基于最小二乘配置的九参数模型在三维坐标转换中的应用

运用传统的布尔莎七参数法进行三维坐标转换时,并未考虑到两坐标系统的公共点坐标误差及三个坐标轴缩放比例不均的问题。引入最小二乘配置法,将公共点误差作为随机信号处理,并增加两个尺度参数解决坐标轴缩放比例不均的问题;推导出基于最小二乘配置的九参数模型及其误差方程,通过实验对比分析表明,该方法可以有效地提高坐标转换精度。

基于神经网络连接权值的堆石体流变模型参数敏感性研究

采用适用于岩土工程问题的BP神经网络建立堆石体本构模型参数与测试指标之间的非线性映射关系,训练BP神经网络得到连接权值,采用Olden方法对连接权值进行处理,反映堆石体力学参数的敏感性程度。与常用的基于统计方法的堆石体力学参数敏感性分析方法相比,该方法能较好地反映参数与测试指标的映射关系,具有试验方案参数组合设计简单,数据处理方便的优点。以水布垭面板堆石坝的坝体最大沉降V、坝体水平向上游最大位移V上和坝体水平向下游最大位移V下作为敏感性分析的三项测试指标,对堆石体九参数幂函数流变模型进行了参数敏感性分析。结果表明,参数m对三项测试指标的敏感性相对较高,其次是参数η、c、d。参数cα、dα、cβ、dβ、λv对三项测试指标的影响相对均较小。研究成果可以为堆石体其他模型的力学参数的敏感性分析提供一定参考。

基于体积模型和约束优化算法的页岩气储层孔隙度测井解释方法研究

页岩储层与常规储层之间有显著区别,针对我国典型陆相页岩储层的特征,利用页岩储层特征参数和测井参数,建立起孔隙度解释的四参数模型和九参数模型,利用最优化算法,在合理的范围内拟合干酪根固体部分的密度、流体密度、干酪根中有机碳的质量百分数等各参数的值,预测储层孔隙度。这两种模型可以在已知或未知部分参数的情况下,精度较高地解释孔隙度。由此可见这两种方法是页岩气储层孔隙度解释较为适合的方法。

坝料流变对高面板堆石坝的应力变形影响研究

在高应力状态下坝料的流变较为明显。为研究坝料流变对混凝土面板坝应力变形的影响,采用长科院九参数幂级数流变模型及其试验参数,对某高混凝土面板堆石坝进行应力、变形分析。结果表明,坝料流变使坝体变形明显增加,坝体应力有所减小。考虑坝料的流变特性后的面板法向位移(挠度)明显增加,面板坝轴向和顺坡向应力极值增加。对于分期浇筑面板和分期蓄水的高混凝土面板堆石坝,选用合适的流变本构模型正确地模拟堆石体的流变特性,可以为大坝填筑进度及面板分期浇筑时间的确定提供参考,并有助于正确地预测大坝的应力变形。

砾质土心墙料蠕变对坝体应力变形的影响

针对砾质土蠕变特性的研究成果较少,原因在于砾质土含有大量渗透性较低的细粒,大试样固结排水效果差,难以获得较好的蠕变试验成果。采用在砾质土大型三轴试样中钻孔灌砂以加速试样的排水固结的方法,进行了某高土质心墙堆石坝砾质土心墙料的蠕变试验,获得了砾质土心墙料的蠕变模型及参数,建立了高心墙坝的三维有限元模型,采用非线性有限元研究了砾质土心墙料蠕变特性对坝体应力变形的影响。研究成果表明:九参数幂级数蠕变模型能较好地描述砾质土的蠕变特性;上、下游坝壳的蠕变对心墙自身变形的影响较小,需要在坝体应力变形计算中考虑心墙料蠕变的影响;当心墙料的蠕变速率快于周围堆石体时,蠕变效应会进一步增加心墙拱效应,反之,蠕变效应会减小心墙拱效应。

300m级超高土质心墙坝的长期变形特性研究

目前国内即将列项修建的300 m级高土质心墙坝,在高应力状态下,坝料的长期变形特性对坝体的沉降影响大。为研究300 m级超高土质心墙坝的长期变形特性,采用长江科学院九参数幂级数流变本构模型及其试验参数,对300 m级高土质心墙坝填筑过程及流变过程进行数值模拟。计算得到的流变位移约为47 cm左右,考虑了流变后的变形会更真实反映实际坝体的运行状况。

智能手机传感器标定的似线性模量方法

探讨了智能手机惯性传感器校正的九参数模型的6种形式,利用模量方程构建椭球模型,并通过多项式分解得到类似线性化的迭代模型,进而提出了一种似线性模量标定方法。利用该方法进行手机传感器多位置标定实验时,无需严格控制传感器标定位置或姿态,便可获得传感器的校正参数。以三星S3手机采集的加速度计和陀螺仪数据进行标定实验,计算结果与分析表明,所提方法适用于智能手机传感器的快速标定。

控制点分布对航摄仪区域网平差精度的影响

针对推扫式航摄仪在测图中应用越来越广,大比例尺测图需要利用地面控制点辅助建立精确的空三模型,但目前对推扫式影像的地面控制点布设方案的研究较少的问题,该文针对ADS80航摄仪的影像数据,设计了7类控制点布设方案,并利用九参数平差模型对各布设方案进行了平差解算,获得了各布设方案下的区域网平差精度。在此基础上分析了不同控制点布设方案对平差精度的影响,探讨了针对推扫式航摄仪地面控制点的最优化布设方案,并针对外业控制点的布设提出了一些建议,以供参考。