基于改进型果蝇算法的Richards模型在地铁工程沉降预测中的应用

针对地铁沉降具有非线性的特点以及Richards模型参数估计困难的问题,该文建立了改进型果蝇算法优化的Richards预测模型.引入变步长,并将标准粒子群算法和变步长果蝇优化算法相结合,通过粒子种群和果蝇种群对最优位置信息的相互共享来更快地找到Richards模型参数的最优值.为验证该预测模型的准确性和有效性,结合工程实例,借助C++编程与遗传算法、标准粒子群算法、果蝇算法等优化的Richards模型进行比较.程序运行结果表明,改进型果蝇算法优化的Richards模型预测精度更高,收敛速度更快,适用于地铁沉降形变预测.     

基于GS-PSO-SVM的边坡稳定性预测模型

针对传统边坡稳定性预测模型的不足，提出一种基于网格搜索和粒子群优化的支持向量机模型（GS-PSO-SVM）。为了解决支持向量机参数选取问题，先利用网格搜索法粗略寻优确定参数范围，然后利用粒子群二次寻优。利用该模型对边坡实例预测，39个实例样本中，30个为训练样本，剩下9个作为预测样本，以岩石重度、黏聚力、内摩擦角、边坡角、边坡高度、孔隙水压力6个边坡稳定性影响因素作为输入，边坡稳定性状态作为输出，预测结果与单独的网格搜索法、粒子群算法和遗传算法优化的支持向量机模型对比。结果表明，GS-PSO-SVM模型分类准确率100%，有更好地预测精度和更高的预测效率，该模型能有效的对边坡稳定性状态预测。     

基于GS-PSO-SVM模型的边坡稳定性预测模型

针对传统边坡稳定性预测模型的不足,提出一种基于网格搜索和粒子群优化的支持向量机模型(GS-PSO-SVM model)。为了解决支持向量机参数选取问题,首先利用网格搜索法粗略寻优,确定参数范围,然后利用粒子群二次寻优。利用该模型对边坡实例预测,39个实例样本中,30个为训练样本,9个为预测样本,以岩石重度、黏聚力、内摩擦角、边坡角、边坡高度、孔隙水压力等6个边坡稳定性影响因素作为输入,边坡稳定性状态作为输出,预测结果与单独的网格搜索法、粒子群算法和遗传算法优化的支持向量机模型对比。结果表明,GS-PSO-SVM模型分类准确率100%,有更高的预测精度和预测效率,该模型能有效地对边坡稳定性状态进行预测。     

基于PSO-SVM与ACO-SVM的沿桩长基桩轴力分布预测

由于苏通大桥群桩基础的超长桩在不同断面的轴力沿桩长分布具有复杂非线性的特点,为了实现对不同高程断面的轴力进行预测,引入粒子群算法与蚁群算法对支持向量机进行优化,在考虑断面高程、潮位、水温与风速等影响因素的基础上,建立沿桩长基桩轴力分布的优化SVM预测模型。研究表明,PSO-SVM与ACO-SVM模型比传统SVM在预测精度、模型稳定性与泛化能力方面有更好的表现,在超长桩不同高程断面的轴力预测中,具有一定的工程应用价值。     

基于粒子群优化径向基神经网络的水质指标预测

为掌握丹江口库区水质未来的变化趋势以及预防污染事件的发生,建立了一个水质指标的预测模型。利用库区某断面自动检测站的水质指标实测参数作为学习样本,选取化学需养量(COD)、生化需养量(BOD)、PH值、氨氮(NH3-N)、总磷(TP)、总氮(TN)等指标作为预测参数,运用粒子群算法优化RBF神经网络的预测模型,对丹江口库区水质指标进行预测,结果表明,利用基于粒子群优化径向基神经网络对水质指标预测具有较高的精度,相对误差小于7%,该模型具有良好的可行性和有效性。     

基于混合粒子群优化算法的矿山生产配矿

为了提高矿山低品位矿产资源的利用率, 确保生产过程中矿石质量的稳定性和均匀性, 建立了一种矿山多目标配矿优化模型, 并将标准遗传算法中的交叉和变异操作与标准粒子群算法融合, 提出求解该优化模型的混合粒子群算法。以国内某地下铝土矿为例, 分别运用混合粒子群优化算法、标准遗传算法和标准粒子群算法3种方法对建立的多目标配矿优化模型进行求解, 通过对比优化结果发现: 混合粒子群优化算法求解的各采区月出矿量完全满足矿山实际生产要求, 而标准遗传算法和标准粒子群算法求解结果存在误差, 分别达到9.92%和14.94%, 且易陷入局部最优值; 从迭代进化曲线可知, 混合粒子群优化算法收敛速度快, 稳定性和鲁棒性较高, 具有一定科学研究和实际应用价值。     

智能优化算法在概率积分参数反演中的比较

概率积分法是我国矿山开采沉陷预计的主要方法,其预计的精度直接取决于参数准确性。采用智能优化算法对实测地表沉陷数据反演是获取概率积分法参数的主要方法。为研究优化算法在开采沉陷概率积分参数反演中的应用效果,采用VB语言编程实现了模矢法、遗传算法、粒子群算法、模拟退火算法等常见概率积分参数反演算法,通过构造理论数据分析和比较了这4种算法参数反演的效果,并从运行时间、求参稳定性、搜索性能、抗局部解能力等方面对4种算法进行综合评价。研究结果表明:4种算法参数反演结果精度较高,参数相对误差小于2%,且对观测站中的观测值随机误差、粗差问题具有较强的抗干扰能力。模矢法运行效率高但容易陷入局部解,粒子群算法效率较低,遗传算法和退火算法全局能力强但后期收敛能力较弱。     

基于SVR的隧道掘进光面爆破效果预测模型

为了提高隧道掘进光面爆破效果预测准确性,构建了基于支持向量机回归(SVR)的光面爆破效果预测模型.选取炮眼密集系数、最小抵抗线、光爆孔线装药量、光爆孔眼深度和岩石单轴抗压强度共5个影响因素作为输入参数,选取半眼率和超欠挖量共2个爆破效果评价指标作为输出参数,分别利用遗传算法、粒子群算法、模拟退火算法对36组隧(巷)道爆...     

基于GA-ACO-SVM组合模型边坡位移预测研究

针对目前常用的预测模型存在一定的问题,建立支持向量机预测模型,并将遗传算法与蚁群算法有效结合。用此组合算法对支持向量机模型参数优化。最终将建立的模型与单独两种算法所优化的模型进行精度对比。实例表明,组合算法所优化的预测模型具有更高的精度,具有一定的应用价值。     

改进的粒子群支持向量机预测瓦斯涌出量

提出一种基于改进的粒子群参数优化的支持向量回归机算法(IPSO-SVR),该方法引入混沌映射及网格分区寻参思想,能避免粒子群算法(PSO)陷入局部最优解。使用IPSO-SVR算法建立瓦斯涌出量预测模型,结果表明基于IPSO算法寻优参数建立的瓦斯涌出量支持向量回归预测模型具有良好的预测效果。与粒子群优化参数的支持向量回归机(PSO-SVR)模型、广义回归神经网络(GRNN)模型进行比较,IPSO-SVR模型预测效果明显优于PSO-SVR和GRNN模型,可用于瓦斯涌出量的实际预测,表明所提出的IPSO算法是选取SVR参数的有效方法。     

影响横轴式掘进机截割机构振动特性的因素分析

在横轴式掘进机截割机构横向截割的刚体动力学模型基础上,利用计算机模拟方法获得其在不同参数下的振动特性曲线,并分析了截割头质量、悬臂质量、液压系统刚度及阻尼变化对掘进机截割机构振动特性的影响,为研究横轴式掘进机的振动特性,改进机器设计创造了条件.     

合同与侵权责任竞合时诉讼请求权的选择

合同责任与侵权责任是民事法律关系中两种重要制度，二者的构成要件不同，责任承担方式不同。当发生合同责任与侵权责任竞合时，如何选择适当的诉讼请求权，具有十分重要的意义。     

混联二自由度机械臂的运动学研究

提出了一种混联机械臂,该机械臂是串并联混合机构,具有串联机构工作空间大和并联机构承载能力高的优点,可以实现较大活动空间内对重物的搬运仓储。对该机械臂进行了自由度分析,得到该机械臂的自由度为2,具有平面内的一个移动和一个转动自由度。基于几何解析法分析了该机构的运动学正反解,并且给出了5组正反解分析数值算例,验证了正反解分析的正确性。     

煤中镜质组反射率的测定

介绍了煤中镜质组反射率的测定原理及在测定过程中应注重的问题,从镜质组富集程度的差异性、样品处理、镜质组颗粒鉴别、测试条件和技术方法等方面探讨了其反射率测定的影响因素,并概括论述了煤中镜质组反射率在生产实践中的确定煤级、指导炼焦配煤等实际应用。     

复杂管类零件空间尺寸加工误差分析

介绍某柴油机排气过渡管的加工工艺,分析空间尺寸较多的复杂管类零件的加工工艺及角度误差对空间尺寸的影响。通过角度在公差范围内的微量调整,解决了排气过渡管由于毛坯铸造及加工时找正存在的误差而造成气口处壁厚不均的问题。     

煤矿提升机齿轮箱振动分析

提升机作为煤矿中的重要设备,其故障率对于煤炭的安全高效生产有着极为重要的作用。在详细分析了煤矿提升机工作环境和工作特性的基础上,建立了提升机齿轮箱振动的数学模型,分析了速度和载荷变化情况下的提升机齿轮箱振动的特点,分析了变工况条件下齿轮箱故障信号的分布特征,为变工况条件下提升机齿轮箱的故障诊断提供了一定的理论基础。     

光学经纬仪检定方法误差分析

分析了光学经纬仪检定方法中产生的误差的来源和大小。     

矿柱流变对采空区顶板稳定性的影响

为研究岩石流变特性对采空区长期稳定的影响,基于Reissner厚板和流变力学理论构建了矿柱-顶板流变力学模型,并推导出顶板沉降位移关于流变时间的关系式;依据不同边界条件将顶板破坏过程划分为固支、固支-简支、简支和内部破坏四个阶段。研究结果表明:所建立的流变力学模型可用于对采空区稳定时间的预测,并为采空区及时处理提供参考。