结构疲劳可靠性分析智能仿真方法研究

将疲劳累积损伤看作非稳态过程，摒弃了能量均匀耗散及线性累积损伤理论假设，采用神经网络技术准确描述其与材料性能、载荷应力间复杂的非线性映射关系，真实描述了材料疲劳损伤过程；对现有的损伤参量及累积模型所需的材料性能参数，具有误差补偿作用，提高寿命估算精度；建立了疲劳失效动态准则，综合考虑了材料疲劳性能及载荷的随机性，正确反映两者的个体性能及相互关系，运用离散事件仿真原理，构造了材料疲劳可靠性分析的智能仿真系统。系统采用窗口界面，多线编程技术，包括网络训练 、疲劳可靠性仿真、疲劳寿命估算等模块，用以准确地进行疲劳可靠性分析。经正火35钢和调质45钢疲劳实验验证，模型有较高的可靠性分析精度。 2100433B

第1章 绪论

1.1 地下工程的特点

1.2 反馈分析的概念

1.3 地下工程反馈分析的现状

1.3.1 地下工程反馈分析研究

1.3.2 地下工程施工方案优化研究

1.3.3 地下工程施工控制研究

1.3.4 地下工程分析方法的发展趋势

1.4 本书的主要内容

第2章 地下工程系统及智能分析方法

2.1 引言

2.2 地下工程的巨系统特点

2.3 地下工程施工过程的优化

2.4 地下工程的数值分析方法

2.4.1 总述

2.4.2 快速拉格朗日数值模拟方法

2.4.3 土体渗流概论

2.5 机器学习与支持向量机

2.5.1 机器学习的基本问题

2.5.2 统计学习理论的核心内容

2.5.3 支持向量机及学习算法

2.6 仿生优化算法

2.6.1 遗传算法

2.6.2 粒子群优化算法

2.6.3 差异进化算法

2.7 智能决策支持系统

2.8 并行计算

第3章 地下工程智能模式识别

3.1 地下工程支持向量机模式识别方法

3.1.1 支持向量机二元分类器原理

3.1.2 支持向量机多元分类器原理

3.2 支持向量机模式识别应用

3.2.1 突水危险性的智能模式识别

3.2.2 矿井突水水源智能模式识别

3.2.3 围岩支扩设计智能模式识别

3.2.4 冲击地压危险性智能模式识别

3.3 基于CLIPS的支护设计专家系统

3.3.1 CuPS简介

3.3.2 系统功能结构

3.3.3 系统开发关键技术

3.3.4 工程应用

第4章 地下工程监测时间序列预测与控制

4.1 隧道施工监测

4.1.1 必测项目

4.1.2 选测项目

4.2 监测信息时间序列的数学描述

4.3 传统时间序列概念与方法

4.3.1 指数平滑法

4.3.2 ARMA时间序列及特性

4.4 监测信息时间序列的SVM模型

4.4.1 应用实例1——水布垭交通洞收敛位移时间序列预测

4.4.2 应用实例2——水布垭厂房侧墙收敛位移时间序列预测

4.5 地下工程时间序列智能控制

4.5.1 基于工程实例智能获取围岩最大允许变形的方法

4.5.2 基于支持向量机隧道施工智能控制模型

第5章 地下工程参数智能识别

5.1 进化－数值模拟反分析方法及其应用

5.1.1 进化－数值模拟反分析方法

5.1.2 基于VTK可视化平台开发

……

第6章 地下工程的施工方案智能优化方法

第7章 地下工程反馈分析集成智能系统

第8章 工程应用

参考文献2100433B

电机模型分析及拖动仿真——基于MATLAB的现代方法

作者：陈众

定价：59元

印次：1-1

ISBN：9787302481874

出版日期：2017.09.01

印刷日期：2017.09.06

针对隧道工程中存在的设计施工质量问题和对环境的影响，本项目将采用三维可视化仿真方法模拟隧道施工全过程，用人工智能技术进行岩体力学参数和初始地应力的预测与反分析，形成一个完整的分析、设计、管理控制指挥系统，为隧道工程提供一个方便实用、快速可靠的可视化设计、分析与管理工具，以取代工程类比法，提高设计施工质量。 2100433B