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数字孪生自演化驱动的地下工程沉降预测
被引量:
1
1
作者
胡辰熙
杨启亮
+3 位作者
邢建春
秦霞
李苏亮
贾海宁
《陆军工程大学学报》
2022年第5期66-73,共8页
随着城市地下空间发展,地下工程沉降问题应引起重视。传统沉降预测模型常存在模型预测精度不高、模型可解释性差和难以模拟沉降规律的动态变化等局限性和不足,对此提出一种基于数字孪生自演化的地下工程沉降预测方法。建立的地下工程孪...
随着城市地下空间发展,地下工程沉降问题应引起重视。传统沉降预测模型常存在模型预测精度不高、模型可解释性差和难以模拟沉降规律的动态变化等局限性和不足,对此提出一种基于数字孪生自演化的地下工程沉降预测方法。建立的地下工程孪生体为沉降预测模型的高精度建模提供了有效的支撑,开发的“多项式回归+总体卡尔曼滤波”自演化算法每一步都具有可解释性,同时模型参数自主校正功能使预测模型能够动态追踪沉降规律的改变。实验结果表明所提方法能够有效解决传统沉降预测模型的缺陷。
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关键词
地下工程孪生体
沉降预测
数字
孪生
自演化
多项式回归模型
总
体
卡尔曼滤波算法
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职称材料
题名
数字孪生自演化驱动的地下工程沉降预测
被引量:
1
1
作者
胡辰熙
杨启亮
邢建春
秦霞
李苏亮
贾海宁
机构
陆军工程大学国防工程学院
出处
《陆军工程大学学报》
2022年第5期66-73,共8页
基金
国家自然科学基金(52178307)
江苏省自然科学基金(BK20201335)。
文摘
随着城市地下空间发展,地下工程沉降问题应引起重视。传统沉降预测模型常存在模型预测精度不高、模型可解释性差和难以模拟沉降规律的动态变化等局限性和不足,对此提出一种基于数字孪生自演化的地下工程沉降预测方法。建立的地下工程孪生体为沉降预测模型的高精度建模提供了有效的支撑,开发的“多项式回归+总体卡尔曼滤波”自演化算法每一步都具有可解释性,同时模型参数自主校正功能使预测模型能够动态追踪沉降规律的改变。实验结果表明所提方法能够有效解决传统沉降预测模型的缺陷。
关键词
地下工程孪生体
沉降预测
数字
孪生
自演化
多项式回归模型
总
体
卡尔曼滤波算法
Keywords
the twin of the underground structure
subsidence prediction
digital twin self-evolution
polynomial regression model
total Kalman filter algorithm
分类号
TU441.6 [建筑科学—岩土工程]
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题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
数字孪生自演化驱动的地下工程沉降预测
胡辰熙
杨启亮
邢建春
秦霞
李苏亮
贾海宁
《陆军工程大学学报》
2022
1
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职称材料
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参考文献
引证文献
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