裂隙花岗岩非线性蠕变本构模型及参数分析

裂隙花岗岩的蠕变特性对高放废物地质处置库的长期稳定性和安全性至关重要。本文基于裂隙花岗岩在不同应力条件下的蠕变试验结果,结合蠕变过程中应力产生的损伤累积的影响,提出一种考虑损伤的弹黏塑性体。通过将经典Burgers模型的黏性元件替换为分数阶黏弹性元件,将黏弹性体替换为考虑损伤的弹黏塑性体的方法,构建了裂隙花岗岩非线性蠕变本构模型,并推导出模型在3维应力状态下的本构方程。通过对倾角30°及45°单裂隙花岗岩在不同应力条件下蠕变试验数据的拟合分析,确定了模型参数,验证了模型的适用性和合理性,获得了各模型参数随应力水平的变化规律。通过模型参数的敏感性分析,揭示了分数阶导数、损伤参数,以及应力水平对裂隙花岗岩蠕变应变的影响规律,并验证了裂隙花岗岩非线性蠕变本构模型在特殊条件下可退化为经典Burgers模型。研究表明,本文提出的裂隙花岗岩非线性蠕变本构模型能够准确地描述裂隙花岗岩蠕变破坏全过程的3个阶段,尤其是加速蠕变阶段应变随时间非线性增长的过程。

大学生社会适应发展趋势的多层线性模型研究

目的:以多层线性模型的方法探究大学生社会适应的发展趋势及其个体间的差异。方法:采用中国大学生适应量表(CCSAS)对2994名大学生进行了社会适应的现状及发展研究,并从各个学院共选取了665名学生作为对象,进行为期1年的追踪调查,最后用HLM软件进行数据分析。结果:①大学生社会适应的总体是中等偏上的,并存在性别上的显著差异(t=-4.863,P<0.001);②社会适应水平随时间发展有显著的上升趋势,平均上升速度为0.185(SE=0.052,P<0.01);③性别(t=-2.631,P<0.01)和民族(t=-2.516,P<0.05)对大学生的社会适应具有显著的预测作用。结论:大学生社会适应水平会随时间发展呈现上升趋势。

基于一元线性回归模型的供水网络中水表读数虚高问题研究

为了定量研究供水网络中总表漏水程度和分表读数虚高程度,根据水量平衡分析法的原理,结合大数据分析技术,建立了一元线性回归方程,回归常数代表总表漏水量程度,回归系数代表分表读数虚高程度。通过针对2021年某高校供水管网的实证研究表明,总表日均漏水量为15.5958吨,分表读数虚高率为1.07%。该方法对供水管网漏损率的精准评估等问题的解决提供了新的思路和方法。

多元广义线性模型经验似然方法分析

针对多元广义线性模型,基于估计相关阵、广义估计方程和经验似然方法,本文构造出经验似然比统计量,此统计量能克服“工作相关阵”方法的误设定问题.在一定的条件下,本文也获得了经验似然比统计量渐近Wilks性质,该结果可用作未知参数向量置信域的构造.最后,通过数值模拟对所提方法的有效性进行验证.

高地应力-化学侵蚀耦合作用下炭质板岩蠕变试验及非线性蠕变损伤模型

为克服高程障碍并降低施工风险,可采用长大隧道穿越崇山峻岭,但这些隧道往往处于深埋高地应力环境,并受到化学侵蚀影响。为了解决此问题,以丽江—香格里拉炭质板岩大变形隧道为研究对象,采用室内试验和理论推导,研究深埋炭质板岩隧道受化学侵蚀作用下的围岩变形特性。在Poyting-Thomson体蠕变体的基础上,根据模型元件的力学特性,叠加了损伤元件、化学损伤元件和非线性元件,提出高地应力-化学侵蚀耦合作用下炭质板岩非线性蠕变损伤本构关系。研究结果表明:1)炭质板岩试样受化学侵蚀影响显著,侵蚀90 d试样所产生的轴向蠕变应变为侵蚀0 d试样的2.02倍,侵蚀60 d试样所产生的径向蠕变为侵蚀0 d试样的1.85倍;2)受侵蚀的炭质板岩试样在三轴压缩状态下破裂以斜向贯通裂隙为主,并产生一定的滑移错动裂隙,且沿轴线的拉伸劈裂破坏受围压作用抑制明显,未产生竖向贯通裂隙。

红层泥岩填料蠕变特性及分数阶五元件非线性蠕变模型研究

为揭示红层泥岩填料的蠕变力学特性,对甘肃红层泥岩填料开展分级加载三轴CU蠕变试验,分析不同含水率和偏应力水平下红层泥岩填料的轴向蠕变、蠕变速率、应力-应变等时曲线等蠕变特性。基于红层泥岩填料蠕变曲线特征分析,引入分数阶微积分,构建适用于甘肃红层泥岩填料的分数阶五元件非线性蠕变模型,并对模型参数进行辨识和分析。研究结果表明:甘肃红层泥岩填料存在明显的蠕变特性,呈非线性衰减蠕变,随含水率与偏应力水平增大,蠕变变形明显增大;应力-应变等时曲线呈现出非线性特征,存在明显拐点,甘肃红层泥岩填料的长期强度为瞬时强度的0.6~0.8;所构建的模型可以准确地描述甘肃红层泥岩填料的蠕变特性,对试验结果的拟合效果明显比Burgers和Merchant模型拟合效果好。

基于可见/近红外光谱和函数型线性回归模型的成熟期苹果可溶性固形物含量预测

可溶性固形物含量(SSC)是反映苹果品质和成熟度的重要指标,能够用于苹果品质分析和成熟度预测。以新疆阿克苏冰糖心红富士苹果为研究对象,从果实膨大定形期至完熟期,以3d等间隔周期采摘样本,采集其380~1110nm的可见/近红外光谱,测定其SSC,共552个样品。然后,利用基函数平滑方法将采集的可见/近红外光谱离散数据转化为光谱曲线,即函数型数据,并以可见/近红外光谱曲线、一阶导曲线、二阶导曲线为函数型解释变量,SSC为标量响应变量,分别建立函数型线性回归模型。为了验证和分析模型的性能,根据原始光谱离散数据,经过移动平滑、一阶导和二阶导预处理后,分别建立偏最小二乘回归(PLSR)、核支持向量机(KSVM)、随机森林(RF)、梯度提升树(GBM)和深度神经网络(DeepNN)。结果表明,在建立的18个模型中,针对训练集,PLSR-dNIR模型、KSVM-dNIR模型、RF-dNIR模型、GBM-dNIR模型和Deep NN-d2NIR模型都优于FunLR-NIR模型、FunLR-dNIR模型、FunLR-d2NIR模型,且Deep NN-dNIR模型最优(r_(c)=0.9996,R_(c)^(2)=0.9986,RMSEC=0.0740,RPDC=27.4366);针对测试集,FunLR-NIR模型、FunLR-dNIR模型、FunLR-d2NIR模型均优于其他所有模型,且FunLR-NIR模型最优(r_(v)=0.9534,R_(v)^(2)=0.9077,RMSEV=0.5856,RPDV=3.3017)。综合训练集和测试集的结果来看,核支持向量机模型、随机森林模型、梯度提升树模型和深度神经网络模型容易过拟合,而函数型线性回归模型具有更好的普适性。此外,从三个函数型线性回归模型(FunLR-NIR模型、FunLR-dNIR模型、FunLR-d2NIR模型)的预测效果看,模型均具有良好的鲁棒性和较高的预测精度。试验结果表明,结合可见/近红外光谱技术与函数型数据分析构建的函数型线性回归模型,可成功、有效地实现成熟期苹果的可溶性固形物含量预测。

基于正交试验的土体动力等效线性模型参数敏感性分析

针对土体材料具有不均匀性的特点,动力参数存在一定的不确定性问题,基于正交试验法,以一堰塞坝为例,采用等效线性模型,对堰塞坝坝体竖向地震峰值加速度和竖向永久变形进行了等效线性模型参数的敏感性分析。结果表明:动力模型中参数k_(2)、n、λ_(max)对于坝体竖向地震峰值加速度的影响较大,其中k_(2)的敏感性最大,其次是n;参数k_(2)、k_(1)、λ_(max)对坝体竖向永久变形的影响较大,其中k_(2)的敏感性最大,其次是k_(1)。

基于在线更新的线性混合效应模型的参数估计

本文考虑在线更新数据集下线性混合效应模型的参数估计问题,提出了对应的在线更新估计方法,并证明了所得估计量的相合性.通过数值模拟发现,在不同的参数设置下,该方法的表现良好.将该方法与全局估计进行对比发现,虽然该方法在估计误差方面的表现不如全局估计,但是该方法能适用于在线更新数据集的情形,且大大降低了估计量的估计时间,以及估计时对计算机存储性能与计算性能的要求.

基于力学机理的贝叶斯动态线性岩质边坡变形预测模型研究

考虑岩质边坡变形的力学机理,将边坡变形分解为弹塑性损伤变形、粘弹性变形、周期波动及观测误差等分量,以Bayesian动态线性模型理论为基础,建立了基于力学机理的边坡变形动态演化预测模型。模型以边坡岩体力学参数为系统控制变量,应用Bayesian推断,通过观测数据及相关信息,估计其动态演化规律,并以此预测边坡变形。通过对某水电站边坡位移监测数据分析表明:监测点处边坡变形主要为弹塑性损伤蠕变,监测初期,岩体迅速损伤,变形15天后进入加速蠕变阶段,与现场巡查结果一致。

Mecanum轮全向AGV增量线性时变模型预测控制器设计

针对工业用途中Mecanum轮驱动的全向AGV轨迹跟踪控制精度问题,设计了一种基于增量线性时变模型预测控制的轨迹跟踪控制器。先对AGV进行运动学分析并建立运动学模型,基于此,使用近似线性化和离散化处理,构建AGV的线性时变控制模型;采用仅含控制增量的优化目标函数求解,且在控制周期内考虑系统的控制量极限约束与控制增量约束,并引进松弛因子,防止控制量跳变和无最优解发生;施加求得控制增量序列的首个元素作用于控制系统;重复循环,实现控制器对Mecanum轮全向AGV的精准控制。不同工况下的仿真和实验结果表明,该控制器能够有效提高全向AGV的轨迹跟踪控制精度,同时保证了轨迹跟踪的实时性与稳定性。

基于数字人才培养的项目式教学研究——以“应用线性模型”课程为例

当前数字经济在我国迅速发展,但数字人才储备不足等问题将影响我国数字经济的持续健康运行。高等院校统计类课程在数字人才培养过程中起着非常重要的作用,但传统教学模式严重制约着创新型数字人才的培养质量。本文以“应用线性模型”课程的项目式教学法的设计和实施为例,将项目式教学模式引入到高校统计类课程的教学改革中,提出以学生为中心,以真实数据业务为背景的项目任务,为驱动激发学生的学习动力,引导学生自主探究、自主实践完成学习任务的教学方法。这种教学模式实现了从以“教”为中心到以“学”为中心的转变,为培养学生的数据思维和创新思维,提升学生的自主学习和工程实践能力提供了一种有效的途径。最后通过教学实践检验该教学方法起到了良好的效果。

长三角地区数字普惠金融与碳减排:助力还是阻力?--基于函数系数部分线性面板数据模型的实证分析

基于2011—2019年我国长三角地区41个城市面板数据,运用函数系数部分线性面板数据模型探讨数字普惠金融对碳减排的影响。研究发现,数字普惠金融对碳减排具有显著的非线性促进作用,且这种促进作用受经济发展水平的影响呈现区域异质性。特别地,当经济发展水平超过阈值人均GDP5.42万元时,数字普惠金融对碳减排的正向促进作用呈现先增强后减弱的“U”型关系。机制分析表明,数字普惠金融可以通过提高绿色技术创新水平促进碳减排。进一步研究发现,当经济发展达到一定程度时,数字普惠金融覆盖广度、使用深度和数字化程度对碳减排具有显著的促进作用,且覆盖广度和使用深度的促进作用大于数字化程度。

基于稳态响应规律的双线性滞回模型等效参数研究

为了研究等效线性化方法的位移估算精度,以双线性滞回模型为分析模型,分析了非线性单自由度体系的自由振动过程,指出采用割线刚度法(R-H法)计算的等效参数与实际结果偏差较大,进而提出了一种简谐力作用下的等效参数计算方法。考虑了简谐激励的激励周期以及结构振动的位移峰值对计算结果的影响,通过数值分析对不同参数对应下的非线性体系进行等效线性化分析,验证了所提出的等效参数计算方法的有效性与准确性。结果表明,采用R-H法计算的等效刚度偏大,而改进方法能够合理估算非线性时程位移结果,其计算精度优于R-H法。

多策略融合改进的沙猫优化算法及其在非线性马斯京根模型参数估计中的应用

针对广义非线性马斯京根模型在河道洪水演进中参数估计精度低及易陷入局部最优解的问题,文章提出一种多策略融合改进的沙猫优化算法(MSCSO),以提高洪水演算的精准程度。首先,利用Logistic混沌映射等策略提升原算法寻优能力;其次,通过与沙猫优化算法(SCSO)、灰狼优化算法(GWO)及正余弦优化算法(SCA)对比,验证MSCSO在寻优性能上的优势;最后,将其应用于广义非线性马斯京根模型参数优化。实验结果表明:MSCSO算法有效提升模型精度,具有广泛的应用前景。

部分线性变系数空间自回归模型的惩罚轮廓拟最大似然方法

主要研究了部分线性变系数空间自回归模型的变量选择问题。结合拟最大似然方法、局部线性光滑方法以及一类非凸罚函数,提出了一个变量选择方法用于同时选择该模型的参数部分中重要解释变量和估计相应的非零参数。大量模拟研究表明,所提出的变量选择方法具有满意的有限样本性质,并且关于空间权矩阵的稀疏度、空间相关强度、系数函数的复杂度以及误差分布的非正态性非常稳健。特别地,当样本容量较大且罚函数选择合适时,即使解释变量的相关性较强或者模型中含有较多不重要解释变量,所提出的变量选择方法仍然具有比较满意的有限样本性质。通过分析波士顿房屋价格数据考察了所提出的变量选择方法的实际应用效果。

基于正交投影的线性混合效应模型的弹性网变量选择

本文考虑线性混合效应模型的变量选择问题.通过结合QR分解和弹性网惩罚方法,提出了一种线性混合效应模型中固定效应的变量选择方法.先通过QR分解技术消除随机效应对模型的影响,再利用弹性网构造固定效应的惩罚最小二乘目标函数,从而同时进行回归系数的估计和变量选择,证明了所得估计的组效应性质.所提出的变量选择过程不仅可以将固定效应和随机效应分离,使得两者之间互不影响,而且拥有弹性网方法的组效应性质.模拟研究了所提出方法的有限样本性质.

置信区间宽度等高线图在线性混合效应模型样本量规划中的应用

线性混合效应模型在分析具有嵌套结构的心理学实验数据时具有明显优势。本文提出了置信区间宽度等高线图用于该模型的样本量规划。通过等高线图,确定同时符合检验力、效应量准确性以及置信区间宽度要求的被试量和试次数。结合关注被试内实验效应和被试变量调节效应的两类典型模型,通过两个模拟研究,采用基于蒙特卡洛模拟方法,探索效应量、随机效应大小和被试变量类型对置信区间宽度等高线图及样本量规划结果的影响。

基于多元线性回归模型估测蒙古黄芪药效成分含量

以蒙古黄芪种苗为试材,采用高光谱和多元线性回归的方法,研究了栽培和仿野生对蒙古黄芪黄芪甲苷、毛蕊异黄酮葡萄糖苷含量估测方法的影响,以期为实践中利用高光谱快速、准确估测栽培和仿野生蒙古黄芪的药效成分含量提供参考依据。结果表明:栽培和仿野生蒙古黄芪药效成分含量的原始高光谱数据所建立模型的稳定性和拟合度均是最好。估测黄芪甲苷含量模型的RMSE分别是0.0045、0.0085;R^(2)分别是0.761、0.879;所建模型分别是y=0.0054+0.0016x_(1)+0.0002x_(2)+0.0007x_(3)(R^(2)=0.903)、y=-0.1223+0.0040x_(1)+0.0001x_(2)-0.0009x_(3)(R^(2)=0.904)。估测毛蕊异黄酮葡萄糖苷含量模型的RMSE分别是0.0017、0.0040;R^(2)分别是0.860、0.868;所建模型分别为y=0.0731-0.0080x_(1)-0.0004x_(2)+4×10-6x_(3)(R^(2)=0.891)、y=0.0842-0.0007x_(1)-0.0001x_(2)+0.0002x_(3)(R^(2)=0.883)。

基于倾向性评分匹配及广义线性模型的出血性脑卒中医院感染经济负担研究

目的研究出血性脑卒中患者发生医院感染导致的经济负担。方法回顾性调查某三级甲等医院2021年1月1日—2022年12月31日的出血性脑卒中患者,收集其人口学特征、临床相关信息、住院费用等资料。根据是否发生医院感染将其分为医院感染组及对照组,采用倾向性评分匹配法和广义线性模型法研究医院感染组与对照组住院日数、住院费用增量及医院经济负担。结果共纳入688例患者,发生医院感染266例,医院感染发病率为38.66%。经过倾向性评分匹配,医院感染组199例患者成功匹配,医院感染组较对照组住院日数中位数增加16 d,增加1倍(Z=11.779,P<0.001),住院费用中位数增加34597.42元,增加85%(Z=6.299,P<0.001);广义线性模型法中归因于医院感染因素的住院日数增加1.24倍,住院费用增加76%(均P<0.001);单项医疗费用支出中,医院感染组除手术费用外,其他各项医疗支出均高于对照组(均P<0.05);因医院感染导致的医院经济负担为54.19万元。结论医院感染明显加重出血性脑卒中患者及医院的经济负担,延长住院时间,临床工作人员应加强感染防控意识,降低医院感染发病率,节约医疗资源。