土层锚杆和挡土桩共同作用的非线性分析及其优化设计

对锚杆抗拔力试验p-s曲线用最小二乘法作多项式拟合,并根据土层锚杆与挡土桩交点变形协调关系建立非线性方程组,联立求解可以得到挡土桩的水平位移。本文进一步以挡土桩最大水平位移为约束条件,以锚杆布置间距等作为变量,以挡土桩的最小刚度为目标函数进行优化。最后给出了优化实例。

土层锚杆挡土桩共同作用的非线性拟合解

考虑了土锚杆和挡土桩的共同作用,对土锚杆抗拔力试验得出的P-s曲线采用最小二乘法进行多项式拟合,求得非线性回归函数,并根据锚杆与挡土桩交点变形协调关系,列出非线性方程组,采用不动点迭代法求解方程组。并给出了工程实例。

考虑施工过程的土层锚杆挡土桩共同作用的非线性分析

根据基坑开挖的施工过程,对每一个开挖步骤,利用锚杆和挡土桩交点变形协调关系建立协调方程组;对锚杆的P-s曲线用最小二乘法进行多项式拟合,得到非线性的回归函数,并将其代入变形协调方程组,用不动点迭代法编程求解,得到每个开挖过程锚杆的内力和位移值。将不同施工过程的同一点的所有变形值累加,即得到了该点在开挖结束后的最终变形。

Van Genuchten模型在土壤水分特征曲线拟合分析中的应用

利用Matlab软件的非线性拟合和非线性回归函数,对传统耕作和免耕耕作两种方式下土壤水分特征曲线进行分析,建立相应的Van Genuchten模型,并对模型进行检验和应用。结果表明,非线性回归较非线性拟合适应性高;Van Genuchten模型适应性好,可以应用于不同耕作条件下的土壤水分分析。

基于支持向量机的石脑油干点软测量建模研究

原油精馏装置处于石油化工厂工艺流程的最前端,石脑油是精馏装置的主要产品之一,干点值是衡量石脑油质量的一个重要参数指标,通过现有测量手段不能得到干点的实时测量值。而支持向量机是近年发展起来的一种基于统计学习理论的学习机器,在模式识别和非线性函数回归估计方面有很多的应用。文中旨在通过采用软测量技术得出石脑油干点的实时监测信息,着重讨论基于支持向量机回归和最小二乘支持向量机回归的软测量建模方法。

基于最小二乘支持向量机的航煤干点软测量应用研究

传统支持向量机是近几年发展起来的一种基于统计学习理论的学习机器,在非线性函数回归估计方面有许多应用。最小二乘支持向量机用等式约束代替传统支持向量机方法中的不等式约束,利用求解一组线性方程得出对象模型,避免了求解二次规划问题。本文采用最小二乘支持向量机解决了航空煤油干点的在线估计问题,结果表明,最小二乘支持向量机学习速度快、精度高,是一种软测量建模的有效方法。在相同样本条件下,比RBF网络具有较好的模型逼近性和泛化性能,比传统支持向量机可节省大量的计算时间。