排桩＋斜撑复合支护设计在某深基坑中的应用

利用有限元数值模拟结合现场施工运用,得到了在＂排桩＋斜撑＂复合支撑作用下的基坑岩土体的受力及稳定性特征,且判断出了基坑最可能的破坏模式并非整体失稳而是上部局部破坏,经现场施工对比,验证了＂排桩＋斜撑＂复合支护设计对基坑支护的合理有效性。     

隧道渗流场数值模拟的实现

依某高寒区隧道工程实际,对现场结构面参数进行实测,在此基础上,利用Monte Carlo法生成节理贯通网络图,得到主要的优势结构面。利用渗透张量法计算得到不同方向的渗透系数,同时利用单孔压水试验修正,得到裂隙岩体的渗透系数张量。采用有限元软件模拟隧道的渗流场,模拟结果为下一步渗流场影响温度场的数值模拟提供渗流速度的参数。     

基于特征选择与鲁棒图学习的多视图聚类

现有的多视图聚类方法大多直接在原始数据样本上构建各视图的相似图,而原始数据中的冗余特征和噪声会导致聚类精度下降。针对该问题,基于特征选择和鲁棒图学习提出多视图聚类算法FRMC。在自适应选择不同视图特征时降低数据维度,减少冗余特征,同时利用自表示学习获取数据的表示系数,滤除噪声影响并得到数据样本的全局结构,从而去除样本中的噪声和离群点。在此基础上,通过自适应近邻学习构造样本鲁棒图,利用鲁棒图矩阵的加权和构建最终的亲和图矩阵,提出一种基于增广拉格朗日乘子的交替迭代算法对目标函数进行优化。在6个不同类型的标准数据集上进行实验,与SC、RGC、AWP等算法的对比结果表明,FRMC算法能够有效提升聚类精度且具有较好的收敛性与鲁棒性。