导读:本文包含了动态变形方法论文开题报告文献综述及选题提纲参考文献，主要关键词:制动盘,变形,日本
动态变形方法论文文献综述
Shin-ichi,SAGA,周贤全[1]（2019）在《制动盘动态变形的测试与评定方法》一文中研究指出介绍了制动盘动态变形的测试与评定方法,阐述了利用动力台架试验进行变形与摩擦现象之间关系研究的结果。(本文来源于《国外铁道车辆》期刊2019年06期）
李麟玮,吴益平,苗发盛,薛阳,张龙飞[2]（2019）在《考虑变形状态动态切换的阶跃型滑坡位移区间预测方法》一文中研究指出为解决传统阶跃型滑坡位移预测模型研究中存在的突变状态预测结果滞后和结果可靠性不明确等典型问题,提出一种新型滑坡位移区间预测改进方法。首先,采用SOM网络和K均值聚类相结合的方法,将阶跃型滑坡的变形状态划分为变形稳定状态与变形突变状态两类。然后,在综合运用工程地质类比法和自适应综合采样算法扩展突变状态样本的基础上,采用随机森林算法建立能够自动识别滑坡变形状态的集合分类器。最终,基于Bootstrap-KELM-BPNN模型,构建考虑滑坡变形状态动态转换的位移区间预测框架,实现滑坡位移的动态区间预测。以叁峡库区内典型阶跃型滑坡——白水河滑坡为例,选取XD01监测点在2006年6月～2016年12月期间的数据进行研究,验证该方法的有效性、准确性和可靠性。(本文来源于《岩石力学与工程学报》期刊2019年11期）
范千,方绪华,许承权,杨荣华[3]（2019）在《变形监测数据预报的动态贝叶斯ELM方法》一文中研究指出贝叶斯极限学习机(BELM)具有充分利用数据先验信息,可以自适应估计模型参数的特点。但在样本数量不断增加时,如果每次都对BELM重新训练将会降低计算效率。针对此问题,本文提出一种动态贝叶斯极限学习机(DBELM)方法以应用于变形监测数据实时预报。该方法以BELM训练的模型参数为初值,根据新增样本信息可对初始模型参数进行动态更新,并从理论上推导了相关计算公式。通过对仿真数据和实际变形数据进行详细分析表明:DBELM方法的预报精度要优于BELM、正则化极限学习机(RELM)、极限学习机(ELM)3种方法。特别是在长期持续预报过程中,其预报性能相对于其余3种方法优势明显。这充分表明了所提方法应用于变形监测数据预报领域具有可行性和有效性。(本文来源于《测绘学报》期刊2019年07期）
胡劲松,王健,郭琳,朱军[4]（2019）在《机载天线动态变形实时测量与补偿方法》一文中研究指出针对高精度机载天线结构变形对电性能的影响,提出了天线动态变形实时测量并补偿的方法。针对该机载天线的高角度、实时、测量空间狭小的测量要求和难点,提出了采用基于光纤光栅传感器进行应变测量的方法,同时对该测量方法的原理、搭建过程进行了说明,并通过测试试验对其进行了验证,试验结果表明:该测量方法能实时获得机载天线由于风载、温度等造成的结构动态变形,并且可以在此基础上进行该天线的电性能畸变的实时补偿。(本文来源于《电子机械工程》期刊2019年03期）
姚松林,裴晓阳,于继东,俞宇颖,柏劲松[5]（2019）在《基于位错动力学方法的动态塑性变形研究》一文中研究指出金属材料的动态塑性变形行为是一个多尺度的瞬变动力学过程,是物理学、力学以及材料科学等学科的交汇点,相关研究对工程应用具有重要的指导意义。动态载荷作用下,微观层面单个缺陷行为与介观层面缺陷群的集体演化行为交织在一起,导致金属材料呈现复杂的宏观力学现象。已有研究表明,金属材料的动态塑性变形与准静态变形存在显着差异,并且受到诸多内部及外部因素的影响。近几十年来,人们发展了位错动力学方法研究金属材料的动态塑性变形。但是由于动态变形问题的复杂性,对动态塑性变形的认识仍然存在不足。本文从计算方法和变形理论两个方面对该领域国内外发展历史及重要进展进行了回顾,以期为动态塑性变形研究提供有益的参考。(本文来源于《高压物理学报》期刊2019年03期）
郁雯,郁杰,熊春宝[6]（2019）在《超高层建筑施工期风载变形的实时动态监测方法与应用》一文中研究指出为了研究超高层建筑在施工期风荷载位移变形的监测问题,通过对全球卫星导航系统实时动态差分法(global navigation satellite system-real time kinematic,GNSS-RTK)中各星系组合的定位测量精度进行对比试验,建立GNSS-RTK叁种星系组合实时动态监测方法。进一步,以在建的天津高银117大厦为监测对象,应用该方法对大厦施工期风荷载位移变形进行监测分析。结果表明:GNSS-RTK叁星系组合的坐标中误差和定位点云离散度最小,方法精度最高;就不等高同步攀升施工法施工下的大厦风载位移变形而言,其低矮的外框(66层)比高耸的内筒(95层)要大;大厦的外框和内筒均存在横向的位移变形,基于此,施工过程中应适当调整外框与内筒同步攀升的步距,以避免外框与内筒发生碰撞造成结构损伤,确保大厦的安全。(本文来源于《科学技术与工程》期刊2019年06期）
胡劲松,缪泓,查金水,张根烜,杜世伟[7]（2019）在《大型雷达天线动态变形实时测量方法研究》一文中研究指出介绍了一种大型雷达天线的动态变形实时测量系统与方法。针对某大型雷达天线超大测量面积、高分辨率、实时测量、测量空间狭小的测量要求和难点,在对大尺寸变形测量方法分析的基础上,对该测量系统的原理、搭建过程以及应用进行了阐述,说明了该测量系统能实时获得大型雷达天线由于风载、温度等造成的结构动态变形,并且可以在此基础上进行该天线的电性能畸变的实时补偿。(本文来源于《机械与电子》期刊2019年02期）
李天斌,何怡帆,付弦[8]（2019）在《高地应力隧道施工期大变形动态风险评估方法及应用》一文中研究指出简单实用的隧道大变形风险评估方法对灾害防治和工程应用有重要价值。本文应用指标打分法建立了高地应力隧道施工期大变形动态风险评估方法。应用指标体系打分法建立了包括地质因素、设计因素和施工因素3项一级指标和岩石强度、围岩完整性等18项二级指标的风险评估指标体系,经统计分析确定各指标影响权重。通过现场对各指标进行打分,对照大变形风险可能性等级标准,确定风险可能性等级;通过专家调查对直接经济损失、工期延误进行估计,确定严重程度等级;综合考虑风险发生可能性及损失严重程度,应用风险矩阵法得到风险等级。将所建立的风险评估方法应用于在建汶马高速公路米亚罗3号隧道,评估结果与实际开挖结果一致,验证了此套方法的有效性与实用性。该风险评估方法可为隧道施工期大变形的预防和控制提供科学依据。(本文来源于《工程地质学报》期刊2019年01期）
王江涛,张昆,李欢[9]（2018）在《基于小波分析的动态变形信息提取多尺度分析方法研究》一文中研究指出基于小波分析的基本理论,特别是小波多尺度的分析技术,结合目前GPS变形监测强噪声的问题,提出了基于小波分析的动态变形信息提取多尺度分析方法,将小波多尺度分析技术应用于强噪声背景下提取弱信号及信号的奇异性检验。仿真数据研究表明,在进行多尺度分解时,应根据不同数据和处理目的,选择不同的小波函数和分解尺度。在进行信号奇异性检验时,消失矩较小的小波函数能更精确地定位奇异点。最后经实例验证,该技术能有效提取动态变形信息。(本文来源于《中国煤炭地质》期刊2018年06期）
吴海金[10]（2018）在《多GNSS实时动态变形监测数据处理方法研究与软件实现》一文中研究指出由于具有定位速度快、自动化、测站间无需通视、全天候及精度高等优点,GNSS技术已被大范围地用于实时变形监测中。但是在实际的变形监测中,由于监测体的复杂性,单系统的变形监测往往存在可视卫星数较少导致无法定位的问题,从而影响了 GNSS技术在变形监测中的可用性;在测量中,粗差是不可避免的,粗差会导致监测结果的精度降低,严重时甚至会导致滤波解算结果发散,从而影响了 GNSS技术在变形监测中的可靠性;在实时的变形监测中,受监测体不同以及监测体所处的不同监测环境的影响,用于描述监测体运动状态的数学模型往往不够精确,模型不准确的问题影响了所建立变形监测模型的普适性。针对上述问题,本文在推导给出适用于多GNSS实时动态变形监测算法的基础上,研究了抗差卡尔曼滤波算法和自适应卡尔曼滤波算法,并通过软件实现了上述功能,最后利用实测数据对自编软件的各项功能进行了测试验证。本文主要内容包括如下几点:(1)研究了适用于GPS/BDS/GLONASS/Galileo多系统实时变形监测的处理模型。从基本观测量出发,分别推导了适用于短基线实时变形监测的原始观测方程、单差观测方程和双差观测方程的松组合和紧组合模型;阐述了高度角随机模型和信噪比随机模型,并推导了双差观测值的随机模型;介绍了变形监测中常见的参数估计方法并推导了卡尔曼滤波的基本公式;简要阐述了常见的模糊度解算方法,并重点推导了基于模糊度域的模糊度搜索方法。(2)研究了抗差自适应卡尔曼滤波与其它各类估计方法的联系；总结了常见的抗差卡尔曼滤波方法,并给出了目前应用最广的IGG Ⅲ方案的抗差等价权的函数;介绍了常见的叁种自适应卡尔曼滤波的构造量:状态不符值统计量、预测残差统计量和方差分量比统计量,并介绍了叁种方法的优缺点,在此基础上确定了本文的自适应方案。(3)研制了适用于多GNSS的实时动态变形监测软件,并基于不同场景的实测数据分别测试并分析了软件的多系统解算性能、抗差性能和自适应性能,结果表明:软件能够解算四系统数据,且在超短基线时,其水平RMS可以达到2mm级,高程方向RMS可以达到8mm级;在短基线时,其动态定位的水平RMS可以达到3mm级,高程方向RMS可以达到2cm以内的精度;软件的抗差效果较为显着,在基线长度300m左右时,本文自编软件在水平方向RMS可以达到5mm,抗差后可达到3mm,在高程方向RMS可达到6mm以内;软件的自适应效果较为明显,在监测体出现位移时能够迅速反应,获得更接近实际情况的位移序列,且监测精度更高。(本文来源于《武汉大学》期刊2018-05-01）
动态变形方法论文开题报告
（1）论文研究背景及目的
此处内容要求：
首先简单简介论文所研究问题的基本概念和背景，再而简单明了地指出论文所要研究解决的具体问题，并提出你的论文准备的观点或解决方法。
写法范例：
为解决传统阶跃型滑坡位移预测模型研究中存在的突变状态预测结果滞后和结果可靠性不明确等典型问题,提出一种新型滑坡位移区间预测改进方法。首先,采用SOM网络和K均值聚类相结合的方法,将阶跃型滑坡的变形状态划分为变形稳定状态与变形突变状态两类。然后,在综合运用工程地质类比法和自适应综合采样算法扩展突变状态样本的基础上,采用随机森林算法建立能够自动识别滑坡变形状态的集合分类器。最终,基于Bootstrap-KELM-BPNN模型,构建考虑滑坡变形状态动态转换的位移区间预测框架,实现滑坡位移的动态区间预测。以叁峡库区内典型阶跃型滑坡——白水河滑坡为例,选取XD01监测点在2006年6月～2016年12月期间的数据进行研究,验证该方法的有效性、准确性和可靠性。
（2）本文研究方法
调查法：该方法是有目的、有系统的搜集有关研究对象的具体信息。
观察法：用自己的感官和辅助工具直接观察研究对象从而得到有关信息。
实验法：通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果关系。
文献研究法：通过调查文献来获得资料，从而全面的、正确的了解掌握研究方法。
实证研究法：依据现有的科学理论和实践的需要提出设计。
定性分析法：对研究对象进行“质”的方面的研究，这个方法需要计算的数据较少。
定量分析法：通过具体的数字，使人们对研究对象的认识进一步精确化。
跨学科研究法：运用多学科的理论、方法和成果从整体上对某一课题进行研究。
功能分析法：这是社会科学用来分析社会现象的一种方法，从某一功能出发研究多个方面的影响。
模拟法：通过创设一个与原型相似的模型来间接研究原型某种特性的一种形容方法。
动态变形方法论文参考文献
[1].Shin-ichi,SAGA,周贤全.制动盘动态变形的测试与评定方法[J].国外铁道车辆.2019
[2].李麟玮,吴益平,苗发盛,薛阳,张龙飞.考虑变形状态动态切换的阶跃型滑坡位移区间预测方法[J].岩石力学与工程学报.2019
[3].范千,方绪华,许承权,杨荣华.变形监测数据预报的动态贝叶斯ELM方法[J].测绘学报.2019
[4].胡劲松,王健,郭琳,朱军.机载天线动态变形实时测量与补偿方法[J].电子机械工程.2019
[5].姚松林,裴晓阳,于继东,俞宇颖,柏劲松.基于位错动力学方法的动态塑性变形研究[J].高压物理学报.2019
[6].郁雯,郁杰,熊春宝.超高层建筑施工期风载变形的实时动态监测方法与应用[J].科学技术与工程.2019
[7].胡劲松,缪泓,查金水,张根烜,杜世伟.大型雷达天线动态变形实时测量方法研究[J].机械与电子.2019
[8].李天斌,何怡帆,付弦.高地应力隧道施工期大变形动态风险评估方法及应用[J].工程地质学报.2019
[9].王江涛,张昆,李欢.基于小波分析的动态变形信息提取多尺度分析方法研究[J].中国煤炭地质.2018
[10].吴海金.多GNSS实时动态变形监测数据处理方法研究与软件实现[D].武汉大学.2018