摘要：在混凝土温度场计算中,热学参数对计算结果的准确性有着很大影响。为了得到更加符合现场实际情况的热学参数值,提出了一种基于沙猫群优化算法的拱坝热学参数反演方法。通过12种不同的测试函数,验证了沙猫群优化算法的性能相比于其他3种传统优化算法有着一定的优势。同时,考虑到环境温度变化和多级冷却通水的影响,应用沙猫群优化算法对白鹤滩拱坝混凝土浇筑仓热学参数进行了反演。通过反演结果证明了沙猫群优化算法应用到工程实践中的合理性和可靠性,可以满足实际工程的精度需求。

摘要：针对生鲜农产品集货中点多量散、车载限制、货物易腐等特点,研究需求可拆分下生鲜农产品集货的路径优化。通过网点布局与网络需求、车辆路径与载量要求、产品特征与成本消耗等描述生鲜农产品集货基本问题,从制冷、货损、油耗三个方面构造总的集货成本,考虑需求拆分、流量均衡、车辆起始与服务等约束,建立集货路径优化模型;基于遗传算法,以序号排序标定适应度函数,改进轮盘赌选择,用精英策略进行算子分析与遗传操作,设计问题求解模式;最后,以湖南省某乡镇脐橙集货为例进行实证分析。案例分析结果表明:优化后,总集货成本下降19.34%,货损成本减少最多,达1550.86元;集货路径总数减少1条,拆分点由5个变为3个,且按需求进行深度拆分;总行驶里程与时间分别减少72.4 km、2.06 h,整体优化效果明显。研究结果对生鲜农产品集货管理的效率提升有借鉴意义。

摘要：采用万能试验机和霍普金森杆研究了Al-Zn-Mg-Cu铝合金在应变速率为0.001~5000 s^(-1)下的变形行为,求解并优化了Johnson-Cook本构方程,分析了微观组织演变与变形行为的关联。结果表明,准静态加载作用下铝合金存在拉伸-压缩不对称性,且应变速率效应不明显,动态压缩载荷下有明显的应变硬化现象,且有正应变速率效应。修正应变速率敏感系数后的Johnson-Cook本构方程可以较好地对该铝合金的变形行为进行预测。动态加载下铝合金内部晶粒的细化、位错密度的增加和析出相的演变导致了正应变速率效应。

摘要：为了研究单排桩支护明挖隧道基坑桩侧土抗力系数特性,首先,建立了考虑桩侧土体受力状态的基坑桩侧土压力力学模型和位移模式;其次,根据虚功原理和位移场模式,建立排桩支护明挖隧道基坑桩侧土体功和速度场计算公式,引入极限上限方法,提出了考虑桩-土界面粗糙度系数的排桩支护明挖隧道基坑排桩的水平承载力系数计算方法,将该方法应用于计算实例,通过与已有理论计算方法对比分析,计算结果验证了本文方法的合理性与可行性;最后,利用本文建立的方法,分析了桩间距、桩-土接触面系数以及埋置深度对基坑排桩水平抗力系数的规律.结果表明:排桩的水平承载力随着桩距的减小而减小,直到达到一个最小值.排桩的水平承载力系数Np随着桩-土界面粗糙度系数α的增大而增大;当桩-土界面粗糙度系数α一定时,水平承载力系数Np随着埋置深度的增加而增加,当埋置深度率Z/D>7时,水平承载力系数Np随着埋置深度的增加趋于定值.

摘要：研究目的:铁路线路优化正向着线站协同优化发展,而线站协同优化的基础是实现车站的自动选址,但现有成果对线路、车站、环境及结构物之间的复杂约束欠缺系统研究,且大都是在车站备选方案既定情况下的评价选址。本文提出一种复杂约束条件下的车站自动选址方法,将车站选址问题分解为站心选择和站坪方向选择,能快速自动搜寻出满足复杂约束且经济合理的站址方案群,可为设计人员提供参考,并为进一步线站协同优化奠定基础。研究结论:(1)基于空间格网索引机制构建的综合地理信息模型,为车站选址提供可快速存取的地理数据基础;(2)站心及站坪方向分治求精的思想可提高方法的计算效率;(3)考虑了用地换算代价、土石方工程换算代价、偏离经济据点换算代价及偏离期望线路换算代价,建立了站址方案综合代价计算模型,为站址方案优劣评判提供依据;(4)以西南山区某铁路为例,验证了本文方法的有效性,该研究成果可为线站协同优化设计提供参考。

摘要：为了提高多机器人行为最优决策控制中强化学习的效率和收敛速度,研究了多机器人的分布式马尔科夫建模与控制策略。根据机器人有限感知能力设计了个体-协同感知触发函数,机器人个体从环境观测结果计算个体-协同触发响应概率,定义一次触发过程后开始计算联合策略,减少机器人间通讯量和计算资源。引入双学习率改进Q学习算法,并将该算法应用于机器人行为决策。仿真实验结果表明,当机器人群组数量在20左右时,本文算法的协同效率较高,单位时步比为1.0850。同时距离调节参数η对机器人协同搜索效率有影响,当η=0.008时,所需的移动时步比和平均移动距离都能达到最小值。通过双学习率的引入,该算法较基于环境模型的强化学习算法具有更高的学习效率和适用性,平均性能提升35%,对于提高多机器人自主协同能力具有较高的理论意义及应用价值。

摘要：基于碎屑岩组织结构疏松、含水率较高、物理力学性能较差、呈孔隙式胶结接触等特点,对碎屑砂岩首先开展了物理特性试验分析,认为其微、细观结构复杂、内部破坏严重,矿物成分为石英、长石、绢云母等,化学成分以SiO2为主,属微透水、小孔隙率砂岩,且渗水化学侵蚀并不显著。其次,开展了静水压力、单轴压缩和三轴压缩试验,研究了碎屑砂岩的强度和变形破坏特性。最后,初步探索了物理特性与强度变形特性的关系。结果表明,静水压力为2.6 MPa时,岩样内部微缺陷压密完成;单轴压缩曲线呈明显6阶段特征,峰值应力达0.98 MPa,属脆-延性破坏;三轴压缩条件下,岩样呈压缩为主的延性扩容破坏,轴向压缩和环向体积扩容达6%和4%;曲线无明显破坏荷载,呈现非线性、塑性硬化、存在屈服平台和体积由压缩向扩容过渡等特性。且体积扩容破损应力与屈服应力基本相同,扩容转折点随围压增加而增大,围压可增强岩样抵抗变形破坏的能力。试验结果旨在为岩石工程稳定分析及本构模型构建提供可靠的依据。

摘要：某大型水电工程处发育有较多的挠曲破碎构造,其岩性为完整性较差的软弱砂岩,并呈现孔隙式胶结接触,长期荷载作用下流变力学特性对坝基变形和稳定存在巨大影响。基于破碎带岩石组织结构疏松、含水率较高、物理力学性能较差等特点,首先开展流变力学试验研究,结果表明,长期荷载作用下岩石表现出显著的流变力学特性,流变曲线主要分为衰减和稳态流变两阶段;流变变形随偏应力增加呈加剧趋势;岩样破坏表现出显著的压缩和延性扩容变形以及稳态流变速率较大等特点。其次,采用三维应力状态下的Burgers流变本构关系对试验曲线进行描述,并结合Quasi-Newton优化算法对流变参数开展辨识和分析,所选模型可准确地对破碎带软岩流变特性进行描述。研究成果对类似工程具有重要参考价值。

摘要：基于物理和常规变形特性分析,认为某水电站坝基碎屑岩力学特性异常复杂,故采用岩石三轴伺服仪开展渗流–应力耦合作用下的流变和渗透特性试验研究。首先绘制流变全程试验曲线,探讨轴向、侧向及体积流变特性和速率变化规律;其次对流变过程中渗流规律和演化机制进行详细分析;最后,对破坏岩样开展微细观电镜扫描试验,研究宏微观破坏机制。结果表明,碎屑岩表现出显著的流变力学特性,流变曲线主要分为初始衰减和稳态流变两阶段,且最后级应力施加后呈现快速流变现象;应力和渗透压力增加导致流变变形加剧,围压对流变变形存在限制作用;最终破坏表现出轴向压缩变形过大、体积延性扩容明显、稳态流变速率较大等特点,且流变速率与应力符合指数增加关系。鉴于岩样的非均质性,加载作用导致渗透系数变化存在部分波动,但整体呈降低的趋势。稳态流变阶段,渗透系数恢复至平缓线性下降趋势,说明波动对渗透率的整体演化无显著影响,且围压增加导致渗透系数降低。试验结果旨在为渗流–应力耦合作用下岩石工程长期稳定分析及流变模型构建提供可靠的依据。

摘要：近几年随着深度学习的发展,学者们利用卷积神经网络实现遥感图像融合取得了不错的效果。由于没有高分辨率多光谱图像作为参考图像,所以一般基于深度学习的方法在退化图像上训练模型,然后用训练好的模型去预测高分辨率多光谱图像,但是退化图像的融合过程并不能完全反映原始图像的融合过程。为了改善融合性能,提出了一种半监督卷积神经网络遥感图像融合方法,该方法在退化图像和原始图像上使用同一个融合网络同时进行训练。退化图像的融合具有相应的参考图像,采用常规的监督学习方式对融合网络进行训练,还加入了光谱损失来更好的保持光谱信息。而原始图像的融合不存在高分辨率多光谱参考图像,设计了光谱退化网络和空间退化网络对融合图像进行退化,再训练融合网络。实验结果表明,提出的方法光谱与细节保真效果好,优于对比方法。