摘要：针对现有混凝土坝裂缝转异诊断方法多是基于裂缝开度单个测点进行分析这一不足,提出利用多个测点综合信息量诊断裂缝性态的思路.根据这一思路,首先研究了将裂缝开度变化转化为裂缝信息量的方法,其次利用投影寻踪法研究了裂缝开度各测点权重的确定方式,然后将裂缝开度多个单测点的信息量归纳为综合信息量,最后根据云模型理论,建立了裂缝转异诊断的两种判据:基于裂缝信息量总体数据序列的判据,以及考虑裂缝信息量历史数据和当前数据差异性的判据,建立了裂缝转异诊断的云模型法.实例分析表明,裂缝转异诊断的云模型法能够较客观地分析历史数据和当前数据贡献以及对结果的影响,该方法具有可行性.

摘要：偏最小二乘回归不直接考虑因变量与自变量回归问题,而直接提取与系统有关的新的综合变量,并能利用交叉有效性检验确定成分个数,在分析单因变量与多自变量间关系时结果令人满意;3层RBF神经网络模型具有自适应学习和记忆能力,因而被广泛应用。把这两者相关联,以岩体变形量为因变量,以6个影响因素为自变量,分析研究了实际工程的高边坡位移监测资料。工程应用实例分析研究表明,偏最小二乘-径基网络模型能有效克服各类因子变量间的相关性和与因变量的非线性关系,模型收敛速度快,求解稳定,对实测数据具有较好的拟合效果和预测精度,因而具有一定的实用价值。

摘要：根据毕肖普法的基本原理,将土坡滑动面的圆心坐标和半径视为自变量,安全系数视为因变量,从而将寻找边坡最危险滑动面过程转化为安全系数函数极值求解过程。提出了利用改进的和声算法的全局搜索方法,并将其应用于实际算例中。算例分析结果表明,该方法具有较好的全局搜索和局部搜索能力,可克服多数常规的优化方法易陷入安全系数局部极小的问题,并具有较高的搜索效率,可用于边坡稳定分析。