基于PCA-SSA-XGBoost算法的拱坝应力预测模型研究

由于大坝应力受水位、温度等众多因素共同作用,各影响因子间的相互关联会引起多重共线性问题,容易导致以此为输入的预测模型出现伪回归现象。此外,现有基于机器学习算法的应力预测模型由于训练特征过多、过度训练易产生过拟合现象,其预测精度还有待提高。针对上述问题,提出了基于主成分分析法(PCA)和麻雀搜索算法(SSA)改进的极限梯度提升算法(PCA-SSA-XGBoost)构建拱坝应力预测模型。该模型首先采用主成分分析法对参数进行降维,降低影响因子的多重共线性影响;进而通过SSA算法优化XGBoost的超参数,以避免传统算法过拟合,进一步提高模型预测性能。将该模型应用于我国西南某混凝土拱坝工程,对应力及应力相关监测数据进行处理、分析和预测,并与多元线性回归模型(MVLR)、神经网络模型(RBFNN)、极限梯度提升回归预测模型(XGBR)的预测结果进行对比分析。结果表明,基于PCA-SSA-XGBoost算法的应力预测模型可克服输入变量的多重共线性和过拟合问题,在预测精度方面具有优越性。

车用双面散热IGBT模块随机振动性能分析与应力预测

针对双面散热绝缘栅双极型晶体管(IGBT)模块在车载状态下由不同频率的振动载荷导致的焊料层失效问题,分别从材料和结构两个角度,以直接覆铜(DBC)板陶瓷层材料、陶瓷层厚度以及焊料层厚度为变量,以芯片底面焊料层应力为指标进行随机振动分析优化与应力预测,得到模块结构的最佳参数值组合。3个变量对芯片底面焊料层应力的影响由大到小为:陶瓷层厚度、焊料层厚度、陶瓷层材料。最后提出一种对芯片下焊料层应力的预测模型,相较仿真的准确率为95.61%。该研究结果对车载双面散热IGBT模块的振动性能分析提供参考,同时为模块结构的设计提供理论依据。

基于深度学习的水下井口弯曲应力预测方法

水下井口系统是海洋油气勘探开发的关键装备,为保证其在钻完井作业过程中的安全性,水下井口系统的疲劳状态监测成为保障安全的重要手段,水下井口的弯曲应力预测是基于监测数据疲劳损伤评估的重要内容。为此,提出了一种基于深度学习的水下井口系统弯曲应力预测方法,该方法使用防喷器处的加速度监测数据预测水下井口系统的弯曲应力。根据设计海况矩阵进行隔水管-水下井口系统动力响应分析,以分析得到的时序数据为基础,利用长短期记忆网络(LSTM)建立水下井口系统弯曲应力预测模型,最后对预测模型进行验证。研究结果表明,提出的水下井口系统弯曲应力预测模型得到的预测值准确度较高,相对误差低于0.2%,决定系数大于0.999。该弯曲应力预测方法可为水下井口疲劳损伤评估提供支撑。

基于等厚未变形切削厚度残余应力预测

机械加工引起的残余应力一直是制造领域关注的重点,表面残余应力状态能反映零部件性能与使用寿命.为更好地了解铣削加工零件表面与次表面残余应力状态,将铣削不等厚未变形切削厚度转换为等厚未变形切削厚度进行微元铣削力建模.通过仿真建立2D等厚未变形切削厚度模型研究切削钛合金时的温度,结合微元力与温度模型对铣削后加工表面残余应力进行预测,并将残余应力预测值、仿真值与实测值进行比较.结果表明,残余应力仿真值与实测值的变化趋势基本一致,通过等厚未变形切削厚度建立的残余应力预测模型能够反映表面应力状态.

基于三维构造恢复的地应力预测技术

组合弹簧理论模型是预测地应力的一种常用方法,但模型忽略了对岩层各向异性的考虑,无法反映由于局部断层、裂缝发育等各向异性造成的应力局部扰动变化;对构造应力项的求取基于薄板理论,简单利用地层形变开展地应力预测,忽略了地质力学参数的空间变化。本文通过叠前弹性参数反演和精细构造解释对常规弹簧组合模型的构造应力项求取进行了优化,提出了基于三维构造恢复的地应力预测技术,从构造建模开展地质力学分析与构造恢复,求取现今地应力的古构造应力残余分量,提高了模型对地应力的预测精度,结果与实钻井具有较好的吻合性,并通过实际工区应用验证了该方法的有效性,对页岩气勘探选区评价、井位部署、钻后评价、水平井设计具有借鉴作用。

基于LSTM网络汽轮机转子热应力预测及转子损伤在线评估研究

火电机组调峰过程中,频繁地启动和停机会导致转子内部温度分布不均,受到交变热应力影响,转子容易出现低周疲劳损伤。为解决这一问题,研究人员基于LSTM网络,对转子内部热应力进行预测,通过建立转子寿命模型的方式,对转子损伤进行在线评估,实时监控转子内部热应力分布情况,判断转子是否出现疲劳损伤,以期为保障火电机组安全运行提供技术保障。

基于灰色理论悬臂施工中连续梁桥的应力预测与控制

为了探索悬臂施工中连续梁桥的应力变化规律、控制桥梁的未来态势,依据施工中黄沙港大桥箱梁不同控制截面上的应力实测数据序列建立多个灰色GM(1,1)模型,预测桥梁应力随施工进程的发展变化。预测结果与测试结果吻合较好,说明该方法在连续梁桥的施工监控中具有实际应用价值。

基于BP神经网络的深埋隧洞地应力预测研究

深部地应力的测量一直是工程界难题之一。由于研究手段和测试技术的限制,深部地应力很难测到,或者部分数据不理想。本文将BP神经网络方法引入地应力场研究,选取深度、岩芯密度(天然密度)、岩芯弹模、岩芯的三轴抗压强度(10MPa围压)、岩芯的声发射地应力测值、岩芯裂隙率6个参数作为地应力预测研究的主要指标,在此模型的基础上对秦岭深埋隧洞地应力测量数据进行了拟合分析,并对深部的地应力做了预测。结果表明用BP神经网络模型进行深埋隧洞地应力大小的预测是可行的。

红菱井田现今构造应力预测研究

地质动力区划方法逐级使用地形测量图并结合其它方法查清活动断裂,用以揭示地壳的区域岩体断块结构以及评估其力学状态。通过地质动力区划方法查明了红菱井田现今应力环境下的Ⅱ～Ⅴ级断裂,由各级活动断裂所分割的断块结构展现出了井田现今构造运动的结果。在确定主应力的基础上,以查明的各级断块结构为模型,应用有限元法进行了区域构造应力场数值模拟,进而分析了该井田以构造应力为主的地应力特点。

废石-尾砂高浓度料浆的流变特性及屈服应力预测模型

为了研究矿山粗骨料(废石)充填的新模式,达到矿山绿色生产的需求。首先在大量试验的基础上给出了粗骨料料浆的高浓度特征。其次对大红山铜矿的废石与尾砂进行级配分析,选用最优配比m(废石)∶m(尾砂)为6∶4进行流变试验,分析其流变特性。最后应用双因素方差法分析了水泥添加量与质量浓度对屈服应力的影响。结果表明,废石-尾砂高浓度料浆属屈服-假塑性体,水泥添加量对屈服应力的影响更显著,屈服应力与水灰比及骨料体积分数存在定量的关系。在此基础上,建立了屈服应力的预测模型,预测结果的误差在5%以内。

基于灰色BP神经网络的混凝土连续刚构桥应力预测

为了对混凝土连续刚构桥施工过程中的应力进行控制与预测,保证桥梁施工的安全,根据灰色理论和BP神经网络建立了灰色BP神经网络应力预测模型GNNM(1,1).以贵阳花溪特大公路刚构桥施工过程实测应力为输入数据,对模型GNNM(1,1)进行训练,得到了应力预测值.该预测值与检验值的相对误差在3%以内,表明GNNM(1,1)模型的预测精度高,可以对混凝土连续刚构桥施工进行短期应力预测,同时,对大桥应力控制及安全施工具有一定的参考价值.

基于弱化缓冲算子和GM(1,1)等维新息模型的骨折愈合应力预测

骨折愈合是个复杂的过程,为了保证骨折愈合的质量和速度,必须动态精确地预测骨折愈合过程中创伤断面应力的大小及其变化趋势,以便及时调整骨折治疗装置对创伤断面的施力。针对现有应力预测方法预测精度较低的问题,提出基于弱化缓冲算子和GM(1,1)等维新息模型的骨折愈合应力的动态预测方法。先将实测应力数据经过弱化缓冲算子作用,再利用GM(1,1)等维新息模型对弱化处理后的应力数据序列建立预测模型。设计活体山羊骨折模型进行动物实验,获取活体山羊骨折愈合过程中创伤断面的日平均应力,利用该方法进行建模,对骨折愈合过程中次日的创伤断面应力进行动态预测,并与基于GM(1,1)等维新息模型的应力预测结果进行比较。应力预测结果表明:所提出的基于弱化缓冲算子和GM(1,1)等维新息模型的应力预测方法具有很高的预测精度,以预测误差的平方和作为评价指标,其预测精度达到基于GM(1,1)等维新息模型应力预测方法的40倍以上,具有较好的骨折治疗临床应用前景。

纤维金属层板金属层应变测量及应力预测方法

纤维金属层板作为一种新型复合材料,已开始应用于航空航天领域。脱离传统应变测量方法,应用一种新测量方法——数字化光学应变法,实现了层板中金属层应变的测量;同时以子层刚度理论获得层板的等效刚度矩阵,修正经典层板理论中整体刚度矩阵的求解方法,实现了金属层应力的更准确预测。以纤维增强铝锂合金2/1及3/2层板为例,使用光学应变法测量其金属层应变进而计算金属层应力,利用有限元仿真分析、经典层板理论及修正方法分别对其进行金属层应力预测。通过对比光学应变测量结果和有限元仿真结果,2/1及3/2层板光学应变测量结果与仿真结果最大误差分别为2.12%和3.68%,验证了新测量方法的准确性及实用性;通过对比光学应变测量结果和层板理论预测结果,2/1及3/2层板模型修正后结果比修正前准确率分别提升了2.91%和5.83%,验证了修正模型的有效性及先进性。

基于粒子群优化LSTM模型的管道应力预测方法

为了解决传统BP神经网络预测精度不高的问题,提出了一种基于粒子群优化(PSO)长短期记忆网络(LSTM)模型的管道应力趋势预测方法。在分析管道应力监测数据的基础上,利用LSTM模型对未来的应力发展趋势进行预测,进一步采用粒子群算法优化LSTM模型参数来提高预测精度,并基于均方根误差验证了PSO-LSTM模型的有效性,可为长期监测数据的趋势分析提供方法借鉴。

基于贝叶斯傅里叶动态模型的桥梁极值应力预测

研究了基于健康监测应力数据的桥梁极值应力动态预测.考虑到监测应力的周期性、随机性和动态性等特点,首先初次建立了桥梁监测极值应力的傅里叶动态非线性模型(Fourier Dynamic Nonlinear Model,FDNM),结合Taylor级数展开技术,将FDNM近似转化为傅里叶动态线性模型(Fourier Dynamic Linear Model,FDLM);然后采用贝叶斯方法,基于动态监测极值应力数据,建立了无先验信息的贝叶斯傅里叶动态线性模型(Bayesian Fourier Dynamic Linear Model: BFDLM),进而对监测极值应力的一步向前预测分布参数和后验应力状态分布参数进行了预测分析;最后通过实际桥梁监测极值应力数据对本文所建模型和方法的合理性及适用性进行了验证分析,结果表明本文所建BFDLM能够反映桥梁极值应力的周期性、随机性以及动态性等特点.研究成果将为桥梁监测极值应力预测提供理论基础和应用方法.

基于BP神经网络的挖掘机动臂应力预测

针对挖掘机动臂结构优化过程中需要反复调用ANSYS有限元软件,导致应力强度控制难度大、优化过程繁琐且效率低下的问题,提出一种基于BP神经网络预测动臂应力的方法。通过在挖掘机动臂结构优化设计软件中设定截面选取规则,选取应力普查的截面导出截面应力样本,并在MATLAB中运用BP神经网络建立挖掘机动臂应力预测模型。以中小型挖掘机动臂为例,建立基于动臂应力普查的约束,获取应力预测样本,运用建立的神经网络预测模型对动臂应力进行预测。结果表明,网络预测应力值与实验数据吻合且误差小于6.80%,建立的预测模型能提高动臂结构的优化效率。

基于SCADA数据和改进BP神经网络的塔筒应力预测

针对风电机组载荷监测中应变片寿命短的缺陷,基于风电场海量状态监测数据,利用遗传算法和粒子群算法对BP神经网络进行改进,建立塔筒应力预测模型,并通过综合相关系数实现输入参量的有效选择。仿真结果表明,改进后的GA-BP神经网络预测模型和PSO-BP神经网络模型,预测结果的最大、最小相对误差等指标均比BP神经网络预测模型好;GA-BP神经网络预测模型的塔筒应力预测平均误差为7.04%,相对BP神经网络预测结果误差减少了4.38%,预测精度满足工程需求。所提出的方法建立风电场海量监测数据和塔筒应力数据之间的有效关系模型,可为风电场长期有效的载荷监测提供新的手段。

大跨度悬臂浇筑连续梁桥应力预测研究

随着桥梁事业的飞速发展,桥梁监控工作成了不可或缺的一部分,为了探索悬臂施工中连续梁桥的应力变化规律、控制桥梁的未来态势,文章介绍了大跨度连续梁桥应力监控的重要性以及应力预测现状,同时以安徽歙县南源口大桥为例,并利用空间有限元软件Midas/Civil建立计算模型;从关联度的角度出发提出了应力预测的新方法,预测桥梁应力随施工进程的发展变化;分析了应力影响因素提高应力测试准确性,应力预测结果与实测结果吻合较为良好,个别结果出现一定偏差,但误差都控制在一定范围以内,满足规范要求,说明该方法在连续梁桥的施工监控中具有一定的实际应用价值;通过与灰色理论预测法的比较,表明了该方法确实可以得到发展应用。

定方位射孔技术及地应力预测国内外发展进展比较

定方位射孔根据储层断层、地层中天然裂缝发育状况、地层地应力分布特征选择不同的射孔方向,从而实现不同的定向射孔完井目的。理论研究和现场应用证明,根据地层地应力分布特点,选择合理的完井方式,对射孔、压裂的施工方法、参数进行优化设计,对非常规油气资源的开发具有积极意义。论文阐述了大庆油田定方位射孔技术的产生背景,详细介绍了国内外地应力预测研究和定方位射孔的发展现状。

基于NARX神经网络方法的汽轮机转子关键部位应力预测

汽轮机启动过程中,对转子进行应力预测具有重要意义.为满足在线预测国产某350 MW超临界汽轮机转子关键部位应力的需要,提出了一种基于具有外部输入的非线性自回归(NARX)神经网络的应力预测方法.根据转子实际尺寸建立二维轴对称有限元模型,确定了相应的边界条件,并对有限元计算结果进行验证,得到了转子在冷启动工况下的温度场和应力场,确定了转子的危险点.再根据冷启动规则,构建了288个典型启动工况,并对每个启动工况分别进行有限元计算,获取了每个工况下机组运行参数以及转子危险点处应力的时间历程数据,进而建立了神经网络训练样本库,并使用NARX神经网络对危险点处应力进行预测.此基于NARX神经网络的预测方法可以准确预测出汽轮机转子危险点处的应力变化趋势,其预测值与有限元仿真结果吻合良好,可以满足转子应力在线预测的需求.