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锚杆支护岩质边坡地震动力响应分析 总被引:4,自引:0,他引:4
目前的锚杆支护边坡地震动力设计主要采用拟静力的方法,无法考虑锚杆和边坡在地震作用下的相互作用,汶川地震边坡破坏现象调研表明,锚杆具有良好的抗震效果,所以有必要对锚杆抗震效果进行研究。利用动力有限差分软件FLAC^3D,通过分析一个岩质边坡算例坡面上监测点动力响应加速度峰值放大系数在锚杆支护前后变化,研究了锚杆在各种不同地震波作用下的抗震效果。结果表明:在不同地震波作用下,锚杆都能显著降低坡面加速度峰值放大系数,提高边坡的动力稳定性,具有良好的抗震效果。最后结合强度折减动力分析法对锚杆在地震作用下的破坏机理进行了研究,为锚杆支护边坡的抗震设计奠定基础。 相似文献
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应用神经网络理论与方法建立了坦克火力性能比较的BP网络模型,利用MATLAB中神经网络工具箱对国内外几种代表性坦克的火力性能进行比较.结果表明,BP神经网络模型能很好地解决评价因子与装备性能之间的非线性关系,评价坦克火力性能简便可靠,客观性强. 相似文献
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目标规划法在结构多目标优化设计中的应用 总被引:1,自引:0,他引:1
采用目标规划法对某实际工程结构的结构重量和翼梢位移进行了结构多目标优化设计。通过分析该工程结构的有限元模型,建立了其结构多目标优化的目标规划模型,并在给定载荷下利用拟合搜索策略对该模型进行了优化计算,得到了最满意结构尺寸。证明了目标规划法在实际工程结构多目标优化设计中应用的有效性。 相似文献
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在简要介绍国防工程智能信息系统组成和功能的基础上,提出了系统效能评估指标体系,分别用BP神经网络和AHP法建立了国防工程智能信息系统效能评估模型,并对系统的设备监控管理能力进行了评估。仿真结果表明,BP神经网络法克服了传统评估方法精度低、模型复杂和计算量大的缺点,可将以往的专家经验知识进行分析学习,能够实现实时方便的在线评估;AHP法对多层次的指标体系具有较强的处理能力,但是存在指标权重确定主观性强,计算量大的问题。 相似文献
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针对航空肼燃料保障安全评价的复杂性和非线性,提出并建立了基于BP和Hopfield神经网络的动态安全评价模型。在综合分析国内外肼燃料保障安全评价的基础上,针对航空肼燃料保障过程中出现的问题,构建并优化了指标体系,选取前馈神经网络中的BP网络和反馈神经网络中的Hopfield网络建立评价模型。在详细说明了BP和Hopfield神经网络的构建方法后,进行实例验证,并对预测效果进行了比较分析。仿真表明,两种模型都能正确评价安全保障状态。但在收敛速度、联想记忆功能方面Hopfield神经网络优于BP神经网络。将BP和Hopfield神经网络用于肼燃料保障安全评价过程中,具有适用性和可行性,对于航空肼燃料保障的安全建设与安全管理研究具有重要意义。 相似文献
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为了有效地评估和预测炮光集成武器系统的作战效能,以反舰导弹为例,针对空袭目标低空突袭的特点,建立了炮光集成武器系统的效能评估模型和BP神经网络预测模型。用BP神经网络对炮光集成武器系统的作战效能进行了预测,并与效能评估模型的计算结果进行了对比。结果表明:BP神经网络的预测结果与效能评估模型的计算结果比较近似,说明BP神经网络模型对于炮光集成武器系统作战效能评估与预测是有效的,可以为下一步的炮光集成武器系统的研制提供一定的理论参考。 相似文献
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基于有限元强度折减法,结合工程实例,利用软件ANSYS对不同倾角微型桩加固边坡以及倾斜微型桩的设桩位置、锚固深度和桩排距等桩身参数对边坡稳定性的影响进行了数值模拟分析。结果表明:微型桩加固边坡较优的倾斜角度为60°;随着设桩位置离坡顶距离的增加,边坡的稳定系数先增大后减小,当设桩位置距坡顶的相对位置为0.58~0.66,边坡的稳定系数较高;当桩排距为9倍桩径,边坡的稳定系数较高。研究结果为倾斜微型桩的设计与工程应用提供了理论依据,具有一定的普遍意义。 相似文献
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基于神经网络的装备维修资源保障能力评估 总被引:4,自引:0,他引:4
构建了维修资源保障能力评估指标体系。应用人工神经网络及BP网络的理论和方法,建立了维修资源保障能力评估的BP神经网络模型;提出了应用特尔菲法与层次分析法相结合确定各指标权重,并采用变权综合法思想构造神经网络训练样本的方法。最后进行了实例评估,结果表明该模型可较好地克服人为因素和模糊随机性的影响,具有很高的可信度。 相似文献
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针对磨削表面粗糙度传统BP(Back Propagation)神经网络模型在线预测时存在预测精度低、误差大等问题,以磨削声发射信号的RMS值、FFT值、标准差、方差和偏斜度5参量为输入单元,建立了三层BP神经网络来预测磨削表面粗糙度,并应用附加动量法和自适应学习速率法对其进行了改进。通过仿真优化了隐层单元数,利用模型对磨削加工10个频段的声发射信号样本进行优选,确定将300400kHz的声发射(Acoustic Emission,AE)信号作为表面粗糙度预测模型学习样本频段。实验结果显示:改进后的BP预测模型与传统BP模型相比,具有收敛速度快、预测精度高的特点,相对误差可控制在8.66%以内。 相似文献
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为解决传统舰载C4I威胁判断模型的不足,寻求适应信息化作战要求的舰载C4I威胁判断模型,将神经网络引入舰载C4I系统,提出了基于BP神经网络的威胁判断模型,并对BP算法进行了改进;通过Matlab仿真计算,结果表明该方法计算速度快、精度高. 相似文献
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