土木工程英语论文译文内容摘要:

维数以达到优化的效果。 请看下面的例子。 假如通过模糊 量来建立参数蓝本,那么我们的演算就好比如一个组合体里的水平结构的分析。 学术界里还有其它可行的方法就是在有限的水平结构里通过分区来处理。 Valliappan 和 Pham 则采取与扩展原则相近的方法。 、数值分析例子 计算筏式基础时用我们的方法来计算,而计算隧道时用有限元计算方法。 为便于说明,这里介绍一个不太复杂的例子。 图。 这 土壤受到来自基础的大小为 200KN/m 的均匀荷载,设为 3x 方向。 这样一来问题就简化为二维问题即平面应力问题,自然可以运用上面的公式计算,不过要注意一点是指数最高只能是 2。 边界条件满足:左右边界的水平位移与底部及顶部的竖直位移为零。 对于弹性模量 E和 v 给出四个二维的集 321 , FFF 和 4F (见图 2.)以及它们的概率   Fm ,     , 32  FmFm和   Fm。 估算基础的沉降量对设计来说是很一个重要的步骤。 例如工程中的一个典型问题,在点( 0 , 40 ) 处 的 位移 2u 小于 时 ,结 果 为 :          , 40,040,0  ss PlP和          , 40,040,0  ss B e lP,以及图片 iG 如下:    mGmG , 21     mGmG , 43  计算如下: 按 所 说的方法来计算 E 及笛卡尔 积 iF ,一维量   , D 以及我们应经计算出的插值 s。 于是我们计算  vs,1 ,例如,  ,3 7 ,2 2 , v , 通过例子分段线性插值获得 s。 得到笛卡尔积 iF = ii vE ,通过对 x 点的计算结 果得到间隔 ],[ rightileftii GGG  ,计算如下: 在 D 与位移 hiu 之间插值得到 s ,然后         vsvsG xvvxvviii  m a x,m in ( 16) 在 D 与应力 hij 之间插值得到 s ,则         vsvsG xvvxvviii m a xm i n ,  ( 17) 、可视化的结果 通过有限元计算确定 s ,像 hij 一般在绘图区的可视的区域      221121 ,:, axxsaxxC  ,用不同的颜色绘  21,aaA 在 B 的交叉区域。 扩展可视化的概念范围,则我们可以在任意点  21,xx 处描绘  AP xxs 2,1或者  AP xxs 2,1。 在图 ,应力 h11 (从上面所举的例子获得)在区间   2/15,25 mkN 里描绘。 阴影部分表示事件“在任意点 21,xx 处,   15,2511 h ”概率的高低。 如果用模糊量代替模糊测量度,则量 C 按照上面的定义为模糊量。 其它相似的量也可以用可视化这种方法来描述。 挖土的排队问题 在大型的 挖土工作 中,应用到典型的排队 问题。 在 Buckley 的有关著作里有纯粹排队 的方法。 我们的方法是 根据 Li 和 Lee 的主要思想来展开的:我们用模糊参数来建立一个可能的模型,也就是说在术语中的用 排列模型 文件 N 来标示。 相对于马尔可夫链的方法,我们是建立在不同情况下 顾客排队时间 t 与其接受服务的概率 tpk 的关系,用模糊微分方程来表示。 、土木工程的有关问题 我们假定一个闭合循环的排队系统,由一单向服务器(挖土机)与顾客 N(运输车辆)组成。 一旦投入工作,车辆运输、卸载材料,然后再返回运载。 考虑到运输来回的时间变化,在投入工作之前就应排好队。 输入参数平均服务时间 u1 (服务率 u ),平均返回时间 v1 (行车率 v )。 土木工程问题是选择最经济有效的方法。 确定挖土机数量主要是取决于有多少车辆投入营运,太少则因服务时间延长导致成本的提高,而太多则因雇用车辆供过于求而增加不必要的费用。 单位时间里,运输车辆以及挖土机使用达到最佳时,其基本参数与所需时间 T 的关系。 给出 v1 ,反过来它是 由到达率  以及 NT 、运输的总数 N 来确定的。 在项目的规划阶段,规划工程师确定参数 vu1,1 的输入以及计算所投入设备的工作能力。 挖土机的服务率是取决于大量不确定因素:土壤参数 例如纹理结构、内摩擦角、松散程度;土地的可利用性;挖土机的有效回转角度;气象条件等等。 在规划阶段只是知道这些参数的大概值。 对以往的项目统计数据,而不是武断地根据部分可预测的情况对新项目作出结论。 然而正如。
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