基于K均值+Davies—Bouldin指数+PCA法的桥梁结构性能综合评估算法研究

旨在提供一种确定评估桥梁结构构件性能的多参数综合评估算法模型,以指导桥梁结构体系的养护决策,确保其安全运行。首先,采用结构非线性分析方法,确定双层桁架系杆拱桥结构在极限状态下各构件的理论承载能力阈值。然后,基于聚类分析方法,采用改进的K均值法及Davies—Bouldin指数法对桥梁性能进行评估,利用主成分分析法对多参数进行关键因素的综合评估。最后,通过某双层桁架系杆拱桥实例进行验证,验证了对运营阶段拉索性能提出的评估方法的有效性与合理性。结果表明,提出的优化评估方法能有效地反映拉索结构的性能变化情况,为桥梁养护决策提供新的思路。

基于蚁群SVDD和聚类方法的旋转机械故障诊断

针对典型故障样本缺乏而使常规机器学习方法无法直接应用的难题,提出了一个基于支持向量数据描述(SVDD)新异类检测与基于Davies Bouldin指数(DBI)的K均值聚类方法相结合的旋转机械故障诊断框架.首先,针对正常状态样本建立SVDD模型,并利用蚁群算法对SVDD模型参数进行优化;然后,当拒绝样本数目累积到设定的阈值时,利用K均值聚类方法对其进行处理而获得能够进行标记的类别,其中,K均值聚类的类型数目由DBI辅助确定;最后,针对所标记的各类样本,分别建立SVDD模型并进行训练,将SVDD分类器按照二叉树形式构建系统状态的完整诊断模型.同时,利用滚动轴承多故障模式样本进行训练测试,以验证所提出算法的有效性.结果表明,所提出算法的训练速度为常规网格搜索算法的近10倍,DBI能够有效确定聚类的数目,对样本状态的识别率达到100%.

基于降雨类型直方图分析的降雨站点相似性研究

为研究降雨观测站点间的相似性,提出了基于单场降雨类型直方图分析的降雨站点相似性比较模型。首先提取降雨时间序列中的雨量项,经过数据预处理,选择和提取单场降雨特征,并将这些特征统计量进行数据标准化处理;采用基于Davies-Bouldin指数聚类有效性指数的K-means方法进行聚类,最后对聚类结果进行基于单场降雨的降雨类型直方图相似性分析。实验结果符合相关区域的站点相似性实际情况,表明该相似性模型是可靠的,具有较好的应用价值。