11、黏土蠕变模型更新、不确定性分析及加载时长影响研究

黏土蠕变模型更新、不确定性分析及加载时长影响研究

1. 黏土蠕变模型更新与不确定性分析基础

在黏土工程领域,准确预测黏土的蠕变行为对于工程的长期稳定性至关重要。为了实现这一目标,需要对黏土蠕变模型进行更新,并分析其中的不确定性。

1.1 模型验证结果

有两个基于 RS1 固结数据更新的模型,它们在不同加载阶段的验证结果如下表所示:
| 模型 | 统计指标 | 加载阶段 | RS2_1 | RS2_2 | RS2_3 | RS2_4 |
| — | — | — | — | — | — | — |
| Yin_1999.c_RS1 | RMSE | | 1.66 | 1.23 | 0.54 | 0.47 |
| | MAPE (%) | | 5.54 | 3.45 | 1.17 | 0.82 |
| Yin_1999.d_RS1 | RMSE | | 1.67 | 1.27 | 0.62 | 0.45 |
| | MAPE (%) | | 5.59 | 3.60 | 1.38 | 0.86 |

从表中可以看出,不同模型在不同加载阶段的 RMSE(均方根误差)和 MAPE(平均绝对百分比误差)值有所不同。这些指标可以帮助我们评估模型的预测准确性。例如,Yin_1999.c_RS1 模型在 RS2_3 和 RS2_4 加载阶段的 RMSE 和 MAPE 值相对较小,说明该模型在这两个阶段的预测效果较好。

1.2 预测不确定性量化

通过对模型的研究,发现可以对预测的不确定性进行量化。给定一组测量数据,我们可以使用更新后的模型以一定的可信度预测黏土的蠕变变形。这意味

【无人机】基于改进粒子群算法的无人机路径规划研究[和遗传算法、粒子群算法进行比较](Matlab代码实现)内容概要:本文围绕基于改进粒子群算法的无人机路径规划展开研究,重点探讨了在复杂环境中利用改进粒子群算法(PSO)实现无人机三维路径规划的方法,并将其与遗传算法(GA)、标准粒子群算法等传统优化算法进行对比分析研究内容涵盖路径规划的多目标优化、避障策略、航路点约束以及算法收敛性和寻优能力的评估,所有实验均通过Matlab代码实现,提供了完整的仿真验证流程。文章还提到了多种智能优化算法在无人机路径规划中的应用比较,突出了改进PSO在收敛速度和全局寻优方面的优势。; 适合人群:具备一定Matlab编程基础和优化算法知识的研究生、科研人员及从事无人机路径规划、智能优化算法研究的相关技术人员。; 使用场景及目标:①用于无人机在复杂地形或动态环境下的三维路径规划仿真研究;②比较不同智能优化算法(如PSO、GA、蚁群算法、RRT等)在路径规划中的性能差异;③为多目标优化问题提供算法选型和改进思路。; 阅读建议:建议读者结合文中提供的Matlab代码进行实践操作,重点关注算法的参数设置、适应度函数设计及路径约束处理方式,同时可参考文中提到的多种算法对比思路,拓展到其他智能优化算法的研究与改进中。
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