近似呈线性变化,灵敏系数可达15,随应变继续增大,电阻变化率呈指数型增长.应变电阻响应强度随应变速率的增大而提高,利用建立的考虑应变率效应的应变电阻响应模型,能够较好地预测感应元件的力敏行为.

关键词：石墨烯层状感应元件力敏性应变电阻响应模型纳米纤维素

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基于脆弱性曲线的寿溪河流域村镇建筑洪灾风险评估

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同济大学学报（自然科学版） 2024年第1期52卷 68-76页

作者：刘曙光郑伟强钟桂辉甄亿位韩征李艳鸽同济大学土木工程学院上海200092 中南大学土木工程学院湖南长沙410083

以寿溪河流域的村镇建筑为研究对象,采用MIKE FLOOD耦合水动力模型计算洪水淹没特征,结合结构静力学原理与洪水冲击荷载经验公式,建立村镇建筑的洪灾脆弱性曲线,开展洪灾风险评估。结果表明,寿溪河流域洪水淹没范围呈狭长的条状,洪水流... 详细信息

以寿溪河流域的村镇建筑为研究对象,采用MIKE FLOOD耦合水动力模型计算洪水淹没特征,结合结构静力学原理与洪水冲击荷载经验公式,建立村镇建筑的洪灾脆弱性曲线,开展洪灾风险评估。结果表明,寿溪河流域洪水淹没范围呈狭长的条状,洪水流速较大。低重现期下房屋以中低风险为主,高重现期下高风险与极高风险房屋主要分布在洪水发生点、洪水淹没区以及河坝村附近。建立的脆弱性曲线考虑了洪水流速的影响,能较好地刻画村镇建筑的结构损伤程度。

关键词：洪灾风险评估村镇建筑脆弱性曲线寿溪河流域情景模拟

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浅层膨胀土及其纤维改良土的剪切强度特性

浙江大学学报（工学版） 2024年第3期58卷 547-556,569页

作者：段君义吴俊江粟雨吕志涛林宇亮杨果林南昌大学工程建设学院江西南昌330031 中南大学土木工程学院湖南长沙410075

与膨胀土工程灾害密切相关的浅层膨胀土受到的围压通常较低,其力学特性有别于高围压下的情形.通过三轴剪切试验比较高、低围压下膨胀土的剪切行为及剪切强度的非线性特征,探讨聚丙烯纤维改良浅层膨胀土的剪切特性及加固机理.结果表明,... 详细信息

与膨胀土工程灾害密切相关的浅层膨胀土受到的围压通常较低,其力学特性有别于高围压下的情形.通过三轴剪切试验比较高、低围压下膨胀土的剪切行为及剪切强度的非线性特征,探讨聚丙烯纤维改良浅层膨胀土的剪切特性及加固机理.结果表明,浅层膨胀土剪切强度具有明显的非线性,可用幂函数表征.随着土体中水的质量分数增大和围压减小,膨胀土剪切强度非线性更加明显.采用高围压下的抗剪强度参数试验结果会导致浅层饱和膨胀土的黏聚力被高估225.7%、内摩擦角被低估42.5%.掺入纤维后膨胀土的剪切强度明显提高,提升幅度与土体中的三维纤维网状结构的形成度有关.增大纤维长度可以有效降低剪切强度衰减率,继而消弱膨胀土的应变软化效应;过长的纤维在膨胀土内容易弯曲和扭折,会导致纤维-膨胀土界面作用随着土体变形而逐渐劣化.

关键词：低围压膨胀土剪切强度纤维网状结构应变软化纤维-土体界面作用

形状记忆合金增强水泥基复合材料及其构件研究进展

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材料导报 2024年第19期38卷 47-55页

作者：秦煜王亭辛景舟汤喻杰王威娜重庆交通大学土木工程学院重庆400074 重庆大学土木工程学院重庆400044

传统的水泥基材料适用性强、经济性高、用途广泛,但是容易开裂,难以恢复。通过热弹性马氏体相变及其逆相变,形状记忆合金拥有了独特的形状记忆效应、超弹性等卓越性能。因此,可以利用形状记忆合金增强水泥基材料及构件,克服传统水泥基... 详细信息

传统的水泥基材料适用性强、经济性高、用途广泛,但是容易开裂,难以恢复。通过热弹性马氏体相变及其逆相变,形状记忆合金拥有了独特的形状记忆效应、超弹性等卓越性能。因此,可以利用形状记忆合金增强水泥基材料及构件,克服传统水泥基材料抗裂性能差的缺陷,改善水泥基材料构件的开裂和变形自恢复能力。本文从形状记忆合金的材料特性与种类、形状记忆合金纤维增强水泥基复合材料及形状记忆合金筋材增强水泥基复合材料构件三个方面进行综合阐述,并指出现有研究中存在的不足,展望了形状记忆合金增强水泥基复合材料的发展前景。

关键词：形状记忆合金水泥基复合材料自恢复形状记忆效应超弹性

基于人工神经网络的PV/T热电联供系统性能预测

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农业工程学报 2024年第6期40卷 309-318页

作者：贺斌李岚卿程江勇超周希正张丽梁晓春江西科技师范大学土木工程学院南昌330000

为研究太阳能PV/T热电联供系统的性能和针对太阳能PV/T系统复杂的能量平衡方程,搭建了太阳能PV/T系统试验台,同时建立了基于改进灰狼优化的BP神经网络(back propagation neural network model based on improved grey wolf algorithm,IG... 详细信息

为研究太阳能PV/T热电联供系统的性能和针对太阳能PV/T系统复杂的能量平衡方程,搭建了太阳能PV/T系统试验台,同时建立了基于改进灰狼优化的BP神经网络(back propagation neural network model based on improved grey wolf algorithm,IGWO-BP)预测模型,在晴朗天气下进行试验,并采用该模型对系统电功率以及蓄热水箱内水温进行预测。结果显示,晴朗日系统的电效率8.7%~12.2%、热效率51.7%;预测结果与BP神经网络预测模型、基于粒子群优化的BP神经网络(back propagation neural network based on particle swarm optimization,PSO-BP)预测模型和卷积神经网络(convolutional neural network,CNN)预测模型预测结果进行比较,结果显示IGWO-BP预测模型电效率预测模型的绝对百分比误差(mean absolute percentage error,MAPE)、决定系数(determination coefficient,R^(2))、均方根误差(root mean square error,RMSE)、效率因子(efficient factor,EF)和Pearson相关系数(pearson related coefficient,r)分别为4.5E-05、0.99、0.24、0.99和1.00,在储热罐温度预测中,上述指标分别为8.90E-04、0.98、0.07、0.98、0.99,均优于其他预测模型,IGWO-BP神经网络预测模型具有更好的预测性能。研究结果可为太阳能PV/T热电联供系统性能预测与优化控制提供参考。

关键词：性能预测 BP神经网络 PV/T 改进的灰狼算法

石灰石-煅烧黏土-水泥(LC^(3))体系的水化动力学模型

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材料导报 2024年第15期38卷 173-178页

作者：吴浪鲍蓉戴健雷斌江西科技师范大学土木工程学院南昌330013 南昌大学工程建设学院南昌330031

石灰石-煅烧黏土-水泥(LC^(3))是一种新型复合建筑材料,在满足水泥可持续生产和节能减排方面具有优良的应用前景。本工作通过考虑煅烧黏土和石灰石矿物掺合料的稀释效应、成核作用和火山灰反应等影响作用,提出了一种评估LC^(3)混凝土化... 详细信息

石灰石-煅烧黏土-水泥(LC^(3))是一种新型复合建筑材料,在满足水泥可持续生产和节能减排方面具有优良的应用前景。本工作通过考虑煅烧黏土和石灰石矿物掺合料的稀释效应、成核作用和火山灰反应等影响作用,提出了一种评估LC^(3)混凝土化学和力学性能的水化动力学模型。根据动力学模型,分析计算了不同掺量情况下LC^(3)胶凝体系的累计水化热、氢氧化钙含量和结合水总量。通过将模型分析结果与试验结果相比较,证明了所建立的模型可较好地模拟LC^(3)水泥胶凝体系的水化进程。结果表明,在一定掺量范围内,LC^(3)水泥胶凝体系的水化程度与掺量成正比,而氢氧化钙含量、结合水总量和累计水化热与之成反比,LC^(3)材料用于水泥辅助胶凝材料时的推荐掺量为25%~35%。

关键词：石灰石-煅烧黏土-水泥(LC^(3)) 水化动力学胶凝体系矿物掺合料