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智能计算与参数反演目录

智能计算与参数反演目录

第1章智能计算与参数反演概述

1.1参数反演的工程背景

1.2有关人类智能的定义

1.3智能计算方法概述

1.3.1遗传算法及其发展历程

1.3.2人工神经网络及其发展和应用现状

1.3.3模拟退火算法及其研究进展

1.3.4人工蚁群优化算法发展和应用现状

1.3.5启发式优化方法比较分析

1.4基于智能计算的参数反演方法研究进展

2.2参数识别反问题所要研究的内容

2.3求解反问题的特点和难点

1.4.1基于梯度搜索算法岩土力学反问题研究简单回顾

1.4.2基于人工神经网络方法岩土力学反问题研究进展

1.4.3基于遗传算法岩土力学反问题研究进展

1.4.4基于模拟退火算法岩土力学反问题研究进展

1.5本书的主要内容介绍

参考文献

第2章参数识别反问题的适定性及其讨论

2.1经典的最小二乘参数估计方法

2.4反问题的基本求解方法

2.4.1反问题的直接解法

2.4.2反问题的间接求解方法

2.5反问题解的适定性

2.5.1反问题解的适定性的定义

2.5.2反问题参数识别的可识别性

2.5.3反问题参数识别的唯一性

2.5.4反问题参数识别的稳定性

2.6参数识别结果的协方差分析

2.7本章小结

参考文献

第3章基于梯度搜索的岩土力学参数反演方法

3.1参数识别反问题解的定义

3.2基于Levenberg-Marquardt最小二乘的参数反演方法

3.3基于BFGS优化方法的参数反演方法

3.4对偶边界控制方法在反演中的应用

3.5数值算例

3.5.1土体固结参数反演

3.5.2基于BFGS优化方法的初始地应力场参数位移反分析

3.5.3基于正则化最小二乘法的含水层参数反演

3.6工程应用——基于Gauss-Newton优化算法的丰满混凝土大坝弹性参数反演方法

3.6.1工程概况

3.6.2坝顶水平位移水压分量的分离计算

3.6.3参数识别结果

3.7本章小结

参考文献

第4章基于遗传算法岩土材料力学参数反演方法

4.1遗传算法的基本原理和特点

4.2遗传算法的进化过程和基本操作

4.2.1编码和解码

4.2.2初始种群的生成

4.2.3适应度值评价

4.2.4选择操作

4.2.5交叉操作

4.2.6变异操作

4.2.7收敛准则

4.3遗传算法运行参数的选择

4.4数值算例

4.4.1多极值优化问题算例

4.4.2基于遗传算法的岩土阻尼参数识别方法

4.4.3基于遗传算法岩土边坡抗剪指标参数反演及其最小安全系数的全局搜索

4.4.4基于遗传算法岩体初始地应力参数反演

4.5工程应用——基于遗传算法的丰满水电站水轮发动机振动荷载参数反演

4.5.1水轮发电机现场振动测试试验

4.5.2水轮发电机振动正演分析模型

4.5.3水轮发电机振动荷载参数反演结果

4.6本章小结

参考文献

第5章基于人工神经网络岩土力学参数反演及其预测方法

5.1人工神经网络简介

5.2生物神经元

5.3人工神经网络常用的学习规则

5.4BP神经网络

5.4.1BP神经网络的传递函数

5.4.2BP神经网络模型

5.4.3经典的BP算法

5.5数值算例

5.5.1岩土边坡弹性参数识别方法

5.5.2边坡稳定性分析的神经网络预测

5.5.3基于混合优化策略的结构损伤识别方法

5.6有关人工神经网络的讨论

5.6.1几个关键问题

5.6.2遗传神经网络

5.7工程应用——基于遗传神经网络的白山混凝土大坝渗透系数反演

5.7.1工程概况

5.7.2渗透系数反演分析

5.8本章小结

参考文献

第6章基于模拟退火算法的岩土材料热传导参数识别方法

6.1物理退火过程和Metropolis准则

6.2模拟退火算法的马尔可夫链

6.3模拟退火算法新解的产生和接受准则

6.4模拟退火算法的改进

6.5数值算例

6.5.1瞬态多层材料热力学参数识别方法

6.5.2混凝土水化过程热力学参数识别

6.5.3材料非线性热传导参数识别

6.5.4集中热源作用下材料热力学参数反演

6.5.5稳态热传导材料参数识别问题

6.6工程应用——基于模拟退火算法的云峰混凝土大坝材料参数反演

6.7本章小结

参考文献

第7章基于蚁群算法的地下水渗流模型参数识别方法

7.1自然界中蚂蚁的基本特性

7.2人工蚁群算法的发展历史及其研究进展

7.3经典的用于求解TSP的蚁群算法模型

7.4蚁群算法的改进

7.5数值算例

7.5.1地下水污染源识别

7.5.2基于蚁群算法的含水层参数识别

7.6工程应用——基于蚁群算法的丰满混凝土大坝渗透系数反演

7.7本章小结

参考文献

第8章盾构机掘进过程中的智能预测与控制方法

8.1国内外盾构掘进机的发展历史和现状

8.2EPB盾构机工作面土压力和油缸推力合理选择

8.2.1EPB盾构机工作面土压力合理选择

8.2.2盾构机掘进推力的优化研究

8.3基于神经网络的盾构机掘进隧道地表沉降研究

8.3.1地表变形的基本理论

8.3.2盾构隧道地面变形的神经网络预测模型

8.4基于神经网络的EPB盾构机土舱压力控制系统

8.4.1基于PID神经网络的非线性系统控制原理

8.4.2基于PID神经网络EPB盾构机土舱压力控制系统

8.4.3基于BP神经网络的土舱压力平衡自动控制

8.5本章小结

参考文献

……2100433B

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智能计算与参数反演编辑推荐

《智能计算与参数反演》一书详尽地论述了基于智能计算的参数反演的基本原理和算法的实现,其显著特点在于理论上的系统性和方法的实用性,《智能计算与参数反演》提供了大量的数值算例和工程应用实例,强调如何应用最新的智能算法建立岩土力学模型参数反演模型与方法以及解决岩土工程中遇到的反问题。

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智能计算与参数反演作者简介

李守巨,男,1960年10月生,副教授,工学博士,环境与岩土力学研究室主任。1978年9月~1982年7月,阜新矿业学院采矿工程系学生;1982年8月~1983年7月,铁法矿务局晓南矿开拓区501掘进队技术员;1983年8月~1986年7月,中国矿业学院(北京研究生部)矿山建筑工程系研究生;1986年8月~1994年8月,阜新矿业学院采矿工程系和矿山建筑系讲师、副教授;1994年9月~现在,连理工大学工程力学系副教授。其中2002年3月~2004年12月,大连理工大学工程力学系在职攻读博士学位。

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智能计算与参数反演目录常见问题

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智能计算与参数反演版权信息

书 名:智能计算与参数反演

ISBN:9787030230478

开本:16

定价:58.00 元

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智能计算与参数反演目录文献

岩土工程问题参数反演的可辨识性研究 岩土工程问题参数反演的可辨识性研究

岩土工程问题参数反演的可辨识性研究

格式:pdf

大小:270KB

页数: 3页

针对岩土工程问题参数反分析过程中,采用逆反分析法以及最小二乘法、遗传算法等作为优化方法反演参数,对未知参数的可辨识性进行了理论证明:当量测信息量小于未知参数量时,无法唯一确定未知量;当量测信息量等于未知量时,当且仅当未知参数的系数矩阵K∈Rm×rr(m,r为正整数)时,参数可唯一确定;而当量测信息量大于未知量时,未知参数的唯一可辨识性条件也是未知参数的系数矩阵K∈Rm×rr(m,r为正整数).

大型地下洞室群参数反演及其工程应用 大型地下洞室群参数反演及其工程应用

大型地下洞室群参数反演及其工程应用

格式:pdf

大小:270KB

页数: 5页

大型地下洞室群参数反演及其工程应用——基于三维弹塑性有限元及遗传算法,结合西龙池抽水蓄能电站工程实际,首先用小模型分段模拟工程中有明 显差异的几个不同段位,并反演得到围岩物理力学参数及支护前围岩位移释放系数。在此基础上,对洞室进行了二期开挖计...

智能计算与应用内容简介

《智能计算与应用(英文版)》内容简介:The 3rd International Symposium on Intelligence Computation and Applications (ISICA 2008) will be held in the China University of Geosciences (Wuhan), Wuhan, China, on December 19-21, 2008 and followed the tradition already established by the last two ISICA conferences were held in Wuhan in 2005 and 2007. A major goal of ISICA is to bring together expers on intelligent computation from around the world, and to provide a leading international forum for the dissemination of original research results in intelligence computation, real-world application, algorithms, software and systems, and different applied disciplines with potential in intelligence computation. ISICA conferences are one of the first series of international conferences on computational intelligence that combines elements of learning, adaptation, evolution and fuzzy logic to create programs as alternative solutions to artificial intelligence. The proceedings of ISICA conferences have a number of unique features including uniqueness, newness, successfulness, and broadness. The proceedings of ISICA conferences have been accepted into the Index to Scientific and Technical Proceedings (ISTP), while ISICA 2007 proceedings published by Springer have also been indexed by Engineering Information (EI).

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智能计算与信息处理内容简介

《智能计算与信息处理》立足于实际工程应用需求,较为全面、系统地介绍了智能计算与信息处理的基本概念、发展现状、主要方法和基本应用。全书共分6章,以作者多年来在智能计算与信息处理领域的教学工作、科研成果为基础,全面讨论了知识与信息的表示、人工神经网络、不确定信息处理、群智能算法、云计算和大数据等内容。

《智能计算与信息处理》可作为高等院校相关专业的教学用书和学习参考读物,也可供相关领域的科研工作者和工程技术人员参考使用。

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滑坡滑带参数反演

【学员问题】滑坡滑带参数反演?

【解答】1、滑带抗剪强度参数可采用试验、经验数据类比与反演相结合的方法确定。可给定粘聚力C.或内摩擦角φ,反求另一值。

2、一般条件下,稳定系数可根据下列情况确定:

滑坡处于整体暂时稳定~变形状态:F=1.05~1.00;

滑坡处于整体变形~滑动状态:F=1.00~0.95

3、对处于处于整体暂时稳定状态的滑坡可取峰值强度指标;对处于处于整体滑动状态的滑坡的滑面可取残余强度指标;对处于变形阶段的滑面可在峰值强度指标与残余强度指标之间取值;对处于变形阶段、滑动阶段或渐趋稳定阶段的滑坡体内未存有过位移的潜在滑面可取滑体土峰值强度指标。

以上内容均根据学员实际工作中遇到的问题整理而成,供参考,如有问题请及时沟通、指正。

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