路面载重车辆的荷载特征

在收集了我国公路上行驶的单、双后轴整车型的载重车辆轴载资料的基础上,参考国家现行轴限规定与轮胎型号等标准,从路面结构设计的角度上对轴载、轮胎气压、接地压力、轴型参数等荷载特征参数进行了整理分析,采用统计回归方法找到了特征参数的规律和相互关系,进而提出了供路面结构设计的轴型参数:双轮间距、轮距、轴距按额定轴载进行分级的建议表,以及以后轴额定轴载和轴载实载率为自变参量的轮胎接地压力的统一回归式和回归系数,讨论了现行沥青路面结构分析中双轮中心距取3倍荷载当量圆半径宜根据额定轴载和轴载实载率确定适用范围。此研究结果为提高路面结构分析精度提供了可靠的荷载特征参数依据。

基于深度置信神经网络的半潜式平台浮体运动模型和响应预测研究

半潜式平台承受着风、浪、流等复杂环境荷载的耦合作用,在工作海况下平台的浮体运动多为波频小幅运动。在极端海况下平台产生大幅运动对结构的安全带来威胁。本文基于深度学习理论,开展了半潜式平台运动响应预测及分布规律的研究。首先,按照10 min为时间间隔对环境监测信息进行划分,对风速、波浪压力等环境监测信息的分布规律进行研究并选取合适的分布拟合参数,结合分形学理论及统计分析的方法,提出了实测风速、波浪压力等数据的特征参数,并结合浪高、周期、流速、流向等实测数据,建立了具有降维特征的环境信息输入参数;其次,基于实测响应数据,以横摇为例,以10 min为时间间隔对其监测信息进行划分并对其分布规律进行研究,并选取合适的响应分布拟合参数作为响应的特征参数;接着,利用北斗远程传输系统传输的监测数据,基于深度置信神经网络(Deep Belief Network,DBN)建立极端海况下实测环境荷载与实测响应的关系模型,并与基于BP、Elman神经网络的关系模型预测结果进行对比,可以看出,基于DBN神经网络的关系模型预测误差仅为5.07%,结果较为准确;最后,基于DBN神经网络建立了荷载特征参数与响应分布拟合特征参数的关系模型,并与基于DNN、BP神经网络的关系模型预测结果进行对比。研究发现,基于DBN神经网络的预测模型结果更为准确,更接近于真实响应的分布规律,可以对工作海况下平台安全作业提供一定的指导。