浅谈几种变形分析与建模方法
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建筑物变形分析的数学模型建立引言:建筑物是人类创造的独特艺术形式,随着科技的进步和工程建设的发展,各种结构形式的建筑物如雨后春笋般涌现。
然而,建筑物常常会受到各种外界因素(如重力、温度、地震等)的影响,从而导致形态发生变化。
因此,为了保证建筑物的安全性和稳定性,需要对其变形进行分析与研究,以便采取相应的措施来修复和加固。
本文将探讨建筑物变形分析的数学模型建立方法。
I. 弹性力学模型弹性力学模型是建筑物变形分析中最基本的数学模型之一。
弹性力学模型假设建筑物的变形受到哈克定律的约束,即变形量与受力成正比。
这种模型适用于小变形情况下,常用于简单结构的分析,如梁、柱等。
在弹性力学模型中,可以利用杆件单元和有限元方法来进行计算,通过求解弹性平衡方程得到变形的解析解或近似解。
II. 弹塑性分析模型弹塑性分析模型是一种更加复杂的数学模型,适用于变形较大、材料呈现塑性行为的建筑物分析。
弹塑性模型将建筑物的变形分为弹性变形和塑性变形两个部分,并考虑了材料的非线性特性。
在弹塑性模型中,可以采用有限元方法来进行离散化计算,求解变形的数值解。
III. 结构分析软件模型随着计算机科学的发展,结构分析软件逐渐成为建筑物变形分析的重要工具之一。
结构分析软件利用数值计算方法和数学模型,将建筑物的结构和受力情况进行离散化处理,并通过求解线性方程组得到变形的数值解。
结构分析软件通常包括有限元分析、有限差分分析、边界元分析等多种方法,可以对建筑物进行全面的变形分析。
IV. 考虑非线性因素的模型除了弹性力学模型和弹塑性模型,还有一些考虑了其他非线性因素的数学模型。
例如,考虑温度变化引起的热胀冷缩效应的热力学模型,考虑随时间变化的动力学模型,以及考虑建筑物与土壤相互作用的地震动力学模型等。
这些模型需要更加复杂的数学方法和计算手段来求解,但可以提供更加准确的建筑物变形分析结果。
结论:建筑物变形分析的数学模型建立是建筑工程领域一个重要的研究课题。
几何体变形构成
几何体变形构成涉及到几何学的原理和空间结构的变化,可以用于创造出各种有趣的艺术作品。
以下是一些可能的方法和技巧:
1.改变维度:从三维到二维,或者从二维到三维,这可以通过在三维空间中切割或扭曲几何体来实现。
例如,一个球体可以被切割成两个半球,或者一个立方体可以被扭曲成非欧几里得几何形状。
2.使用非对称性:通过在几何体的某些部分添加不对称的元素,例如在二维平面上创建倾斜或弯曲的线条,可以使形状看起来更有动感和动态。
3.扭曲和旋转:将几何体进行旋转或扭曲可以使它们呈现出新的形状。
例如,一个圆形可以被扭曲成螺旋形状,一个方形可以被旋转成圆柱形。
4.重复和排列:将相同的几何体重复排列,可以创造出具有节奏感和秩序感的图案。
例如,将多个圆形或方形按照特定的模式排列,可以创造出美丽的图案。
5.应用渐变和过渡:在几何体的边缘或连接处使用渐变和过渡可以使其看起来更加自然和流畅。
例如,一个立方体的边缘可以逐渐消失,或者两个不同的几何体可以通过渐变过渡来连接。
6.使用投影和阴影:通过在几何体上添加投影和阴影,可以使它们呈现出更立体感和层次感。
例如,在一个球体上添加阴影可以使它看起来更像是一个地球。
7.结合多种形状:将不同的几何体组合在一起可以创造出新的形状。
例如,一个三角形和一个圆形可以组合成一个类似于火箭的形状。
通过这些方法,几何体变形构成可以创造出各种独特和有趣的形状和图案,这些都可以应用于建筑设计、艺术创作、游戏设计等领域。
浅谈几种变形分析与建模方法姓名:学号:班级:指导老师:成绩:2014年6月26 日变形是自然界普遍存在的现象,它是指变形体在各种荷载作用下,其形状,大小,及位置在时间域和空间域中的变化。
变形体的变形在一定范围里被认为是允许的,如果超出允许值,则可能引发灾害,自然界的变形危害现象时很普遍的,如地震,滑坡,崩塌,地表沉降,火山爆发,溃坝,桥梁与建筑物的倒塌等。
通过这学期的学习我们知道所谓变形监测,就是利用测量和专用仪器及方法对变形体的变形现象进行监视观测的工作。
其任务是确定在各种荷载和外动力作用下,变形体的形状,大小及位置变化的空间状态和时间特征。
变形监测工作是人们通过变形现象获得科学认识,检验理论和假设的必要手段。
变形体的范畴可以大到整个地球,小到一个工程建筑物的块体,它包括自然和人工的构造物。
根据变形体的研究范围,可以将变形监测研究对象分为三类:(1)全球性变形研究,如监测全球板块运动,地极移动,地球自转速率变化,低潮等;(2)区域性变形研究,如地壳变形监测,城市地面沉降等;(3)工程和局部性变形研究,如监测工程建筑物的三维变形,滑坡体的滑动,地下开采引起的地表移动和下沉等。
在紧密工程测量中,具有代表性的变形体有大坝,桥梁,矿区,高层建筑物,防护堤,边坡,隧道,地铁,地表沉降等。
随着现代科学技术的发展和计算机应用水平的提高,各种理论和方法为变形分析和变形预报提供了广泛的研究途径。
由于变形体变形机理的复杂性和多样性,对变形分析与建模理论和方法的研究,需要结合地质、力学、水文等相关学科的信息和方法,引入数学、数字信号处理、系统科学以及非线性科学的理论,采用数学模型来逼近、模拟和揭示变形体的变形规律和动态特征,为工程设计和灾害防治提供科学的依据。
在日常施工和运营过程中,因不同的地质条件和土壤性质,地下水位和大气温度的变化。
建筑物荷载和外力作用等影响,建筑会产生一定的变形,因此需要对重要的建筑物和发现已变形的建筑物进行变形监测及预测,掌握其变形的发展规律以及趋势,以确保该建筑物的施工安全和使用安全-在测量中有很多种分析建筑物变形的方法,通常采用统计分析法,确定函数法及混合模型法。
如何进行建筑物的变形分析建筑物的变形分析是建筑结构工程领域中非常重要的一个研究方向。
它涉及到对建筑物在使用过程中可能发生的各种变形进行预测、分析和评估。
通过对建筑物变形行为的研究,可以及时发现潜在的结构问题,为建筑物的健康和安全提供保障。
下面将从变形的类型、分析方法和应用等方面展开阐述。
一、变形类型在进行建筑物的变形分析之前,我们需要了解建筑物可能出现的变形类型。
一般来说,建筑物的变形可以分为几个主要类型,包括沉降、位移、裂缝、挠度等。
1. 沉降:建筑物的沉降是指整个建筑物在垂直方向上发生的下沉行为。
沉降主要是由于土壤的压实或者地基不够坚实引起的。
合理控制建筑物的沉降是确保建筑物结构稳定的关键。
2. 位移:位移是指建筑物主要结构构件或元素之间的相对运动。
位移的产生可能是由于地震、温度变化、风力等外力的作用,也可能是由于建筑物结构本身的材料或技术问题引起的。
3. 裂缝:裂缝是建筑物中发生的一种破坏形式,一般表现为墙体、楼板等构件上的裂缝。
造成裂缝的原因有很多,包括结构的设计与施工问题、材料的质量等。
4. 挠度:挠度是建筑物在受力状态下产生的一种变形形式,主要表现为构件或元素的弯曲或变形。
挠度的大小与材料的刚度、结构的支撑方式有关。
二、变形分析方法进行建筑物的变形分析需要采用合适的方法和技术。
常用的变形分析方法主要有物理观测、数值模拟和数学分析等。
1. 物理观测:物理观测是变形分析中最直接的方法之一。
通过在建筑物中安装测量仪器,如测距仪、倾斜仪等,可以实时监测建筑物的变形情况。
这种方法可以提供真实可信的数据,但需要较大的人力和物力投入。
2. 数值模拟:数值模拟是一种常用的变形分析方法。
它通过建立与实际建筑物相似的数学模型,通过计算机模拟建筑物在不同荷载下的变形和响应。
数值模拟可以对建筑物的变形进行较准确的预测和分析,但需要依赖于建模和软件仿真的准确性。
3. 数学分析:数学分析是建筑物变形分析的理论基础。
动态变形行为的分析和建模方法概述动态变形行为是指物体在受到外力作用下发生的形变变化。
该行为广泛存在于工程设计、材料科学、航空航天等领域中,对于物体形变的分析和建模具有重要意义。
因此,针对动态变形行为的分析和建模方法也得到了广泛的研究。
本文将探讨动态变形行为的分析和建模方法,主要包括理论分析、数值模拟和实验研究三个方面。
理论分析在理论分析方面,主要是通过数学分析和物理模型推导出动态变形行为的规律和特点。
其中,一些经典的理论成果如弹性力学、材料塑性理论、非线性力学等,都是对于动态变形行为的理论分析起到了重要的作用。
弹性力学是一种分析物体变形的经典方法,它建立了物体在受力作用下的应力应变关系,并通过弯曲、剪切、扭转等变形形式进行分析。
当物体受到外力作用后,其内部分子间相互作用受到破坏,分子发生位移,使得物体产生形变。
利用弹性理论,可以分析物体在短时间内的变形情况,得到其变形的各种规律。
材料塑性理论是对于物体在超过一定应力阈值后的形变行为进行建模的方法。
当物体受到高强度的外力作用时,其弹性阈值后,开始发生变形,形成塑性流。
在材料塑性理论的基础上,可以分析物体在受到外力作用下的形变程度、变形方向等相关特性。
非线性力学是针对物体在非线性材料应力变形均匀分布、高发生形变等极端情况下的规律和特别建立的理论。
其原理是基于物体的非线性本质,可以分析物体在受到外力作用后的各种动态变化。
数值模拟数值模拟是利用计算机等技术手段,通过数值计算方法模拟物体在受力作用下的形变过程。
其中,有限元方法是目前最为广泛应用的数值计算方法。
有限元方法是利用近似处理物体中的微小单元,以模拟物体在受到外力作用下的变形过程。
该方法可以处理三维变形、非线性材料、复杂几何形状等情况,并且能够预测物体受到外力后产生的各种形变规律。
目前,有限元方法已被广泛应用于领域中,如航空航天、建筑设计、材料科学等。
实验研究在实验研究方面,主要是通过实验手段对于动态变形行为进行观测和分析。
变形大数据分析与建模方法研究大数据分析与建模是一项重要的研究领域,它涵盖了多个子领域,其中之一就是变形大数据分析与建模。
本文将探讨变形大数据分析与建模方法的研究,重点关注其应用领域、方法原理以及未来的发展方向。
首先,我们需要了解什么是变形大数据。
变形大数据是指由于数据来源的不同、数据类型的多样性以及数据格式的差异,导致数据在进行分析和建模前需要进行预处理和转换的大数据。
这些数据需要经过特定的处理方式,才能被准确有效地利用。
变形大数据分析与建模方法的研究旨在解决这一难题,提供有效的数据处理方案。
在变形大数据分析与建模方法的研究中,数据预处理是至关重要的一步。
由于数据的差异性,预处理可以包括数据清洗、数据集成和数据变换等步骤。
数据清洗主要是通过检测和修复数据中的错误、缺失或冲突,确保数据的质量和一致性。
数据集成则是将来自不同数据源的数据进行合并,消除重复或不一致的信息。
数据变换通常是将数据从一种形式转换为另一种形式,以便更好地进行分析和建模。
变形大数据分析与建模方法还可以涉及特征选择和降维。
特征选择是从大量的特征中选择最相关和最具信息价值的特征。
这个过程可以减少特征空间的维度,简化模型的复杂度,并提高建模的效果。
降维则是将高维数据转换为低维数据,以减少计算和存储成本,同时保留数据的关键信息。
当处理变形大数据时,传统的建模方法可能会遇到困难。
因此,研究人员提出了一些特定的建模方法,以应对变形大数据。
例如,基于图的建模方法可以利用图的结构来表示数据中的关联关系,并通过图分析方法来进行分析和建模。
深度学习方法则可以在大数据集上进行训练,从而学习到更复杂的模式和规律。
变形大数据分析与建模方法可应用于多个领域。
其中,医疗领域是一个典型的应用场景。
医疗数据通常来源于不同的医疗设备和系统,具有多样性和复杂性。
通过变形大数据分析与建模方法,可以提炼出有价值的医疗知识,辅助医生做出准确的诊断和治疗决策。
另外,金融领域也可以受益于变形大数据分析与建模方法。
变形监测中变形点的变形模型1、变形模型(1)回归分析法回归分析是处理变量之间相关关系的一种数理统计方法。
将变形体当做一个系统,按系统论分析方法,将各目标点上所获取的变形值(亦称效应量,如位移、沉陷、挠度、倾斜等)作为系统的输出,将影响变形体的各种因子(亦称环境量,如库水位、气温、气压、坝体混凝土温度、渗流、渗压以及时间等)作为系统的输入,将输入称自变量,输出称因变量,对它们均进行长期大量的观测,则可以用回归分析方法近似地估计出因变量与自变量,即变形与变形影响因子之间的函数关系。
根据这种函数关系可以解释变形产生的主要原因,即受哪些因子的影响最大;同时也可以进行预报,自变量取预计值。
时因变量即变形的预报值。
回归分析同时也给出估计精度。
因此,可以说回归分析既是一种统计计算方法,又是一种变形的物理解释方法,同时,它还可作变形预报。
对于大多数情况,影响变形的因素是多方面的,而且不是线性的。
一般首先应依据专业知识确定可选因子,对于多元非线性回归问题,通过变量变换化为多元线性回归问题。
采用逐步回归算法,获得最佳回归方程,可以预报或控制因变量的值。
(2)时间序列分析法在变形观测中,在测点上用垂线坐标仪、引张线仪、真空激光准直系统、液体静力水准测量获取的观测量都组成一个离散的时间序列,因此,可以采用时间序列分析方法来进行变形分析。
一般认为采用动态数据系统(Dynamic Data system)法或趋势函数模型加上ARMA模型的组合建模法较好,前者是把建模作为寻求随机动态系统表达式的过程来处理,而后者则是将非平稳相关时序转化为平稳时序,两者的模型参数都聚集了系统输出的特征和状态,因此可以对变形进行解释和预报。
(3)频谱分析法对于具有周期性变化的变形时间序列(大坝的水平位移一般都具有周期性),可采用傅立叶(Fourier)变换将时域信息转到频域进行分析,通过计算各谐波频率的振幅,找出最大振幅所对应的主频,可揭示变形的变化周期。
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2014年6月26 日
变形是自然界普遍存在的现象,它是指变形体在各种荷载作用下,其形状,大小,及位置在时间域和空间域中的变化。
变形体的变形在一定范围里被认为是允许的,如果超出允许值,则可能引发灾害,自然界的变形危害现象时很普遍的,如地震,滑坡,崩塌,地表沉降,火山爆发,溃坝,桥梁与建筑物的倒塌等。
通过这学期的学习我们知道所谓变形监测,就是利用测量和专用仪器及方法对变形体的变形现象进行监视观测的工作。
其任务是确定在各种荷载和外动力作用下,变形体的形状,大小及位置变化的空间状态和时间特征。
变形监测工作是人们通过变形现象获得科学认识,检验理论和假设的必要手段。
变形体的范畴可以大到整个地球,小到一个工程建筑物的块体,它包括自然和人工的构造物。
根据变形体的研究范围,可以将变形监测研究对象分为三类:
(1)全球性变形研究,如监测全球板块运动,地极移动,地球自转速率变化,低潮等;
(2)区域性变形研究,如地壳变形监测,城市地面沉降等;
(3)工程和局部性变形研究,如监测工程建筑物的三维变形,滑坡体的滑动,地下开采引起的地表移动和下沉等。
在紧密工程测量中,具有代表性的变形体有大坝,桥梁,矿区,高层建筑物,防护堤,边坡,隧道,地铁,地表沉降等。
随着现代科学技术的发展和计算机应用水平的提高,各种理论和方法为变形分析和变形预报提供了广泛的研究途径。
由于变形体变形机理的复杂性和多样性,对变形分析与建模理论和方法的研究,需要结合地质、力学、水文等相关学科的信息和方法,引入数学、数字信号处理、系统科学以及非线性科学的理论,采用数学模型来逼近、模拟和揭示变形体的变形规律和动态特征,为工程设计和灾害防治提供科学的依据。
在日常施工和运营过程中,因不同的地质条件和土壤性质,地下水位和大气温度的变化。
建筑物荷载和外力作用等影响,建筑会产生一定的变形,因此需要对重要的建筑物和发现已变形的建筑物进行变形监测及预测,掌握其变形的发展规律以及趋势,以确保该建筑物的施工安全和使用安全-在测量中有很多种分析建筑物变形的方法,通常采用统计分析法,确定函数法及混合模型法。
统计分析法主要是采用数学处理方法,如回归分析法,频谱分析法,滤波模型法,Asaoka法,时间序列分析模型,灰色系统分析模型和人工神经网络模型等本文结合工程实例,在传统灰色预测模型GM的基础上,加以卡尔曼滤波法的辅助,对建筑物变形进行定量分析和预测,为建筑物变形观测研究提供更加可靠的观测数据-本文介绍的是本学期学过的几种变形分析与建模的理论与方法。
回归分析法作为一种统计分析方法,需要效应量和环境量具有较长且一致性较好的观测值序列。
这种函数关系可以解释变形产生的主要原因,也可以进行预报,同时也给出估计精度。
多元线性回归是研究一个变量与多个因子之间非确定关系的最基本方法。
其数学模型是:
(1)
式中,下标 t 表示观测值变量,共有 n 组观测数据,p表示因子个数。
分析步骤如下:1)建立多元线性回归方程。
多元线性回归数学模型如式 (1) 所示,用矩阵表示为
(2)
式中,y 为 n 维变形量的观测向量,;x 是一个 n* (p+1) 矩
阵,其形式为:
是回归系数向量,;是服从同一正态分布
的n维随机向量,。
由最小二乘原理可求得的估值为
2)回归方程显著性检验。
如果因变量 y 与自变量之间不存在线性
关系,则式 (1) 中的为零向量,即有原假设:
将此原假设作为式 (1) 的约束条件,求得统计量。
式中,;;。
在原假设成立时,统计量 F 应服从分布,故在选择显著水平后,可用式(3)检验原假设:
(3)
若式 (3) 成立,即认为在显著水平下,y对有显著的线性关系,回归方程是显著的。
3)回归系数显著性检验。
检验因子 Xj是否显著的原假设应为:
由式 (1) 可估算求得:
式中, Cij为矩阵中主对角线上第 j 个元素。
于是在原假设成立时, 统计量
故可组成检验原假设的统计量
它在原假设成立时服从分布。
分子通常又称为因子 Xj 的偏回归平方和。
时间序列法是一种动态数据处理方法, 它是一种处理随时间变化而又相互关联的数据的数学方法, 是用来分析各种相依有序的离散数据集合。
时间序列分析的特点在于: 逐次的观测值通常是不独立的, 且分析必须考虑到观测资料的时间顺序, 当逐次观测值相关时, 未来数值可以由过去观测资料来预测, 可以利用观测数据之间的自相关性建立相应的数学模型来描述客观现象的动态特征。
时间序列分析的基本原理是: 对于平稳、正态、零均值的时间序列{xt} , 若 xt的取值不仅与其n 步的各个取值Xt - 1, Xt- 2 ,…… ,Xt- n 有关, 而且还与前m 步的各个
a t- m 有关( n, m =1, 2,…) , 按多元线性回归的思想, 可干扰a t - 1, a t- 2 ,…,
得到最一般的ARMA 模型:
(1)
式中, 称为自回归( Auto- Regre-ssive) 参数;称为滑动平均( MovingAverage) 参数; {a t} 这一序列为白噪声序列。
式( 1)称为Xt的自回归滑动平均模型( Auto- Regressive Moving Average Model, ARMA ) , 记为 ARMA( n , m) 模型。
当时, 模型( 1) 变为
(2)
式( 2) 称为 n 阶自回归模型, 记为 AR( n) 。
当时, 模型( 1) 变为:
(3)
式( 3) 称为 m 阶滑动平均模型, 记为MA( m) 。
为方便对式( 1) 进行描述, 引入线性后移算子B
并令:
则有:
(4)
即满足 ARMA( p, q) 模型的时序{Xt} 可由现时刻以前的白噪声( 输入随机冲量) 序列{ a t} 通过系统G ( B ) 的作用而完成。
(5)
注: 函数。
自相关函数是描述随机信号 X ( t) 在任意两个不同时刻 t1、t2取值之间的相关程度。
它是时间序列模型识别的基本分析工具。
对于一个平稳、正态、零均值的随机过程{ Xt
} 的自协方差函数为: (6)
当 k= 0 时, 得到{Xt} 的方差函数:
(7),自相关函数定义为:
(8)
偏相关函数是分析时间序列模型概率特性的另一指标。
它的定义是: 已知{Xt} 为一平稳时
间序列,若能选择适当的 k 个系数, 将 Xt表示为Xt- 1的线性组合。
(9)
当这种表示的误差方差(10)为极小时, 则定义最
后一个系数为偏自相关函数( 系数) 。
根据AR( n) , MA( m) , ARMA( n, m) 模型下自相关函数和偏自相关函数的性质, 可以直接给出初步识别稳定时间序列模型类型的依据, 如下表所示。
数据样本应满足平稳、正态、零均值的条件, 因此对实际的沉降序列进行时间序列分析前应进行平稳化和均值化处理, 步骤如下:
1) 对原始数据进行平稳性检验; 2) 对差分后的序列做均值化处理; 3) 对新序列计算自相关和偏相关函数, 进行模型识别; 4) 对所选模型进行参数估计; 5) 对模型适用性进行检验; 6) 确定预报模型, 进行预报。
灰色系统分析模型
GM(1,1)模型是最常用的一种灰色模型,它是由一个只包含单变量的一阶微分方程构成的模型。
用X灰色模块构成微分方程。
(1),经过微分求解
(2)
则有GM(1,1)预测模型方程为(3)
首先是建立模型,并对建立好的模型进行检验,若检验合格并符合实际情况,则可用它来对实际情况进行预测-灰色预测模型检验不仅包括残差检验,关联度检验,还包括后验方差检验-在本文中主要是采用后验方差方法检验,即对残差分布的统计特性进行检验,它由后验差比值C和小误差概率P 共同表达。
卡尔曼滤波方程在实质上是一组递推的计算公式,其包含一个递推过程,是一个不断预报且不断修正的过程,因此更符合实际情况,有助于实时实地处理多期复测数据。
本文中直接给出离散卡尔曼滤波的递推公式:
进一步预测(4)
一步预测误差方差阵
(5)
滤波增益矩阵
(6)
状态估计
(7)
状态估计误差方差阵(8)
以上即为卡尔曼滤波基本方程-
只要给定初始值X0和D0 ,根据t k时刻的观测值,就可以推算出t k时刻的状态估计Xk。
卡尔曼滤波模型的精度,即其单位权方差的估值可按式(9)计算。
(9) n为观测值的个数;Vx是Xk/k-1的改正数;Vk 是Yk的改正数;而分别为Xk/k-1的验前协方差阵和权阵,分别为Yk的验前协方差阵和权阵。
(注:可编辑下载,若有不当之处,请指正,谢谢!)。