模糊推理土木工程论文

2022-04-20

摘要:随着智能材料和智能控制算法的研究,智能控制系统已在土木工程结构振动控制中发挥了重要作用。文章比较全面地介绍了目前智能控制中使用的智能材料和智能控制算法,探讨了土木工程结构振动智能控制的实现。今天小编给大家找来了《模糊推理土木工程论文(精选3篇)》，供大家参考借鉴，希望可以帮助到有需要的朋友。

模糊推理土木工程论文篇1：

人工智能技术在机械电子工程领域的应用

【摘要】现如今，每一个国家都特别注意机械电子工程的发展，只有提升了机械电子工程的水平，才能提高本国的生产力竞争水平。随着科技的进步，人工智能得到了实现以及快速发展，它的实现是各个学科的交叉综合，并将这些与机械电子工程进行了有机结合，使得近年来，各个国家高度重视机械电子工程的发展，以提升本国的生产力竞争水平。人工智能是科学技术不断发展的产物，也是各个学科交叉综合之后的成功尝试，将其融入到机械电子工程中，能够提高机械电子的工作效率。机械电子工程是传统机械工程与现代电子工程的有机结合，随着人工智能技术的不断发展，机械电子工程由传统的能量连接向信息连接转换，进入到了一个新的发展领域。机械行业竞争日益激烈，为了在激烈的竞争中取得胜利，机械电子工程企业需要不断提高智能控制水平，加强对人工智能技术的研发，以取得更多的经济效益。

【关键词】机械电子工程；人工智能；应用

1机械电子工程和人工智能技术概述

1.1 机械电子工程

作为一门有较强综合性的学科，机械电子工程与很多专业学科联系紧密，并在发展中不断融合应用这些学科，其关键技术主要包含计算机、电子工程与机械工程。该学科特点主要为：（1）机械电子工程应用范围广、实用性强。机电产品在各学科领域中都有应用，并提升了其他学科的工作效率、减小了其工作强度，例如，在土木工程建设中，大型机电产品是按时交付工期的有力保障。（2）机械电子工程综合性强，机电产品设计中，要灵活应用各学科相关专业技术，在有效组合不同技术的基础上完成工程设计，例如，机电领域中机器人的仿生学结构设计，就运用了生物学知识。在实际使用中，机电系统有很高的效率，能够将人从复杂繁琐的劳动中解放出来，同时，避免了工作人员出现在高危工作的第一线。但将电子技术融入机械工程，会形成复杂的内部结构，这就要求机械电子的从业人员必须对专业知识有全面的认识，对机械制造、电子工程和计算机工程都能有一定程度上的理解，才能将整个机电系统完整的设计制造出来。

1.2 人工智能技术

人工智能技术是计算机学科中的一个分支，在上世纪中期，人工智能概念被提出，明确规定与阐述了其具体内涵，在此阶段，人工智能开始发展，但却没有人类逻辑思考能力。1970年前，人工智能技术发展比较曲折，获得的逻辑思维成果差强人意，从上世纪70年代开始，人工智能技术进入第二发展阶段，迎来蓬勃发展时期，从传统固定发展框架中解脱出来，开始逐步进入人们视线，运用到生产生活中去。第三阶段，人工智能技术进入稳定发展时期，上世纪70年代后期，人工智能技术系统发展呈现明显的科学性，网络时代的来临，使人工智能技术迎来技术创新革命。对人工智能最简单的概述就是利用计算机来模拟人的学习、推理、思考、规划过程，这个过程涉及到计算机科学、语言学、心理学、哲学等学科。对于人工智能技术来讲，其优势在于充分发挥高科技技术优势，促进人们沟通与交流的效率，从而及时快速地掌握各类热点信息，实现信息共享。人工智能技术发展过程中，为社会经济发展提供了重要支撑力，市场消费需求不断扩大，确保企业稳定生产与快速发展。开展人工智能方向的项目投资，一方面促进企业自身生产与发展，另一方面有利于企业自身实现转型优化。现阶段，人工智能产品市场与国内需求不断扩大，比如智能手机，从人脸、指纹识别到智能助手，无一不是利用了人工智能技术，而这些技术的使用所获得的市场反应与经济收益是令人满意的。

2人工智能在机械电子工程领域的应用

2.1 数据分析

信息化时代，人工智能在机械电子工程领域的应用渗透已然相当普范，其构成体系中的模糊推理系统和神经网络系统具有良好的数据分析推理能力，提升了生产的产品品质。增强函数连接是人工智能空间表达最重要的方式之一，在保证精度的前提下实现了数据的高速运算，所形成的模糊推理系统，将信息数据通过极富严谨性、逻辑性的语言表述出来。与此同时，基于网络结构作用，人工智能在机械电子工程领域的应用，还能够推算出无限接近的连续函数，并按照其特有的方式存储信息，实现了更加简便性的操作与控制。但是客观维度上讲，人工智能技术发展还未完全成熟，模糊推理与机械电子工程系统之间的连接不够稳固，相关数据计算能力偏弱，一定程度上限制了其应用空间。

2.2 精准操作

较之其他计算机操作系统，人工智能最大的优势体现为强大的计算能力及逻辑性能。而机械电子工程本身具有极度的复杂性，对操作技术要求较高。人工智能在机械电子工程领域的应用，提供了一种新型运算方式，使之复杂且不易操作的系统变得简单化、人性化，在此过程中，借助模糊推理系统和神经网络系统，并根据人工智能操作要求及目的自行选择设计，最终实现几个简单的按钮即可进行最佳操作。另外，人工智能系统还融合了超声波传感、自动识别以及激光扫描等先进科技，其在机械电子工程领域的应用，更是进一步提升了操作精准性。其中，超声波传感可对距离进行直接测量，并得到精准数据，通过自动识别技术，发出各种操作指令。而激光扫描技术亦可增加数据测量的准确性、可靠性，但容易受粉尘等因素干扰。

2.3 故障诊断

随着网络科技发展与应用，现代化经济市场竞争越发趋向于信息竞争，这在一定程度上加速了人类社会向信息化的转变，基于此人工智能技术日渐成熟，对机械电子工程发挥了不可替代的作用。就当前的机械电子工程而言，其因对输入与输出的描述不够稳定，虽基于推导数学方程更为精准，但仍未能够满足复杂系统的描述需求，其严谨性不足。机械电子工程领域对人工智能系统的建构进一步提升了其自动化、智能化水平，通过构建故障专家系统，保证了整个工程良性运行。常规上一套完整的故障诊断专家系统包括案例库、规则库、知识处理以及人际界面等，其具备不同的功能，并在各个环节发挥着不可替代的作用。案例库主要收集专家知识及经验，为知识处理提供支持。而知识处理的价值则在于，通过组建权值计算、可信度计算等模块，对机械电子工程相关的原始信息进行处理，为故障诊断提供参考。

2.4机械电子在信息自动识别中的应用

自动识别技术就是应用机械电子技术设计制作的识别装置，通过被识别物品和该装置之间的活动，自动地获取被识别物品的相关信息，并提供给后台的计算机处理系统来完成相关后续处理的一种技术。自动识别技术是以机械电子技术为载体，将计算机技术、物理学、通信技术融为一体，实现了一定范围内物品的跟踪与信息的共享，从而给物体赋予智能，实现人与物体以及物体与物体之间的沟通和对话。在机电识别装置对物体扫描识别后，通过构建数学方程模型，应用数学方程解析式，在网络上对物体信息检索或存储，实现信息共享。与传统工程技术相比，信息自动识别技术更加复杂，具有丰富多样的性能，有更高的处理效率，这同样也是人工智能技术的优缺点。

结束语

文章从介绍人工智能技术和机械电子工程的概念出发，简单讨论了人工智能技术在机械电子工程领域中的应用。从文章中可以得知，人工智能技术在机械电子工程领域中的应用极大的促进了机械电子工程的发展和进步。当然，人工智能技术在机械电子工程领域还有很大的发展空间，在实际研发过程中，要格外重视二者之间的高度融合，促进其科学、协调的发展，从而促进中国当今社会的经济发展。

參考文献：

[1]黄伟鹏.人工智能技术在机械电子工程领域的应用[J].电子技术与软件工程，2018，（3）：248.

[2]蓝豪翔.分析人工智能技术在机械电子工程领域的应用[J].中华少年，2018，（2）：240.

（作者单位：内蒙古广播电视网络集团有限公司兴安分公司）

作者：李海香刘丹

模糊推理土木工程论文篇2：

浅论土木工程结构振动智能控制的实现

摘要:随着智能材料和智能控制算法的研究,智能控制系统已在土木工程结构振动控制中发挥了重要作用。文章比较全面地介绍了目前智能控制中使用的智能材料和智能控制算法,探讨了土木工程结构振动智能控制的实现。

关键词:智能控制结构智能材料智能控制算法

结构智能控制包括采用智能控制算法和采用智能驱动或智能阻尼装置实现的两类控制方式。智能控制不同于经典控制理论和现代控制理论的处理方法,具备学习功能、适应功能和组织功能,研究的主要目标不再是被控对象而是控制器本身,从系统的功能和整体优化的角度来分析和综合系统,以实现预定的功能。智能结构控制的研究方法很多,其主要途径有:基于专家系统的专家控制,基于模糊推理和计算的模糊控制,基于人工神经网络的神经网络控制,基于信息论、遗传算法及以上三种方法的集成型智能控制。本文比较全面地介绍了目前智能控制中使用的智能材料和智能控制算法,探讨了土木工程结构振动智能控制的实现。

一、智能材料的分类

智能材料是智能控制实现的载体,将智能材料应用于土木工程结构的振动控制中,具有出力大、响应快、耗能小等许多优点。可用于构建智能控制的材料有两类:一是对环境具有自适应功能,可用作智能控制系统中的驱动器材料;二是用作智能材料系统中的传感材料。

形状记忆合金(SMA)是利用应力或温度诱发相变的机理来实现形状记忆功能的一类材料。其特点是将已在高温下定型的形状记忆合金,置于低温或常温下使其产生塑性变形,当环境温度升高到临界温度时,合金变形消失并可恢复到定型时的原始状态。在此恢复过程中,合金能产生与温度呈函数关系的位移或力,或者二者兼备。

电致流变液体材料(ERF)是由高介电常数、低电导率的电介质颗粒分散于低介电常数的绝缘液体中形成的悬浮体系,它可以快速、可逆地对电场做出反应。其过程可简单描述为:在电场作用下电流变液颗粒自身发生极化,使颗粒排列成链或柱状结构;当外电场高于某一值时,流体状态由液态变为固态,流体类型也由Newton流体变为Bingh流体;当电场削弱或消失时,它又可以快速地恢复到原始状态。通过电场可以实现力矩的可控传递及其他方面的在线无极的可控控制。

电致伸缩材料主要是指压电材料,它有两个基本特性:一是正压电效应,即当压电晶体在外力作用下发生形变时,某些相对应的面上产生异号电荷,这种没有电场作用,只是由于形变产生的极化现象称为正压电效应;二是逆压电效应,即当对压电晶体施加电场时,不仅产生了极化还产生了形变,这种由电场产生形变的现象称为逆压电效应。

磁致伸缩材料是一种同时具有正、逆磁机械耦合特性的功能材料。当它受到外磁场作用时,便会产生弹性变形;若对其施加作用力,则其形成的磁场将会发生相应的变化。因此磁致伸缩材料在智能系统或结构中,常被用作传感器和驱动器(执行器)。

光导纤维亦称智能光纤,光纤具有其他任何材料都无法比拟的优异的传输功能,可以随时提供描述系统状态的准确信息,担任了智能结构系统中“神经网络”的关键角色。同时,又由于通过分析光的传输特性(强度、位相等),可获知光纤周围的密度、温度、压力、压强、电场、磁场等物理特性与环境条件的变化情况,故光纤还可用作传感元件或智能材料系统中的“神经单元”。

功能凝胶又称愈合材料,具有特异功能与极强粘合力的高分子材料,其状态可随环境条件(如温度、压力等)而变化,并能及时向结构供给能量与物质的强力粘合材料。若将它装在脆性管道中埋入结构内部,当结构因严重超载、地震、强台风等原因造成应力过大出现局部裂纹时,脆性管道就能自行断开。呈液态的“愈合剂”便会自动渗进裂缝与微裂缝的各个部位粘合,达到结构自修复与环境自适应的目的。

二、智能控制算法

模糊控制的基本思想是把人类专家对特定的被控对象或过程的控制策略总结成一系列控制规则,通过模糊推理得到控制作用集,并作用于被控对象或过程。模糊系统一般包括五个部分:模糊化接口、数据库、模糊规则集、模糊推理机构、解模糊接口。模糊控制无需建立数学模型,可用于非线性、时变、时滞等复杂系统的控制。众多学者对模糊控制进行了深入的研究,将模糊控制与专家系统、传统控制方法、神经网络、遗传算法等结合在一起,提出了一些改进的模糊控制方案,增加了控制系统的鲁棒性,从而不断改善系统品质。

神经网络具有可充分逼近任意复杂的非线性关系、有很强的鲁棒性和容错性、可以进行大量快速的运算、能够学习适应不确定系统的动态特性等优点。至今已建立了多种神经元与网络的模型,在智能控制领域中应用较多的是:前向多层感知器(BP网)、Hopfield网络、动态递归网络、径向基神经网络RBF等。BP神经网络应用最广,但其存在局部最优问题,收敛速度慢。RBF网络在一定程度上克服了这些问题,理论上有任意逼近性能和最佳逼近性能,其非线性映射能力体现在隐层基函数上,而应用难点在于中心点集的选择。

遗传算法是模拟生物的遗传和长期进化过程建立起来的一种搜索和优化算法,用逐次迭代法搜索寻优。与其他优化算法相比,GA具有全局优化的特点,并采用编码技术,可代替梯度算法。用遗传算法对模糊控制器参数优化和神经网络结构优化已成为当前控制研究领域的热点。将遗传算法用于模糊控制中,可对模糊推理规则和隶属函数进行优化。

模拟退火算法(SA)是目前比较流行的一种随机优化算法,SA模拟的是金属材料加温后的退火过程。从算法上看,SA借助于产生函数确保状态空间各点的概率可达性,通过接受算子模拟平衡态,通过接受算子的定向变化,以保证算法迭代进程的方向性。

三、智能控制在土木工程结构振动控制中的应用

近年来,压电控制得到了越来越多的研究,常用的做法是将压电材料贴在结构的高应变区表面,一方面作为传感器来监测结构的应力状况,另一方面则可作为驱动器,瞿伟廉教授等以框架结构为对象对基于压电材料的结构振动主动控制进行了研究,取得了很好的效果。

形状记忆合金振动控制的研究很多,利用形状记忆合金耗能器控制桥梁和框架等结构地震反应,在被动控制方面并已用于实际工程。韩玉林等设计和制造了一种用于框架结构振动控制的形状记忆合金耗能器,并在二层框架结构模型上进行了振动控制试验,结果表明这种耗能器可以显著改变框架结构的固有频率。

利用电(磁)流变体进行结构振动控制,开展了大量的研究并已研制了多种减振控制器,同时对结构控制方法也作了一系列的探索研究。MR减振驱动器的形式主要有挤压流动式、剪切式、阀式或剪切阀式减振驱动器等几种。Lord公司生产了驱动力可达20t的双推杆式MR流体阻尼器。国内瞿伟廉教授也设计制作了用于土木工程结构控制的MR流体阻尼器。

利用超磁致伸缩材料设计制作了主动振动控制器,并对其进行了试验与分析,取得了较好的控制效果,但目前这些研究仅限于微制造、机械及航空等领域,所研制的控制器还只能控制小型结构或器械,对于大型土木工程结构的控制还有待进一步的研究开发。

智能控制算法在结构智能控制已进行了大量的研究和探讨。张顺宝等通过应用BP神经网络来预测结构状态,为结构主动控制提供了一个可以等待的时间差,从而减小了结构主动控制中的时迟影响。阎石等研究了相邻建筑结构的模糊振动控制。在结构模糊控制中,针对控制规则大多以经验为基础建立起来的现状,欧进萍提出一种通过对结构振动的模糊关系模型分析,来提取控制规则的方法,可有效地用于结构地震反应控制分析。

四、结束语

结构智能控制已成为结构控制的新的热点,智能材料和智能控制算法的研究为土木工程结构的智能控制提供了基础,是土木工程结构振动智能控制的重要组成部分。智能材料在振动控制中的应用很好地提高了控制的精确度和可控性,促进了智能控制方式在结构振动中的推广;智能控制算法不需要精确的数学模型,解决复杂的非线性、不确定、不确知系统的控制问题。

由于土木工程结构振动智能控制涉及学科门类多,使用时还有很多实际问题需要解决,特别是各种智能材料制作的阻尼装置的可靠性、智能控制算法的有效性还需要进一步研究。

(作者单位:徐州空军学院机场工程系)

【参考文献】

1、薛伟辰,郑乔文,刘振勇,李杰.结构振动控制智能材料研究及应用进展[J].地震工程与工程振动,2006(5).

2、张微敬,欧进萍.智能控制算法及其在结构振动控制中的应用[J].世界地震工程,2002(2).

3、Joghataie A,Vahidi A.Designing a general neurocontroller for water towers[J].Journal of Engineering Mechanics,2000(6).

4、Brown A S.Neural Networks for multiobjective adaptive structural control[J].Journal of Structural Engineering,2001(2).

5、李宏男,阎石,林皋.智能结构控制发展综述[J].地震工程与工程振动,1999(2).

6、张景绘,李新民.主、被动振动控制一体化理论及技术(IV)——主动结构和智能结构[J].强度与环境,2004(4).

7、韩建平,李惠等.智能材料与土木工程结构振动控制[J].甘肃大学工业学报,2002(1).

8、彭刚,张国栋.土木工程结构振动控制[M].武汉理工大学出版社,2002.

9、瞿伟廉.土木工程结构振动的智能控制[J].工程力学,2008(2).

作者：孙金坤李培君郭常颖王峰

模糊推理土木工程论文篇3：

大数据环境下工程造价控制策略智能匹配方法

摘要：工程造价控制是保障工程建设项目顺利竣工验收的基本工作，造价管理工作应当细化至每一个施工环节，其是项目管理的重点内容，也是保障企业实现项目社会效益和经济效益的基本前提。在大数据环境下，为提升投资建设项目的经济效益和控制效果，应当在如何提升智能化的工程造价控制策略方面加大研究力度。

关键词：大数据，工程造价，控制策略，智能匹配

一、工程造价控制基本内涵

工程造价控制需要结合项目建设全周期进行考虑，综合运用过程控制理论、现在管理理念等对项目总体造价进行科学管控，通过提高资源利用率、合理调配人力物力资金，实现项目收益最大化，进而推动企业不断向前发展。不同的建设项目，其在实施全过程造价控制时所采取的策略方案以及管控重点各不相同。

建设工程全过程和造价控制的发生环节通常包括如下内容：首先进行项目规划，编写项目建议书（投资估算），提交可行性研究报告，完成设计任务书（设计概算），进行初步设计、技术设计（修正概算），再然后开始施工图设计、建设设计，项目竣工验收（竣工决算）及后续使用养护。

二、研究工程造价控制策略智能匹配方法的意义

借助大数据研究工程造价控制策略的智能匹配方法，主要是为了提升造价控制管理上的精准度。从造价控制效果看，随着项目的推进，节约资金的可能性会随之递减，当建设项目进行到施工阶段才启动造价控制的话，节约资金的可能性已降低至10%左右。由此可见，造成造价失控的原因往往是由于在项目投资决策阶段未及时发现风险，并对造价控制难点进行有效把控，控制策略制定不及时、不科学、不全面。建筑企业尽早准确识别项目潜在风险，提升对工程造价精准施控具有重要意义。

三、我国工程造价控制策略智能匹配方法的应用现状

近十几年我国建设投资项目增长迅猛，建设工程领域的新技术新方法不断涌现，总体建设环境日趋复杂，海量的结构化及非结构化数据给工程建设管理带来极大困难。大量的建设工程管理经验隐藏在这些海量数据之中。利用大数据提高控制策略主要是指利用数据挖掘技术，对既有的历史性工程造价数据进行挖掘，從中分离典型的建设工程案例及成功的管理知识，提升企业工程造价控制策略的精准度，推动工程造价管理的信息化发展。

目前我国工程造价控制策略智能化匹配方法要存在以下三种路径：

第一种，以大数据为基础，建立起适应我国现状的工程造价管理方法体系和平台技术框架。目前，此种理论已经在电网工程以及矿山工程中得到了实践应用。第二种，利用智能算法对历史工程造价样本进行筛选，提取出影响工程造价控制的关键因素，并建立起相应的估算模型。从实践情况看，有学者通过建立自适应结构径向基神经网络对建设成本指数进行预测，并以此为基础搭建起工程造价模型;有的学者通过对历史建设项目相关数据进行挖掘，剖析出了导致建设项目成本超支的核心因素;还有的学者以信息数据统计与分析理论为基础创建了相关测算模型。第三种，将信息化技术与工程造价管理相融合。例如，在电力工程建设项目中讨论BIM技术对造价管理的具体应用。

尽管上述方法在已有初步实践探究，但从应用广度和深度上看，仍可以看出大数据环境下，工程造价管理尚处于理论研究层面，距离其真正落地仍存在不小差距。而想要该技术在实践中获得广泛应用，需要持续深化数据挖掘、人工智能等技术在工程造价分析阶段、反馈程序、控制体系等环节的应用。

基于上述情况，有必要对历史项目数据进行挖掘，寻找到有利于实现工程造价控制策略的数据。

四、工程造价控制策略智能匹配方法的具体应用

根据前文介绍，我们可以得出实现工程造价控制策略智能匹配的路径为：借助大数据筛选技术，找到历史工程造价有关数据，以此为基础搭建起工程造价数据库，并在此基础上建立起控制策略知识库，然后将拟进行的项目与历史项目进行匹配，通过技术筛选出最为相似的项目，然后借助知识推理算法，将历史工程项目中遇到的造价控制风险进行分析，抽离出适用于新项目的控制造价策略。

以数据挖掘与知识推理为基础，借助正态云模型以及模糊Petri网理论，可以搭建出一套较为完整的智能匹配系统，具体如下：首先，需要创建一个数据容量大兼顾数据处理速度快的历史造价数据库，尽可能多地收集建设工程案例以充实数据库;经数据挖掘，形成案例特征库，经专家分析形成控制策略库，这两个数据库共同构成了一体化知识库。对于新案例，需对其特征进行分析，随后利用逆向云将一体化知识库中的历史建设项目抽离出的特征与新案例特征进行比对，在利用正向云对新项目进行特征相似度分析，然后借助模糊Petri进行模糊推理，比对出新项目是否与一体化知识库中的历史项目存在高度相似。如果有，可以则可以从控制策略库中选出适合的工程造价控制策略，以最大程度降低新项目的成本控制风险;如果不存在相似案例，则新项目也将进入案例特征库之中。

参考文献：

[1]全过程控制在工程造价（成本）管理中的应用[J]. 黄文青. 四川建材. 2020（12）

[2]建筑工程管理中全过程造价控制的重要意义[J]. 王保周. 产业科技创新. 2020（33）

[3]建筑工程管理中全过程造价控制的对策分析[J]. 樊文广，张园. 城市建筑. 2020（30）

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[5]基于CBR的公路工程造价估算模型[J]. 李俊达，李远富，王广开. 公路交通科技. 2020（06）

[6]矿山工程建设项目造价管理信息系统设计[J]. 刘欲意，郭海涛. 矿冶工程. 2020（03）

[7]大数据视角下工程造价数据信息服务体系[J]. 张永成，郭帅，叶艳兵. 土木工程与管理学报. 2020（01）

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[11]公路工程造价控制中存在的问题及应对策略[J]. 马毅. 交通世界. 2019（16）