FE-SBFE时域耦合方法:结构地基动力分析

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"基于线性系统理论的FE-SBFE时域耦合方法 (2003年),由阎俊义、金峰、张楚汉在清华大学学报(自然科学版)发表,研究结构地基动力相互作用问题的分析方法。" 在本文中,作者提出了一种创新的时域耦合方法,结合了有限元(FE)方法和比例边界有限元(SBFE)方法来处理结构与地基之间的动力相互作用问题。这个方法的独特之处在于它利用了线性系统理论,通过系统实现技术将结构与地基相互作用力的卷积表达转化为一种递推格式。这一转化不仅简化了计算过程,还显著减少了计算时间,尤其是在处理大规模问题时。 为了进一步优化效率,该方法还引入了快速特征系统实现算法(FastERA)进行模型缩减。FastERA是一种高效的算法,能有效地处理大型线性系统,通过减少模型的维度,降低了计算复杂度,而不会牺牲太多精度。这种方法的一个关键优点是,每一步近似的精度可以通过预设的参数进行控制,确保了整体计算的可控精度。 通过数值算例,作者验证了所提方法的准确性和有效性。这些算例的结果与解析解以及先前已知的经典解高度吻合,证明了该方法的可靠性。因此,该文提出的耦合方法对解决实际工程中的大规模结构地基动力相互作用问题具有重要意义,可以为工程设计和分析提供强大工具。 关键词涉及到的领域包括结构地基相互作用、时域耦合法、比例边界有限元和线性系统理论,表明该研究涵盖了土木工程、结构动力学和计算方法等多个方面。文章的发表受到国家自然科学基金重点资助项目支持,进一步强调了其学术价值和技术先进性。 这项研究为结构动力学领域的数值分析提供了一种高效、精确的计算方法,对于理解和解决实际工程中的复杂动力问题具有重要指导意义。
2025-04-11 上传
2025-04-11 上传
内容概要:本文介绍了MATLAB实现DBN-RBF深度置信网络结合RBF神经网络多输入单输出回归预测的详细项目实例。项目旨在通过深度置信网络(DBN)和径向基函数神经网络(RBF)的结合,设计出一种高效的回归预测模型,以应对高维数据和非线性关系的挑战。DBN用于无监督特征提取,RBF用于快速回归,两者结合显著提升了预测精度和模型泛化能力。文中详细描述了项目的背景、目标、挑战、解决方案、模型架构、代码实现、GUI设计、性能评估及未来改进方向。 适合人群:具备一定编程基础,对机器学习和深度学习有一定了解的研发人员,尤其是从事金融预测、医疗健康、智能制造等领域的工程师和技术人员。 使用场景及目标:①解决高维数据的特征提取难题,提升非线性回归的拟合精度;②通过无监督学习与快速训练能力的结合,提高模型的预测精度和泛化能力;③应用于金融预测、医疗健康、智能制造等多个领域,提供高效的回归预测工具;④通过实时数据流处理和GPU加速推理,确保系统在实时应用中的快速响应。 其他说明:此项目不仅提供了详细的理论分析和代码实现,还涵盖了系统架构设计、模型部署与应用、安全性与用户隐私保护等方面的全面指导。通过结合其他深度学习模型、多任务学习、增量学习等技术,项目具备广阔的扩展性和应用前景。系统还支持自动化CI/CD管道、API服务与业务集成、前端展示与结果导出等功能,确保了系统的高可用性和易用性。