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张远进: 作品数：19 被引量：43H指数：4; 供职机构：武汉理工大学更多>>; 发文基金：国家自然科学基金湖北省自然科学基金更多>>; 相关领域：建筑科学理学环境科学与工程文化科学更多>>

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卷积神经网络在结构损伤诊断中的应用被引量：21: 2020年; 对卷积神经网络(CNN)在工程结构损伤诊断中的应用进行了深入探讨;以多层框架结构节点损伤位置的识别问题为研究对象,构建了可以直接从结构动力反应信号中进行学习并完成分类诊断的基于原始信号和傅里叶频域信息的一维卷积神经网络模型和基于小波变换数据的二维卷积神经网络模型;从输入数据样本类别、训练时间、预测准确率、浅层与深层卷积神经网络以及不同损伤程度的影响等多方面进行了研究。结果表明:卷积神经网络能从结构动力反应信息中有效提取结构的损伤特征,且具有很高的识别精度;相比直接用加速度反应样本,使用傅里叶变换后的频域数据作为训练样本能使CNN的收敛速度更快、更稳定,并且深层CNN的性能要好于浅层CNN;将卷积神经网络用于工程结构损伤诊断具有可行性,特别是在大数据处理和解决复杂问题能力方面与其他传统诊断方法相比有很大优势,应用前景广阔。; 李书进赵源孔凡张远进; 关键词：损伤识别卷积神经网络小波变换

基于LSTM神经网络的缺失数据随机功率谱估计被引量：2: 2022年; 为了解决随机功率谱中的数据缺失问题,提出了一种基于K近邻回归(K neighbors regressor)与长短期记忆神经网络(long short term memory,LSTM)的预测方法。在实际工程应用中,功率谱的精度随着时程样本的增加而提高。但是,由于测量的限制或数据损坏,存在一些数据难以获取或丢失的情况。对此,引入了机器学习的方法来还原随机功率谱。首先,利用K近邻回归方法填充缺失的数据以获得完整时间历史的样本。其次,建立相应的LSTM神经网络模型进行数据训练。模拟实验结果为在缺失30%和50%数据情况下,采用K近邻回归和LSTM神经网络的方法可以很好地还原目标功率谱。目标功率谱与机器学习还原后的功率谱之间的比较证明了方法的准确性和有效性。; 赵万祥张远进李晓荣; 关键词：数据恢复

带剪力键连接的装配式空腔楼板足尺试验与分析: 2022年; 针对装配式空腔楼板横向连接弱、整体性不强的缺点,提出了一种带有剪力键连接的新型装配式密肋空腔楼板体系。该体系通过在预制空腔板间合理设置抗剪连接键来加强板与板之间的横向联系,从而增强楼板的横向协同工作能力,形成整体工作性能良好的空腔楼板。对该板进行了足尺的静力加载试验和有限元分析,结果表明:剪力键对相邻板的变形起到一定的约束作用,楼板双向受力性能明显。楼板承载能力强、变形小,卸载后残余变形小,板的整体受力性能良好。有限元分析结果与试验结果基本一致,也反映了该板整体工作的特性。既有工业化装配式生产的优势,又有良好的工作性能使得该板具有重要的工程应用价值。; 李书进刘川琦丁注秋张远进傅礼铭; 关键词：装配式建筑剪力键

基于空腔楼板的滚动质量阻尼器减震分析: 随着城市化的不断发展，高层建筑作为一种主要的建筑类型出现的越来越多。在高层建筑的设计建造过程中，抗震是一个关系整个结构安全的主要问题。传统的建筑结构抗震设计对一般建筑结构提出了基本的抗震目标和设计方法，即“两阶段设计和3...; 张远进; 关键词：振动控制参数优化; 文献传递

基于文本挖掘的化工事故致因网络分析被引量：5: 2022年; 为明确化工生产事故的致因因素及其之间的联系,并提出针对性措施,选取2010—2020年国内200例化工事故调查报告。借助文本挖掘和社会网络分析方法,以Python和Pajek为平台,对事故报告进行分词处理,运用词频-逆文档频率(TF-IDF)算法,挖掘了事故中的38项事故特征,包括33项事故致因和5项事故类型。采用Apriori算法挖掘化工事故致因之间的强关联规则,并将事故特征绘制成网络结构图并进行社会网络分析。通过网络中心性分析和凝聚特性分析,挖掘出化工事故关键致因,以及各事故因素之间的交叉影响关系,为化工事故的预防控制提供参考。; 李莉张远进李晓荣; 关键词：文本挖掘事故致因化工事故

带碰撞的惯质调谐质量阻尼器对斜拉索涡激振动控制研究: 2024年; 在以往惯质调谐质量阻尼器(tuned mass damper-inerter, TMDI)的研究基础上,引入非线性碰撞机制,提出一种带碰撞的新型惯质调谐质量阻尼器(pounding tuned mass damper-inerter, PTMDI)来对斜拉索的涡激振动进行控制。该阻尼器不仅能减小装置尺寸,又能利用振子在碰撞过程中产生的加速度突变来提高惯质器的质量放大效应,在一定程度上解决传统惯质型阻尼器一端尽量固接的安装方式,布置上更为灵活。建立了设有该装置的斜拉索涡激减振控制方程,分析了拉索涡激振动特性,并对其减振性能进行了研究。对阻尼器惯容参数和碰撞参数的影响及优化问题进行了探讨,给出了最优参数的取值方法。算例表明,所提PTMDI能显著降低斜拉索的涡激振动响应,且在所提优化方法得到的最优参数下具有更为优越的控制能力。对于常遇风时拉索出现的多模态涡激振动控制分析表明,碰撞机制能使PTMDI的鲁棒性得到提升,对多模态涡激振动也有相当程度的控制效果。; 李书进曾文珑张远进; 关键词：斜拉索涡激振动振动控制

基于情感分析的网络舆情共振研究被引量：1: 2024年; 为有效应对复杂多变的舆情环境,研究孤立发生的单一舆情事件演化成具有某些相同特征的多舆情事件簇或事件集,针对同议题、同情绪等多起舆情事件建立网络舆情共振模型,通过爬取“唐山打人案”和“唐山打人事件被害人首次发声”事件相关微博数据,以及“2021年河南遭遇特大暴雨”和“2023年河北暴雨”相关微博数据,将评论数据进行BosonNLP情感分析,得出其情感分数;并将情感分数作为模型参数,分别对2起不同类型的案例进行检验。研究结果表明:在原生舆情与次生舆情共同作用下,引起网民情绪感染和矛盾冲突,从而发生网络舆情共振,并且共振产生的热度高于单一事件热度;网民消极的态度值会加速舆情共振、不同类型的事件所产生的舆情共振效果是不同的。研究结果可丰富网络舆情以及社会物理学相关理论,可为构建舆情共振的研究框架提供参考。; 宋英华何翼龙张远进; 关键词：网络舆情情感分析随机共振朗之万方程

基于迁移学习和深度学习的驾驶员分心行为识别研究被引量：1: 2024年; 为了解决传统驾驶员分心行为识别模型准确率过度依赖大样本数据集、耗时较长等问题,提出了一种结合迁移学习策略和卷积神经网络模型的方法来对驾驶员分心行为进行识别。首先在模型中引入ImageNet数据集上训练好的网络权重,冻结网络的卷积层;然后去掉原网络中的全连接层,重新添加输出维度为10的FC层;最后在验证集上对比基于迁移学习策略模型与原网络模型的识别精度。结果表明,基于迁移学习策略的分心行为识别模型比原网络模型的平均准确率提升了约4%,显著提高了分心行为的识别率。本研究结果可为驾驶员分心行为识别提供理论与技术支持。; 宋英华郭雅倩张远进; 关键词：驾驶安全

基于SARIMA-SVM模型的季节性PM_(2.5)浓度预测: 2025年; 空气污染是城市环境治理的主要问题之一,而PM_(2.5)是影响空气质量的重要因素。针对传统时间序列预测模型对PM_(2.5)浓度预测缺少季节性因素分析,预测精度不够高的问题,提出一种基于机器学习的季节性差分自回归滑动平均-支持向量机(SARIMA-SVM)融合模型。该融合模型为串联型融合模型,将数据拆分为线性部分与非线性部分。SARIMA模型在差分自回归滑动平均(ARIMA)模型的基础上增加了季节性因素提取参数,能有效分析PM_(2.5)浓度数据的季节性规律变化趋势,较好地预测数据未来的线性变化趋势。结合SVM模型对预测数据的残差序列进行优化,利用滑动步长预测法确定残差序列的最优预测步长,通过网格搜索确定最优模型参数,实现对PM_(2.5)浓度数据的长期预测,同时提高整体预测精度。通过对武汉市近5年的PM_(2.5)浓度监测数据进行分析,结果表明该融合模型的预测准确率相较于单一模型有很大提升,在相同的实验环境下比单一的ARIMA、Auto ARIMA、SARIMA模型分别提升了99%、99%、98%,稳定性也更好,为PM_(2.5)浓度预测研究提供了新的思路。; 宋英华徐亚安张远进; 关键词：支持向量机

色噪声与确定性谐波联合激励下Bouc-Wen动力系统响应的统计线性化方法被引量：4: 2022年; 提出了一种用于求解色噪声和确定性谐波联合作用下单自由度Bouc-Wen系统响应的统计线性化方法。基于系统响应可分解为确定性谐波和零均值随机分量之和的假定,将原滞回运动方程等效地化为两组耦合的且分别以确定性和随机动力响应为未知量的非线性微分方程。利用谐波平衡法求解确定性运动方程,利用统计线性化方法求解色噪声激励下的随机运动方程。由此,可导出关于确定性谐波响应分量Fourier级数和随机响应分量二阶矩的非线性代数方程组。利用牛顿迭代法对上述耦合的代数方程组进行求解。数值算例验证了此方法的适用性和精度。; 孔凡韩仁杰张远进李书进; 关键词：谐波平衡法牛顿迭代法

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