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轨道交通引起地面振动的智能分析方法
| 论文题名： | 轨道交通引起地面振动的智能分析方法 |
| 关键词： | 振动;有限元;神经网络;遗传算法;轨道交通 |
| 摘要： | 为了利用神经网络进行有限元计算,该文给出了列车运行时移动荷载在时间域和空间域的分布表示,通过三维有限元方法的分析,详细推导出了轨迹交通荷载引起地面振动的有限元计算中的刚度矩阵和质量矩阵,同时将动力有限元的计算问题通过矩阵变换,转换成了一个二次型的优化问题.该文融合神经网络技术和遗传算法,对轨道交通引起的地面振动进行了正分析和反演,并利用计算机技术实现了地面振动的三维动画模拟,这主要包括:(1)研究了压缩映射遗传算法,利用Banach空间的不动点定理证明了压缩映射遗传算法可以收敛到全局最优值,弥补了标准遗传算法不能收敛至全局最优值的不足.另外还详细论述了该算法中的编码、选择、交叉和变异等遗传操作.为后续与神经网络融合应用作理论准备.(2)研究了BP神经网络的结构、训练算法,并将该算法应用到土的本构关系的建模之中.(3)研究了Hopfield反馈神经网络的结构和稳定性,并深入讨论了稳定性分析的Lyapunov第二方法(亦称为直接法),利用Lyapunov方法分析了Hopfield神经网络改进网络-TH神经网络的稳定性.(4)研究了自递归神经网络的结构及训练算法,利用Lyapunov方法研究了自递归神经网络训练算法的收敛性和稳定性,并首次利用自递归神经网络来反演轨道交通引起地面振动的振动场.考虑到自递归神经网络的结构影响到其反演效果,该文利用压缩映射遗传算法来搜索其最佳的结构.(5)论述了轨道交通引起地面振动智能分析软件中运用的面向对象方法和OpenGL技术,研究了OpenGL的三维体绘制算法,最后实现了轨道交通引起地面振动的振动场三维模拟.该文最后总结了研究结论并展望进一步的工作,认为包括模糊逻辑、灰色理论等多种智能方法和神经网络、遗传算法的融合应用到轨道交通引起地面振动的分析之中是一种新的可行方法,三维实时动画模拟也是研究方向. |
| 作者： | 邹承明 |
| 专业： | 结构工程 |
| 导师： | 钟珞 |
| 授予学位： | 博士 |
| 授予学位单位： | 武汉理工大学 |
| 学位年度： | 2003 |
| 正文语种： | 中文 |
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