UH模型超固结状态演化分析及离心模型试验验证

本构模型是土力学求解强度变形问题的关键。研究揭示了剑桥模型在超临界侧强度过高、超固结状态下无法应力三维化、应力应变关系发生突变等存在的问题,分析了UH模型建立的超固结状态耦合演化机制及在弹塑性理论框架下实现的超固结状态与正常固结状态计算理论的统一,并基于三轴试验预测证明了UH模型能更加合理地描述超固结状态下土的应力应变关系。通过开展载荷板离心模型试验以及数值模拟验证可以发现,相较于剑桥模型,UH模型计算的地基土荷载变形曲线、侧压力系数分布更加准确,其本质是单元的应力应变关系更加科学、合理。研究证明UH模型的应用能显著提高超固结状态土体强度变形计算的准确性和实用性,对复杂岩土工程问题的计算求解具有重要理论价值和实践意义。

基于状态演化模型的高铁路基动力累积沉降变形预测研究

长期循环荷载作用下高铁路基会出现累积沉降变形,对轨道平顺性、列车运行的舒适性与安全性等产生不利影响。为预测高铁路基累积沉降变形,基于考虑颗粒材料系统流动性及历史应变的状态演化模型,采用有限差分法进行求解,得到预测长期循环荷载作用下路基累积变形的计算方法。开展分级荷载及长期循环荷载作用下的路基累积沉降变形缩比尺模型试验,对试验结果进行分析,并验证状态演化模型预测路基累积变形的合理性;提出三阶段拟合法,通过0~10000 s循环荷载作用下的路基累积变形试验数据拟合得到模型的关键参数,并对10000~25000 s的路基累积变形进行预测;最后深入分析初始状态模量、特征应变和特征参数对计算结果的影响。研究结果表明:路基累积沉降变形达到稳定值所需的时间随着荷载幅值的增加而增加;状态变量与荷载大小密切相关,随着荷载增大而增大;初始状态变量、特征应变及特征参数越大,路基的流动性及累积应变速率越大。所提方法可以很好地反映分级荷载及循环荷载下路基的累积变形,实现通过现有数据对路基未来累积沉降变形进行有效预测,为长期循环荷载作用引起的高铁路基累积沉降变形提供了实用的预测方法。研究结果可为高铁路基设计及变形控制提供参考,具有较高的实用价值和工程意义。

高地下水位条件下低路堤路基性能状态演化研究

通过水准仪观测以及传感器监测等方法对高水位条件下低路堤路基的湿度、土压力及沉降进行监测。结果表明,土体湿度、土压力及沉降受周围环境、气候条件及周边土体影响,平衡时湿度接近30约为30%,5个月后土压力趋于稳定,土压力值约为22.7 kPa,8个月后路基沉降趋于稳定,沉降值约为8.34 mm。低路堤路基技术在应用时应做好隔水措施。

江西龙南花岗岩风化壳形成和演化的铀系不平衡约束

花岗岩风化壳在我国华南地区广泛分布,其形成和演化对地貌、生态环境和矿产资源等具有重要影响。作为风化壳最基本的参数之一,生成速率是理解风化壳形成和演化的关键因子。铀系不平衡法是当前广泛应用于确定风化壳生成速率的重要地球化学手段,由于稀释剂获取困难,我国开展的研究较少。本研究以江西龙南花岗岩风化壳剖面为研究对象,开展铀系不平衡研究以确定其生成速率。研究结果显示:风化壳剖面中U和Th的含量范围分别为(3.25~3.39)×10^(-6)和(41.46~47.67)×10^(-6);活度比(^(234)U/238U)a、(^(230)Th/^(234)U)a和(^(230)Th/^(232)Th)a范围分别为1.008~1.023、1.063~1.112和0.239~0.271。通过铀系不平衡法对铀系同位素进行拟合后得到风化壳20~120 cm区域的演化时间约为841 ka,据此确定风化壳的生成速率约为1.2 m/Ma。本研究中,控制风化壳生成速率的因素主要是表层覆盖,气候和构造的影响很小。此外,由于风化壳的生成速率远低于宇宙成因核素确定的剥蚀速率,因此风化壳的演化状态为厚度逐渐减小的非稳态。

考虑配电网与电化学储能交互耦合关系的异常运行状态预警方法

配电网稳定性直接关系到终端用户侧储能的运行质量。针对配电网异常运行场景下用户侧储能系统的安全问题,提出了一种热失控预警方法。该方法通过确立从配电网异常状态到用户侧储能的完整传导路径,识别了锂离子电池热失控的关键特征量,包括异常电流值/电压值和异常状态持续时长。进而建立了用户侧储能的状态演化模型,分析了这些特征量对储能安全运行状态的影响。仿真结果揭示了不同异常电气量变化对储能安全的具体影响,如异常电流值/电压值与储能异常温度的高正相关性,以及异常状态持续时长的强正相关性。基于此,确定了用户侧储能热失控的触发边界,并为单相接地、两相短路、两相接地、三相短路等不同异常运行状态制定了预防、控制与应对措施。这些措施包括但不限于在故障无法及时消除时准备切断储能,以及加强线路保护建设等。该方法的应用显著提高了配电网与用户侧储能系统的安全稳定性。

基于故障状态演化的高速公路机电运维智能化系统设计

在传统高速公路智能维护中检测工作大多采取人工方式进行,在判断极端故障类型和计算故障数据方面准确性不足。在此情况下,想要高质量开展新时代高速公路机电设备智能维护工作,相关人员应该以故障状态演化为中心建立高速公路机电设备智能维护系统。为了实现智能维护高速公路机电设备的目标,相关人员必须在故障监测模块中科学融入电子设备控制、数据分析处理、物联网传感器等先进技术,使系统拥有智能感知、传输数据、整合信息、应用服务等功能,并且需要以故障状态演化为基础的故障预测诊断混合模型检测机电设备故障,机电设备智能维护模块能直接展现出最终结果,并运行有针对性的维护程序,这就是整个高速公路机电设备智能维护流程。最终通过实践分析确定,该系统的成功修复率超过了99.98%,且拥有较高的鲁棒性和维护效率,能够在高速公路机电设备智能维护工作中发挥非常好的效果。

Linux进程状态演化过程的图形学表示

Linux内核虽然是开源的,但其复杂的结构和庞大的规模给学习和研究Linux带来了重大挑战。为此,提出用图形学的方法,表现Linux操作系统的运行过程,使Linux的运行过程和系统结构能够被直观地观察到,更容易被理解。在研究Linux进程调度及控制机制的基础上,针对Linux的进程调度,具体实现了Linux进程调度的可视化。基本方法是:(1)在相关源码的关键位置,插入必要的代码,记录内核关键运行点的执行情况,形成Linux系统运行状态的序列;(2)利用图形学技术,描绘系统和进程调度相关的主要对象、事件和状态;(3)将采集到的系统状态序列数据,作为驱动事件,显示系统中进程等对象状态的变化。由于采用的数据取自实际系统的运行过程,因此所观察到的演化过程具有真实、生动和直观的特点。

基于故障状态演化的高速公路机电设备智能维护系统设计

以往高速公路机电设备智能维护大多采用人工检测的形式,未能详细计算机电设备中的故障数据、准确判断故障类型。为此,针对当前高速公路机电设备智能维护的需求,设计基于故障状态演化的高速公路机电设备智能维护系统。在高速公路机电设备智能维护中,故障监测模块融合物联网传感器技术、电子设备控制技术和数据分析处理技术,实现智能感知、网络传输、信息整合以及应用服务功能,并采用基于故障状态演化的故障预测诊断混合模型实现高速公路机电设备故障检测,将检测结果传输至机电设备智能维护模块,按照相应类型选择维护程序,完成高速公路机电设备智能维护。经验证,该系统修复率大于99.98%,且维护效率和鲁棒性高,可应用于高速公路机电设备智能维护工作中。

状态演化的工艺路线排序

本文提出了状态演化的工艺路线排序方法，它通过对原有排序结果的不断调整与扩展，产生新的排序结果，通过状态演化，实现与系统过程同步并行、渐进完善的排序过程。排序目标是寻求满足精度要求，具有加工成本与时间最少的工艺路线，对此，通过建立路径权值最小的目标函数实现排序优化。优化过程通过两个排序模型来完成，即：初始状态的排序模型与中间过程的排序模型。前者应用分枝定界法求解，后者通过集合交、并、差及工序结点权值运算与比较完成。

发现模糊状态演化模式

0 引言时间序列(Time Series)是指按时间顺序排列的一组数据.对时序数据进行分析,从中获取生成这些数据的系统的相关信息从而完成对系统的模型构造和对系统的未来的行为做出预测,具有重要的价值和意义.

随机置换表中闭合状态演化环的特征及其在分组加密中的应用

从Skipjack分组密码的F表出发,对随机置换表中闭合状态演化环的环数出现概率和期望值、闭合状态演化环的平均环长度等进行了研究,得到其封闭的计算式。为快速计算,分别寻找到它们的递推关系式。数值模拟的实验证实了理论结果的正确性。

寒区隧道口区域环境温度场演化状态分析探究

依托工程概况;隧道温度场监测方案;案例寒区隧道口区域环境温度场演化状态分析。本研究参考寒区隧道工程案例实用数据,以现场监测数据分析的方式,对寒区隧道口区域环境温度场演化状态开展专题分析探究,探讨该区域范围环境温度场分布演化规律,以为寒区隧道防御近口衬砌冻害工程应用提供研究和技术参考,助力建设安全牢固的寒区公路隧道工程。

基于自动机的设备维修状态演化模型研究

目前采用维修文档记录与管理每次设备维修活动,对于设备维修过程没有建立模型,导致设备维修信息缺乏系统性。为此在逻辑层次建立设备维修状态演化模型,对设备维修过程进行定性描述。在分析设备维修过程的动力学特性的基础上,提出维修状态项与维修状态的概念。维修状态项的所有维修事件被归纳为恢复性维修事件、换改型维修事件以及设备改造型维修事件这3类维修事件,维修状态项的维修过程被归纳A/B/C这3种维修模式,在每种维修模式下,维修状态项的维修过程被分解为维修事件序列以及维修状态转移序列,维修状态转移序列被维修事件序列驱动与控制,两类符号序列之间的逻辑关联采用有穷自动机进行形式化的定义,从而建立设备维修状态演化模型。最后以碳酸吹瓶机的设备维修状态演化模型为案例进行例证。

模糊状态演化模式挖掘的研究

分析了状态演化模式挖掘(SEPM)过程中的不确定性,将模糊的思想引入SEPM中,提出了模糊状态演化模式挖掘(FSEPM)的概念并对其进行了算法实现;在此基础上,对FSEPM进行了基于有效支持度的改进。

状态演化模式挖掘在交通流预测中的应用

在交通流诱导中,交通流量的预测是研究热点。为了提取交通流变化的特征规律,针对交通流的数据特点,采用了状态演化模式挖掘的框架对其进行挖掘,提出了一种交通流量模式和规则发现的方法,并且通过实验对这种方法进行了验证。

基于故障状态演化的高速公路机电运维智能化系统设计

设计基于故障状态演化的高速公路机电运维智能化系统,通过实践检验分析,该系统的故障修复率为99.99%,轻级故障率均值为0.016,中级故障率均值为0.012,重级故障率均值为0.012,均小于寿命预测系统平均故障率和振动信号故障诊断系统的平均故障率,表明该系统的维护效果良好,可广泛应用于高速公路机电运维管理工作。

基于非线性视角下的股票市场状态及其演化

本文将股票市场视作一个非线性系统,从而利用非线性科学的方法来讨论股票市场状态的分类,由此将主流金融学中的有效市场假说与金融领域针对＂异象＂所发展的理论成果纳入一个统一的分析框架。同时,在股市状态分类的基础上,结合协同市场假说,进一步给出了股市状态演化的轨迹,并给出了股市状态演化的定性说明。

多层多主体谣言传播网络的演化博弈模型

为了更好地揭示谣言在多种媒介和社会影响构成的多层网络中的传播扩散现象,考虑主体间依赖、竞争的博弈行为,结合SIR(susceptible,infected,recovered)传播机制和智能体建模方法构建了“用户层-平台层-媒体层”的多层多主体网络传播模型(SHICR)。首先,利用三类主体间的博弈关系和用户收益矩阵,刻画出谣言作用下各主体自适应的状态演化过程并提出一种用户节点免疫的传播抑制方法;其次,融合结构网络的关系信息和智能体属性,提出具有推广属性的平台抑制机制;最后,分析了媒体影响力对谣言传播的影响。结论表明:利用用户收益阈值可有效抑制谣言的传播;平台采用去除推广信谣者信息的机制可以明显减缓谣言传播;具有高影响力的媒体可有效减少负面信息,维护社会良性发展。

关于大学文化演化问题的研究

借鉴生物学演化理论对大学文化的演变过程及影响因素进行研究,可以将大学文化概括为四种状态,将大学文化发展分为四个阶段。大学文化的演化按其演化动力来源的不同可以分为自然演化和强制演化两种方式,大学文化的变迁是这两种方式协同作用的结果。在大学里,可以通过这两种方式营造有利于创新型人才成长的文化环境。

基于多源轨迹数据的城市交通状态精细划分与识别

针对基于路段的城市交通状态分析方法的不足,本文利用公交车和出租车轨迹数据提出了城市交通状态精细划分和识别方法,实现城市交通状态分析.对两种轨迹点的速度值和空间位置值分别进行归一化处理,以此为属性数据,通过迭代计算轮廓系数确定k值完成轨迹点聚类,结合二次处理方法对类簇进行拆分和融合以划分道路交通状态;在特征级建立多源数据融合方法,实现交通状态速度值计算;以归一化后的速度值为属性数据,通过聚类将样本分为4类对应4种城市交通流状态层级.实验表明,本文方法能够实现道路交通状态精细划分,能有效地识别出道路局部位置的交通状态,进而可为城市道路交通管理提供决策支持.