灰色GM(1,2,M,N)在地面沉降预测中的应用

通过分析地面沉降过程与地下水开采量之间可能存在的时滞性以及非线性关系,将原有的灰色GM(1,2)模型改进为灰色GM(1,2,M,N)模型。通过对天津市塘沽、汉沽以及大港三区的沉降实例进行计算,发现新的模型能够较好地拟合和预测历史沉降过程,并且预测结果合理。     

方钢管混凝土框架加固后的非线性有限元分析——受低周反复荷载作用

建立了加固后损伤方钢管混凝土框架的三维非线性有限元分析模型，用以研究该框架在低周反复荷载作用下的抗震性能。该模型考虑了钢与混凝土的黏滑作用。通过与损伤方钢管混凝土框架加固后的结构在低周反复荷载作用下滞回曲线和刚度退化曲线的对比表明，计算结果较为精确，该模型可以应用于方钢管混凝土框架的结构分析中。同时由试验和有限元分析计算的结果可知，损伤方钢管混凝土框架结构加固后，具有较好的抗震性能。     

深圳市建设用地面积动态变化预测

选择与建设用地相关性大的GDP、财政支出和全社会固定资产投资三项指标为自变量，以年建设用地为因变量，采用新型优化组合算法，基于单变量拟合方程对建设用地增量的精度贡献，构建多元非线性组合模型，预测深圳市2006年、2007年新增建设用地量分别为39．21km^2、36．32km^2。分析发现，在三项指标中财政支出指标对建设用地增量预测贡献度最大，其次为GDP，最后是固定资产投资。     

大型海洋平台基础结构有限元分析

某大型海洋平台基础采用平台板 桩基础组合形式,承台面为椭圆形,台面尺寸为147.6m×99.0 m,平台板为混凝土板和钢梁组成的叠合梁板结构.该工程地处世界三大强潮海湾之一,所受荷载与当地地质条件均较复杂.介绍了应用有限元对其进行结构分析的实施方法及过程,采用弹性抗力法考虑了桩-土共同作用,重点探讨了钢梁加混凝土厚板组成的叠合梁的有限元模拟方法.通过对比分析,提出了计算结果精度高、可操作性强的叠合梁有限元模拟方案.有限元分析结果表明,该平台钢管混凝土桩与钢梁均满足材料强度要求,但在施工阶段,桩内存在拉力.     

基于小波神经网络的瓦斯涌出量预测研究

准确地预测瓦斯涌出量对于指导矿井设计和安全生产有重要意义,而瓦斯涌出量是一个与自然因素及开采技术等多因素有关的非线性建模问题。鉴于传统神经网络方法解决非线性问题收敛速度慢,易陷入局部最优解的缺陷,笔者提出一种既充分利用小波变换的时频局部化性质,又能结合神经网络的自学习能力的小波神经网络预测瓦斯涌出量的方法,并建立了预测模型。在此基础上,采用Delphi语言,设计了小波/BP神经网络仿真器。通过实例分析表明该方法较传统神经网络收敛迅速,预测精度高。     

钢网壳抗火非线性有限元分析

通过两种方式研究钢网壳的抗火性能,其一是对火的分析及单个构件的抗火力学性能分析;其二是对钢网壳结构进行抗火分析,以结构具有一定的抗火时间为标准,通过模拟预测实际火灾特性和结构的非线性有限元分析,求得直到倒塌时的结构抗火全过程响应,从而确定结构的抗火性能及临界温度。并通过一个实际的算例进行了结构的倒塌分析,得到了一些结论,从而对其实际抗火能力有一个理性的了解和认识,为经济、科学的结构综合防火设计提供理论依据。     

基于小波神经网络的煤层底板突水非线性预测方法研究

针对煤层底板突水系统为一非线性动力学系统的特性,并在考察目前煤层底板突水预测方法的基础上,给出利用小波神经网络对煤层底板突水进行预测的可行性和优越性;阐述了小波神经网络的基本原理;提出和分析了基于小波神经网络的煤层底板突水预测模型及算法;并通过实例证明,应用小波神经网络解决煤层底板突水预测的可行性和优越性。研究及实践表明:小波神经网络的预测精度更高、更准确。     

燃烧、爆炸过程复杂性行为的非线性动力学—突变燃烧学、突变爆炸学(Ⅱ)(上)

针对燃烧,爆炸学中存在的大量非连续性现象,提出了突变燃烧学和突变爆炸学的概念,指出了突变燃烧学和突变爆炸学的基本任务和主要研究内容。提出了单颗碳粒着火和熄火现象的突变机理。     

非线性标准曲线中分析结果的计算

提出采用直线化回归法计算对数、指数及幂标准曲线的分析结果,该法用于环境中微量氟、碘及甲醇监测,结果表明较目前普遍采用的标准曲线绘制法相关系数好,准确度高,操作简便、快速,尤适于大批样品分析。     

架空线下交变磁场在人体中的感应电流计算

介绍了居民生活环境中工频磁场的主要来源,利用解析法计算了输电线附近的工频磁场分布,利用有限元法计算了工频磁场激励下人体中的感应电流,讨论了工频磁场暴露与人体健康之间的关系。