在贝叶斯理论框架下, 提出了一种基于多源数据融合的深埋硬岩隧道围岩参数概率反演方法.首先, 分析硬岩隧道常用的启裂-剥落界限本构模型中围岩单轴抗压强度、启裂强度与抗压强度比及抗拉强度三个参数不确定性来源, 确定其概率统计特征; 其次, 利用粒子群算法优化多输出支持向量机, 建立反映反演参数与隧道监测数据间非线性映射关系的智能响应面; 最后, 结合贝叶斯分析方法构建概率反演模型, 运用马尔科夫链蒙特卡洛模拟算法实现了围岩参数的动态更新.将该方法应用到某深埋硬岩隧道中, 利用反演的围岩参数计算隧道拱顶下沉点、周边收敛点变化值及开挖损伤区深度, 与监测数据吻合较好.结果表明, 该方法可以实现围岩多参数快速概率反演, 更新后的参数可用于硬岩隧道施工安全风险评估与结构可靠性设计

随着我国隧道工程建设的快速发展,由隧道病害引发的隧道质量和安全问题越发常见.通过地质雷达探测隧道病害对于减少隧道质量和安全问题具有十分重要的意义,为了提高病害探测的效率及可靠性,基于雷达反射波信号多维度分析,提出一种隧道病害智能辨识的新方法.根据反射波信号时域、频域及时频域分析结果提取病害信号辨识的6个典型特征,利用支持向量机算法对典型特征的训练构建病害信号的二分类模型,实现了病害水平分布范围的自动辨识;再依据病害信号的第一本征模态函数分量振幅包络计算病害深度分布范围,最终实现隧道病害的智能辨识.结合某隧道回填层雷达实测数据对智能辨识算法的性能进行评价,与人工辨识结果的对比表明,该智能算法对于病害的辨识能力较强,病害的识别率高达100%,但辨识结果中同时存在少量误判,准确率达78.6%,满足工程应用的需求.该算法可用于隧道工程各类地质雷达探测数据中病害的智能辨识,而对于其他领域的地质雷达探测数据,本文研究成果亦可为不同类型探测目标智能辨识算法的设计提供可行思路

◼ 10.1 对象关系数据模型 ◼ 10.2 对象联系图 ◼ 10.3 ORDB的定义语言 ◼ 10.4 ORDB的查询语言 ◼ 10.5 OODB与ORDB的比较 ◼ 10.6 小结 ◼ 10.7 习题

本章主要内容 一、C++语言概述 二、基本数据类型和表达式 三、数据的输入与输出 四、算法的基本控制结构 五、自定义数据类型

一、逻辑结构设计的任务 概念结构是各种数据模型的共同基础为了能够用某一DBMS实现用户需求,还 必须将概念结构进一步转化为相应的数据模型,这正是数据库逻辑结构设计所要完成的任务

一、单项选择题(在每小题的四个备选答案中选出一个正确答案,并将正确答案的序号填在题干的括号内。每小题1分,共10分) 1.要保证数据库的数据独立性,需要修改的是() A.三层模式之间的两种映射 B模式与内模式 C模式与外模式 D三层模式

分析了解析法与简化方法的缺点，采用有限元法建立轧辊热变形计算模型.针对轧制过程中轧辊热变形计算数据特点，将计算任务分为负责静态数据准备的预计算和负责动态数据准备与热变形求解的更新计算，换辊时进行预计算，计算任意时刻的热变形时只需进行更新计算，计算量远小于标准有限元程序.根据特殊处理的计算流程，编写了基于轴对称有限元法的轧辊热变形程序，其计算结果与ANSYS结果一致，精度均高于简化方法约30%.自编轧辊热膨胀有限元程序计算精度高，耗时少，满足在线热膨胀预报要求

目录: 第1章绪论:规划 第2章需求分析 第3章概念结构设计 第4章数据库逻辑结构设计 第5章数据库物理设计 第6章数据库系统实施 第7章测试报告 第8章操作说明 第9章系统开发总结 第10章运行维护报告

第8章用ASP访问与操作数据库 本章学习要点: 一、 ActiveX数据对象 二、连接对象的基本功能、方法及属性 三、记录集对象的方法、属性及集合 四、记录集对象的分页显示功能 五、命令对象的主要方法及属性 六、存储过程

本章首先介绍空间数据库、与一般数据库的比较,以及空间数据库的存储方 然后介绍了GIS中两种重要的数据结构:栅格结构和矢量结构,以及其具体的存 储方式,然后比较了两种结构的特点,并给出了其相互转换算法。 最后介绍了空间检索中常用的技术——空间索引,介绍了一些常用的空间索引方 式,如BSP树、R树、CELL树等;以及空间数据的查询功能