针对现有土石坝渗流监控指标拟定方法存在主观性较强和精度较低的不足,基于智能算法改进的超阈值(peaks over threshold,POT)模型,提出了优化的土石坝渗流监控指标拟定方法.以3σ准则为确定最优阈值的理论基础,采用基于混沌映射、结合L...针对现有土石坝渗流监控指标拟定方法存在主观性较强和精度较低的不足,基于智能算法改进的超阈值(peaks over threshold,POT)模型,提出了优化的土石坝渗流监控指标拟定方法.以3σ准则为确定最优阈值的理论基础,采用基于混沌映射、结合Levy飞行和逆向学习的动态选择策略改进的麻雀搜索算法(improved chaos sparrow search algorithm,ICSSA),对POT模型中阈值的选取方法进行优化.建立了ICSSA-POT模型,实现对监测资料尾部数据的拟合,从而得到更为合理的土石坝渗流监控指标.研究表明,相比于传统方法,所提方法可有效避免主观性与随机误差,得到的监测资料尾部数据的拟合决定系数提高了5%,具有更高的计算精度,拟定的渗流监控指标更偏于安全,对防范土石坝渗流破坏、确保土石坝安全长效运行具有较强的指导意义.展开更多
陶瓷在长时高温和高应力下工作时会发生蠕变,蠕变损伤累积将最终导致失效发生。蠕变损伤的演化与陶瓷的微结构有十分密切的关系,建立陶瓷材料的微观有限元模型有助于更深入地了解这一关系。以氮化硅陶瓷为研究对象,提出一种基于动力学...陶瓷在长时高温和高应力下工作时会发生蠕变,蠕变损伤累积将最终导致失效发生。蠕变损伤的演化与陶瓷的微结构有十分密切的关系,建立陶瓷材料的微观有限元模型有助于更深入地了解这一关系。以氮化硅陶瓷为研究对象,提出一种基于动力学的三维晶体沉积数值模型,结合Monte Carlo Potts结晶生长模型对氮化硅陶瓷的烧结过程进行模拟,力求还原氮化硅陶瓷的动态生长过程以及结晶后晶体大小、形状、取向分布以及空洞的大小、形状、分布等微观结构特征。基于该模拟生成的几何边界描述自动生成Python脚本,在有限元软件中完成建模。利用该有限元模型对氮化硅陶瓷的统计弹性常数进行验证,计算结果与试验数据对比,相对误差约为4.5%,吻合良好。展开更多
文摘陶瓷在长时高温和高应力下工作时会发生蠕变,蠕变损伤累积将最终导致失效发生。蠕变损伤的演化与陶瓷的微结构有十分密切的关系,建立陶瓷材料的微观有限元模型有助于更深入地了解这一关系。以氮化硅陶瓷为研究对象,提出一种基于动力学的三维晶体沉积数值模型,结合Monte Carlo Potts结晶生长模型对氮化硅陶瓷的烧结过程进行模拟,力求还原氮化硅陶瓷的动态生长过程以及结晶后晶体大小、形状、取向分布以及空洞的大小、形状、分布等微观结构特征。基于该模拟生成的几何边界描述自动生成Python脚本,在有限元软件中完成建模。利用该有限元模型对氮化硅陶瓷的统计弹性常数进行验证,计算结果与试验数据对比,相对误差约为4.5%,吻合良好。
