李彦苍
- 作品数：79 被引量：205H指数：8
- 供职机构：河北工程大学土木工程学院更多>>
- 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>>
- 基于改进ACO与PSO算法的结构可靠度分析
- 2012年
- 针对基本蚁群算法的过早收敛问题,引入信息熵,通过优化参数,对基本蚁群算法进行改进,进而寻找结构的最短失效路径。从可靠指标的几何意义出发,利用罚函数法,将结构可靠指标的求解问题转化成相应的无约束优化问题,采用粒子群算法对结构可靠指标进行求解计算。以十杆桁架为例,采用响应面法、遗传算法与本算法对结构可靠指标进行对比计算,结果表明改进蚁群与粒子群算法的收敛速度快,计算精度高。
- 李彦苍恒北北彭双红程秋月伴晨光
- 关键词：结构可靠度可靠指标蚁群算法
- 一种基于未知测度的煤矿安全评价模型被引量：16
- 2004年
- 在分析了煤炭行业原有安全综合评价缺陷的基础上 ,论文建立了未确知测度模型对煤矿安全进行综合评价。提供了一条定量、定性相结合的煤矿安全综合评价的新途径 。
- 李彦苍石华旺
- 关键词：煤矿安全评价未确知测度信息熵
- 面向AEC行业BIM/BLM本土化实现研究
- 2014年
- 我国AEC行业BIM/BLM本土化的实施,不仅是辅助工具和技术手段的更新,更多是设计模式与思维方式的创新。工程建设的信息化,需要建构智能共享、节能环保、行业合作、互益共赢的运营平台,通过BIM技术,实现工程建设全行业、各环节间的设计交互审查与终定成果共享。该技术在推广使用中须采取适应国情、系统帷幄、建规定制、社会适用的宏观决策。本文基于高教视域分析迈向建筑设计BIM时代的困境,呈现问题化解的可行方案。
- 杨旌李彦苍史三元胡启平
- 关键词：本土化研究教学实践
- 基于蚜虫算法的预制装配式混凝土框架结构可靠性分析被引量：3
- 2018年
- 预制装配式建筑的发展是我国建筑业"十三五"期间重要战略之一,而框架结构则是其应用较多的结构体系。基于此,运用系统可靠度理论指导并借助高效率的寻优算法对预制装配式混凝土框架结构进行优化具有重要的理论与现实意义。以预制装配式混凝土框架结构为研究对象,并以系统可靠度为约束条件,利用近年来新提出的一种智能优化算法—蚜虫算法对其进行建模求解,将求解结果与结构可靠度经典算法蒙特卡罗抽样方法进行对比,表明了此方法求解效率与精度更高。
- 李彦苍刘筱玮
- 关键词：混凝土框架结构可靠性分析
- 一种耗能型摇摆子结构及加固既有建筑的方法
- 本发明涉及抗震技术领域，提出了一种耗能型摇摆子结构及加固既有建筑的方法，包括设置在地面上的基础和设置在基础上的加固结构，基础用于与原有建筑间隔设置，加固结构包括摇摆件和耗能桁架，摇摆件铰接在基础上，摇摆件常态下的设置方向...
- 沈金生徐芳艳徐伟东李彦苍申彦利
- 文献传递
- 风险度量尺度研究综述
- 如何更准确地度量风险,有效地进行风险管理是金融机构、政府和学术界密切关注的问题。而现今人们对风险度量尺度的认识还存在一定的误区。文章在介绍了风险度量尺度满足的条件的基础上,对常用的风险度量尺度进行了系统地分析,澄清了一些...
- 李彦苍程芳萌周书敬
- 文献传递
- 基于改进引力搜索算法的桁架结构优化设计
- 2020年
- 引力搜索算法是近几年提出的较有竞争力的群智能优化算法,然而,标准引力搜索算法存在后期收敛速度慢的缺点。为有效利用优化算法来解决结构优化的问题,提出一种改进的引力搜索算法(improved gravitational search algorithm,IGSA)。通过引入Logistic映射,使GSA初始种群遍历整个搜索空间,提高算法找出最优解的可能性。通过引入粒子群算法(particle swarm optimization,PSO)的信息交互机制,利用个体粒子历史最佳位置和种群历史最佳位置动态调整粒子的速度和位置,使个体粒子更快地向适应度值更高的位置移动,使算法搜索能力加强。对6个经典测试函数进行寻优,结果表明改进后算法收敛速度快,收敛精度高,稳定性较佳,跳出局部最佳解的能力较强。用IGSA和GSA对72杆空间桁架进行尺寸优化,与其他算法相比,结果表明IGSA得到最优值的迭代次数明显减少,得到的最优解明显优于通用算法。
- 李彦苍杨宗瑾
- 关键词：测试函数引力搜索算法自适应混沌映射桁架优化
- 改进GA在房地产开发项目投资组合中的应用被引量：1
- 2005年
- 传统遗传算法(GA)存在着易陷入局部最优的缺陷,本文提出了一种先利用信息熵调整遗传与变异的侧重点,实现算法参数自适应调节,而后再利用小生境算法在基因层面上对GA进行优化以确定最优解的改进的遗传算法。并将此算法引入房地产开发项目投资组合中,计算实例证明了该法具有较高的稳定性和鲁棒性。
- 李彦苍周书敬
- 关键词：遗传算法房地产投资组合
- 融合最优邻域扰动和反向学习策略的蝴蝶优化算法被引量：2
- 2021年
- 为解决蝴蝶优化算法(butterfly optimization algorithm,BOA)易出现收敛精度差、易陷入局部极值的问题,提出了一种融合最优邻域扰动和反向学习策略的蝴蝶优化算法(butterfly optimization algorithm combining optimal neighborhood perturbation and reverse learning strategy,ORBOA)。首先,在算法初期引入改进Tent混沌映射,均匀蝴蝶初始位置。其次,在全局搜索阶段引入最优邻域扰动和透镜成像反向学习策略,在保持种群多样性的同时提高算法的收敛速度,并通过贪婪机制择选出最优的蝴蝶个体位置;在局部搜索阶段引入随机权重,增强跳出陷入局优的能力;采用6个基准函数来测试5种算法在30、50、100维度下的搜索性能,结果表明ORBOA具有更高的收敛速度、收敛精度和跳出局优的能力。最后,采用ORBOA对桁架结构进行优化,结果表明桁架结构的总重量可被有效降低。
- 李彦苍卜英乔朱海涛杜尊峰
- 关键词：混沌映射
- 基于M1DCNN-BiLSTM在铝合金桁架结构健康监测的应用研究
- 2023年
- 为克服传统结构健康监测方法在特征提取和时序建模方面的限制,提出一种高效的加速度差值预处理方法,将其应用于多尺度一维卷积神经网络(M1DCNN)与双向长短期记忆网络(BiLSTM)联合模型中,旨在深入研究和评估这一方法在铝合金桁架结构健康监测中的适用性。通过多层次的特征提取和时序建模,实现对振动信号的深层次时空特征表达。利用铝合金桁架的数值模拟和实际振动测试数据,对比不同模型在损伤位置识别和程度预测方面的性能。结果表明:与传统的1DCNN方法相比,M1DCNN-BiLSTM模型能有效识别桁架结构中不同位置的损伤,准确量化损伤的严重程度。该模型在损伤位置和程度预测方面表现出色,准确率和预测精度几乎达到100%。在振动测试实验中,其RMSE、MSE和MAE分别比1DCNN降低了84.5%、97%和84.3%,预测结果与实际损伤程度高度吻合。
- 王二成肖俊伟李家豪李彦苍李彦苍李格格
- 关键词：健康监测卷积神经网络多尺度特征
