李彦苍
- 作品数：96 被引量：221H指数：8
- 供职机构：河北工程大学更多>>
- 发文基金：国家自然科学基金河北省自然科学基金河北省高等学校科学技术研究指导项目更多>>
- 相关领域：建筑科学自动化与计算机技术经济管理交通运输工程更多>>
- 基于信息熵和改进ACO的房地产开发投资组合决策研究
- 房地产业已成为推动我国国民经济持续、快速发展的具有高回报、高风险的支柱产业，如何减少投资风险损失是理论界和实业界面临的亟待解决的现实问题。房地产开发项目投资组合是一种分散非系统风险的重要策略，但现有的相关模型及算法存在诸...
- 李彦苍
- 关键词：房地产投资组合信息熵蚁群算法
- 文献传递
- 玄武岩纤维再生混凝土高温水冷损伤试验研究
- 2024年
- 为研究消防喷水灭火对纤维再生混凝土力学特性的影响,以玄武岩纤维(BF)体积掺量和历经最高温度为变化参数,共设计90个玄武岩纤维再生混凝土(BFRC)标准立方体试块,进行高温喷水冷却和抗压强度—声发射(AE)试验,探讨BF体积掺量和历经最高温度对BFRC力学性能的影响。结果表明,当温度升到1 000℃,试块表面脱落,骨料全部露出,试块的完整性遭到严重破坏;试块的剩余抗压强度在温度为200~400℃时下降趋缓,抵抗高温的效果明显;BFRC的高温喷水冷却受压损伤过程可分为初期压密与裂纹萌生阶段、裂纹扩展汇集阶段和峰后破坏阶段,各阶段的声发射振铃累计计数具有明显差异;拟合得到消防喷水灭火后BFRC抗压强度计算公式,可为评估不同BF体积掺量及历经最高温度对BFRC抗压强度的影响提供参考。
- 王晓磊许登钰李彦苍刘历波曹志鹏
- 关键词：玄武岩纤维再生混凝土剩余抗压强度
- 离散变量结构优化方法研究现状及趋势被引量：2
- 2011年
- 为了对离散变量结构进行优化设计,相关学者对离散变量结构优化设计的理论和方法进行了大量研究,并做出了许多有益的成果。在总结前人研究的基础上对离散变量结构优化设计的研究现状及其发展历程进行了阐述,为使人们对离散变量结构优化的认识更全面深入,按照时间的先后顺序,对离散变量结构优化设计方法进行分类,并对现今比较实用的几种离散变量结构优化方法进行了系统分析,在说明其优点的同时,还总结了一些较为流行的改进方法,进而指出蚁群算法是一有前途的优化方法。根据离散变量结构优化设计问题的特点,对离散变量结构优化设计理论及方法的发展未来做出尝试性的探讨。
- 李彦苍赵丽娜
- 关键词：离散变量结构蚁群算法
- 一种齿轮驱动的伸缩舭龙骨系统的控制方法
- 一种齿轮驱动的伸缩舭龙骨系统的控制方法，由舭龙骨主体结构，和在舭龙骨主体上方的可以沿着滑轨伸展、收回的附加板组成。所述的舭龙骨主体结构，靠近船体一侧的边缘固定在舭部外板上，连接位置设置覆板加强；所述的附加板位于舭龙骨主体...
- 李彦苍阎震王旭
- 文献传递
- 基于计算群体智能的高层和超高层建筑结构体系可靠度分析
- 李彦苍史三元周书敬索娟娟石华旺刘历波马利华安新正高天宝魏翠玲于洋杜命刚刘丽萍
- 该研究分析了高层和超高层建筑结构体系失效机理，在完成算法设计的基础上，采用蚁群算法、粒子群算法等计算群体智能方法对高层和超高层建筑结构体系可靠度分析中的主要失效路径确定、可靠度指标的计算等问题进行了研究，实证分析验证了方...
- 关键词：
- 关键词：高层建筑结构
- 基于信息熵的改进狮群算法及其在组合优化中的应用被引量：6
- 2021年
- 狮群算法是一种具有较强寻优能力的群智能算法.为了克服基本狮群算法中因狮王替换的长周期性导致收敛速度较慢,幼狮选择策略较盲目导致的前期遍历性不足,幼狮步长扰动因子受解空间影响过大和算法后期局部收敛速度慢等缺陷;本文在原始狮群算法的基础上改良了狮王的替换策略和幼狮选择的概率,引入信息熵分别控制不同幼狮的步长,引入狮王稳定因子解决幼狮后期选择的盲目性,并适当调整狮群整体构成方式.由信息熵的值来度量狮群算法中幼狮选择的不确定性,通过设置不同的扰动因子达到控制算法中不同幼狮的移动范围,实现算法的自适应调节并增大算法的鲁棒性.仿真实验、桁架优化算例和TSP问题求解对比验证了改进算法的有效性.该研究为组合优化问题的求解提供了一种新的思路和方法.
- 李彦苍巩翔宇
- 关键词：群智能信息熵组合优化
- 基于正交试验和超声波波速的水库底泥透水混凝土性能研究被引量：1
- 2024年
- 水库中的黏土、砂、有机物和无机矿物等结合并沉淀形成了水库底泥,水库底泥通常以不规则非均质体的黏土胶状物存在,呈流塑状态,具有良好的可塑性,颗粒之间较为松散。水库底泥的堆积会使水库的蓄水和防洪能力减弱,进而缩小水库容量,缩短水库寿命,影响航运交通等。另外水库底泥的长久堆积,其所含有的有机物还可能会对周边环境造成污染,水环境安全指数降低,进而对人类生存构成潜在的威胁,因此迫切需要对水库底泥进行资源化利用。为提高水库底泥在建筑材料领域的附加值利用率,将水库底泥作辅助胶凝材料制备透水混凝土。通过正交试验对水库底泥透水混凝土进行配合比设计优化研究,分析矿渣粉、水库底泥和增强剂对水库底泥透水混凝土干密度、总孔隙率、有效孔隙率、透水系数、超声波波速和28 d抗压强度等性能指标的影响,研究超声波波速与孔隙率、透水系数和28 d抗压强度之间的关系,探究试件的质量和超声波波速随冻融循环次数的演化规律。结果表明,随着水库底泥的掺入,水库底泥透水混凝土的干密度、抗压强度和超声波波速不断下降,孔隙率和透水系数不断增大;矿渣粉掺入使得试件的干密度、抗压强度和超声波波速先增大后减小,孔隙率和透水系数先减小后增大;增强剂对试件的性能指标影响不明显。3种因素对水库底泥透水混凝土的干密度、总孔隙率、有效空隙率、透水系数、超声波波速和28 d抗压强度影响排序为水库底泥掺量>矿渣粉掺量>增强剂掺量;超声波波速与孔隙率、透水系数和28 d抗压强度的曲线拟合相关性良好;随着冻融循环次数增加,试件质量损失率逐渐增大、超声波波速逐渐下降,矿渣粉和增强剂可以改善试件的冻融耐久性。研究成果将推进水库底泥在制备建筑材料中的开发与应用,有望为水库底泥透水混�
- 李彦苍张子鹤张春元冯胜雷石华旺
- 关键词：水库底泥透水混凝土超声波波速正交试验冻融耐久性
- 基于Inception-BiLSTM和迁移学习的结构损伤识别
- 2024年
- 针对传统卷积神经网络(convolutional neural network,CNN)方法在时空特征提取存在不足,提出了一种改进的Inception与双向长短期记忆(bi-directional long short-term memory,BiLSTM)联合模型,以全面学习振动信号中的空间和时序信息。首先,构建具有多尺度感受野的Inception模块,自适应地提取不同尺度下的空间特征;其次,BiLSTM序列化处理时间特征,以深度挖掘时间相关性;最后,通过全局平均池化和Softmax分类器来实现钢框架结构的损伤识别。为评估该模型对噪声的鲁棒性,引入高斯白噪声作为干扰。此外,采用迁移学习策略来评估模型在不同强度激励和小样本下的泛化能力,确保适用于不同的损伤识别任务。结果表明,与传统的CNN方法相比,该模型在无噪声条件下及信噪比超过25 dB时保持了100%的识别精度。该方法解决了土木工程应用中样本量不足和不同强度激励的实际挑战。通过微调预训练模型的参数,实现了在不同强度激励和小样本情况下的知识迁移与泛化,从而增强了模型的实际适用性。
- 王二成肖俊伟李家豪吴雪柴颖珂李彦苍
- 关键词：钢框架损伤识别INCEPTION
- 基于信息熵的改进人工蜂群算法被引量：34
- 2015年
- 为了克服人工蜂群算法在处理复杂性问题时收敛速度惺、收敛精度不高、易早熟等缺陷,在原始人工蜂群算法的基础上引入信息熵.信息熵本身是不确定性的一种度量,由信息熵的值来度量人工蜂群算法中跟随蜂选择的不确定性,通过控制信息熵的值达到控制算法中跟随蜂选择过程的目的,实现算法的自适应调节.通过对测试函数和不同规模TSP问题的模拟仿真,对人工蜂群算法、蚁群算法和其他改进方法进行了对比,验证了所提出改进方法的可行性和有效性.
- 李彦苍彭扬
- 关键词：人工蜂群算法信息熵组合优化
- 基于人工鱼群算法的桁架结构的优化被引量：5
- 2012年
- 针对基本人工鱼群算法在解决桁架结构优化问题时存在的后期收敛速度慢、寻优精度不高等缺陷,在算法初期采用Logistic方程初始化解群,提高求解效率和质量,在算法运行过程中利用粒子群优化算法惯性权重调整策略对人工鱼的步长进行改进,以提高寻优的速度和精度。将改进后的算法应用到桁架结构优化中,以桁架截面尺寸为设计变量,结构最小重量为目标函数建立优化设计模型,运用MATLAB进行模型优化分析,并与其它算法优化结果进行对比。结果表明,改进的算法在收敛速度与寻优精度方面均有所提高,尤其在迭代计算的初期,效果非常明显。
- 李彦苍程芳萌杨贝贝张学志
- 关键词：人工鱼群算法尺寸优化桁架自适应混沌
