CFG桩复合地基承载力模糊能度可靠性分析方法

在分析CFG桩复合地基承载力计算方法的基础上，根据其影响因素的区间性与模糊性特点，提出了采用三角模糊数表示计算参数取值，建立出CFG桩复合地基承载力模糊分析模型.通过探讨三角模糊数构造方法，建立出CFG桩复合地基承载力计算参数三角模糊确定方法，然后，基于给定安全系数与承载力设计构建功能函数，引入截集理论与区间运算规则，建立CFG桩复合地基承载力模糊能度可靠性分析方法.工程实例分析表明了该方法对CFG桩复合地基承载力进行分析计算的合理性与易操作性.在勘察数据与设计资料有限，不能直接采用概率可靠性分析方法的情况下，该方法为CFG桩复合地基承载能力可靠性分析与评价提供了一种精度较高的方法.     

基于水位恢复试验数据估计含水层参数的模糊线性回归法

【目的】通过分析含水层水位恢复试验数据进行含水层参数估计,为地下水含水层参数估计提供方法支持。【方法】以现有的直线拟合法为基础,应用模糊数学知识,在考虑了地下水系统本身存在的不确定性的基础上,借助正态模糊线性回归推求各含水层参数对应的正态模糊数,通过相应的隶属函数最终给出了在不同置信水平下含水层参数的取值区间,并与其他方法的含水层参数估计结果进行了比较。【结果】基于含水层水位恢复试验数据,通过模糊线性回归,得到了不同置信水平下含水层参数的取值区间,且随着置信水平的增大,参数取值区间不断缩小;实例验证及不同方法估计结果的比较表明,应用正态模糊线性回归法求解含水层参数的方法不仅是可行的,而且更符合实际情况。【结论】用基于水位恢复试验数据的模糊线性回归法估计含水层参数,因充分考虑了含水层参数的不确定性,故估计结果更为准确可靠。     

抗剪强度c，φ求取的改进单纯形寻优解法

由三轴试验数据确定岩土体的抗剪强度参数c,φ,存在着诸多方法与争议.本文详细阐述了其试验原理及抗剪强度指标的特殊性,提出一种基于改进单纯形算法的寻优解法:首先根据摩尔-库仑包络线原理建立起目标函数,再计算出目标函数在可能取值域中的最小值处的自变量,以此作为初始估计值,并结合内点罚函数法引入边界约束条件,建立增广目标函数,将可行解限定在合理取值范围内.与其他方法对比分析表明,该方法计算稳定,精度较高,可快速收敛到最优解,将其应用于抗剪强度参数求取有较好的应用价值.     

基于模糊数学的竞争性投标报价决策模型研究

对于同一工程,不同报价的隶属度函数呈模糊正态分布.本文采用模糊指派确定了报价隶属度函数基本模型,根据投标报价的实际情况对隶属度函数进行了修正,确定了系数,分析了隶属度之间的关系.并根据投标报价期望的利润最大模型及招标项目各方面因素建立决策模型,有利于施工企业按照多方面因素选择优势报价区间.     

基于随机-模糊处理理论的岩体力学参数研究

讨论了随机-模糊处理方法在岩石力学指标统计分析中的应用,并对计算中诸如迭代精度、隶属函数的取值等关键问题进行了较深入地研究。结果表明,基于岩石样本力学参数的离散性中既包含随机不确定性,又包含模糊不确定性,采用随机-模糊处理方法优于其他常规的统计方法,从而为该方法在工程实践中的应用奠定了基础。     

土工格栅加筋界面摩擦特性及界面参数的确定

结合实际工程,采用加筋界面的直剪试验,将土工格栅设置在粉质细砂与砂砾之间,研究加筋界面的剪切摩擦特性及确定加筋界面参数.结果表明:加筋界面的抗剪强度随着法向应力的增加而增大,相对的剪切位移小于5 mm时,剪应力增加的较快;采用曲线拟合的手段确定了接触面单元的界面参数,利用相关系数验证了试验数据的离散性和可靠性.     

岩土力学特征参数随机-模糊处理中的权重影响比较

分析了在岩土工程中对其物理力学参数的不确定性进行处理时常用的统计、随机和随机 -模糊3种方法的特点.根据马氏距离、模糊权重和模糊集核点的定义和相互关系, 研究了目前随机-模糊处理方法中把模糊权重作为定值的不合理性,提出了把均值、方差和协方差的模糊权重处理为变权重的方法和具体表达公式.研究了在模糊变权重条件下的岩土力学参数特征值的迭代分析方法和具体计算步骤.分别采用统计、模糊定权重和模糊变权重方法计算了2个工程中6个岩土参数试验样本的特征值,分析表明采用模糊变权重方法计算得出的结果,在某些情况仅为其他方法计算结果的49%左右,说明在随机-模糊分析中采用模糊变权重是很有必要的.     

基于模糊神经网络的拖拉机使用可靠性评价

进行拖拉机故障跟踪试验,得到拖拉机现场使用的故障数据。基于模糊神经网络建立拖拉机使用可靠性的评价模型,以拖拉机故障跟踪数据为依据,给出拖拉机可靠性指标的观测值,并计算出相应的隶属度,得到拖拉机使用可靠性的评价结果。研究结果能为提高拖拉机可靠性、维修性和维修策略提供参考依据,同时对研究完善拖拉机可靠性评价方法奠定理论基础。     

改进模糊支持向量机方法及其应用

鉴于样本通常具有模糊特性且分布有稀疏的差别,在研究了现有的一些模糊支持向量机方法基础上,提出了基于模糊K近邻的模糊支持向量机方法。该方法首先针对每一类样本计算出样本均值,从而得到样本类中心点;然后计算出样本与中心点的距离,根据距离计算出样本的初始隶属度。计算每个样本的K个近邻点,按照模糊K近邻方法计算样本的隶属度,将初始隶属度和模糊K近邻隶属度以一定比例融合,得出样本的最终隶属度值。     

基于模糊Tsallis熵和混沌蛙跳算法的快速红外目标分割

针对红外图像的模糊性和非广延性,提出一种基于模糊Tsallis熵的快速阈值分割方法。先用模糊隶属度函数把图像灰度直方图转换到模糊域,分别定义图像背景与目标的模糊Tsallis熵,并根据不可加熵的伪叠加原理求出图像总熵。在参数寻优过程中,提出一种基于Logistic映射的混沌蛙跳优化算法,根据最大熵原理对模糊隶属度函数进行参数优化,进而得到图像的最佳分割阈值。与典型的阈值法进行对比试验,结果证实了该方法的有效性和鲁棒性。