Ushbu tadqiqot qirg‘oqbo‘yi yumshoq siltsimon gruntga o‘rnatilgan egiluvchan qoziqlarning takroriy yonlama yuklar ostida kamayib boruvchi yuk ko‘tarish qobiliyatini yuklashning faqat dastlabki qismidan olingan cheklangan ma’lumotlar yordamida bashorat qilish mumkinligini o‘rganadi. Tadqiqotchilar ochiq va yopiq uchli model qoziqlarni 0,5, 1, 2 va 4 Hz chastotalarda 8.000 siklgacha ikki yo‘nalishli yonlama yuklagan, sakkizta tajriba ma’lumotlar to‘plamini hosil qilgan va bu ma’lumotlarni Reptile meta-o‘rganish usuli bilan o‘qitilgan ikki yo‘nalishli echo-state chuqur tarmog‘iga uzatgan. Taklif etilgan Meta-ESN maqsadli tajribaning faqat dastlabki 100 siklidan, ya’ni butun 8.000 siklli qatorning 1/80 qismidan foydalanganda ham yuk ko‘tarish qobiliyatining uzoq muddatli o‘zgarishini asosiy taqqoslash modellariga qaraganda kichikroq xato bilan qayta tiklagan. Biroq natijalar laboratoriya miqyosi, ma’lum bir siltsimon grunt, ikki xil qoziq uchi turi va muntazam garmonik yuklash sharoitlari bilan cheklangan; model hali haqiqiy qirg‘oq inshootida dala ma’lumotlari bilan tasdiqlanmagan.

Modelning asosiy o‘rganuvchisi bo‘lgan ikki yo‘nalishli echo-state chuqur tarmog‘i (Bi-ESDN) bitta vazifali taqqoslashda test ma’lumotlarida 13,90 × 10^-7 o‘rtacha kvadrat xatoga erishgan. Xuddi shu mezon standart ESN uchun 322,39 × 10^-7, RNN uchun 2.052,38 × 10^-7, LSTM uchun 371,81 × 10^-7 va Transformer uchun 80,14 × 10^-7 deb qayd etilgan. Reptile bilan oldindan o‘qitilgan model dastlabki 100 sikldan foydalanilganda 2,63 × 10^-5 MSE hosil qilgan; bu qiymat Merge usulining taxminan 1/17 qismi va noldan o‘qitilgan Vanilla usulining taxminan 1/8 qismi darajasida qolgan.

Tadqiqot yuklashning dastlabki bosqichida o‘lchangan yuk va siljish naqshlari qoziq-grunt tizimidagi keyingi qattiqlik yo‘qotilishi haqida ma’lumot olib yurishi mumkinligini ko‘rsatadi. Meta-o‘rganishning hissasi bitta tajriba sharoitini yodlab olish o‘rniga turli yuklash chastotalari va qoziq uchi turlaridan umumiy vaqt naqshlarini o‘rganib, yangi sharoitga kam sonli o‘lchovlar bilan moslashishdan iborat.

Turkiya nuqtai nazaridan usul port inshootlari, qirg‘oq obyektlari va dengiz energetika tuzilmalaridagi qoziq poydevorlarning holatini monitoring qilish tizimlari uchun o‘rganishga arziydigan yondashuvni taklif qiladi. Biroq modelni Turkiyadagi grunt profillariga yoki haqiqiy inshootlarga bevosita ko‘chirish mumkin emas. U mahalliy grunt qatlamlanishi, qoziq geometriyasi, to‘lqin va shamol yuklari, yuvilish, vertikal yuklar, sensor xususiyatlari va dala shovqini yordamida qayta o‘qitilishi hamda mustaqil dala ma’lumotlarida tasdiqlanishi kerak.

Tadqiqotning asosiy muammosi nima?

Qirg‘oq va ochiq dengiz inshootlaridagi qoziq poydevorlar shamol, to‘lqin va oqimlar hosil qiladigan takroriy yonlama kuchlarga duch keladi. Bu yuklar qoziq atrofidagi gruntni qayta-qayta buzib, vaqt o‘tishi bilan qoziq-grunt tizimining qattiqligi va yonlama yuk ko‘tarish qobiliyatini kamaytirishi mumkin. Gisterezis egri chiziqlarining tobora pastga egilishi va dastlabki qiyaliklarining kamayishi, xuddi shu siljishni hosil qilish uchun kerak bo‘ladigan yonlama kuch kamayganini ko‘rsatadi.

Haqiqiy inshootning sig‘im yo‘qotilishini to‘g‘ridan-to‘g‘ri dala monitoringi bilan aniqlash ishonchli bo‘lsa-da, uzoq muddatli ma’lumot, sensor infratuzilmasi va xarajat talab qiladi. Sonli tahlillar iqtisodiyroq bo‘lishi mumkin; biroq batafsil qoziq-grunt modellarini yaratish, hisoblash va haqiqiy xatti-harakat bilan tasdiqlash ham qiyin. Laboratoriya model tajribalari nazorat qilinadigan ma’lumotlar ishlab chiqaradi, lekin har bir ehtimoliy grunt, yuk va qoziq sharoiti uchun alohida tajriba o‘tkazish amaliy emas.

Tadqiqotchilar hal qilmoqchi bo‘lgan muammo yangi ish sharoitida faqat dastlabki bir necha sikldan to‘plangan ma’lumotlar yordamida butun uzoq muddatli sig‘im yo‘qotilishini bashorat qila oladigan va ilgari ko‘rilmagan vazifalarga tez moslasha oladigan surrogat model ishlab chiqishdir.

Taklif etilgan erta ogohlantirish tizimi qanday ishlaydi?

Tadqiqotning birinchi sxemasi laboratoriya va dala o‘rtasida qurilishi ko‘zda tutilgan axborot oqimini ko‘rsatadi. Laboratoriya model qoziq tajribalari turli sharoitlarda sig‘im yo‘qotilishi ma’lumotlarini hosil qiladi, ushbu ma’lumotlar to‘plamlari meta-o‘rganish tizimini o‘qitadi va natijada umumiy yonlama sig‘imni bashorat qilish modeli yuzaga keladi. Maqsad kelajakda haqiqiy qirg‘oq qoziqdan olinadigan dastlabki siklik uyg‘otish ma’lumotlarini ushbu modelga uzatib, qoziqning keyingi sig‘im o‘zgarishini oldindan aytishdir.

Ushbu tadqiqot mazkur jarayonning laboratoriya tajribalari va hisoblash modellashtirish qismini sinaydi. Haqiqiy qirg‘oq qoziqlaridan olingan mustaqil dala monitoring ma’lumotlari bilan yakuniy tasdiqlash tadqiqotda mavjud emas.

Model qoziq va prototip o‘rtasidagi masshtab qanday tashkil qilingan?

Tadqiqotda yumshoq qirg‘oq grunti sharoitidagi po‘lat quvur qoziq asos qilib olingan va prototip bilan model o‘rtasida 20:1 geometrik o‘xshashlik nisbati qo‘llangan. Model qoziqning diametri, ko‘milish chuqurligi va umumiy uzunligi ushbu nisbatga ko‘ra kamaytirilgan. Devor qalinligi esa faqat geometrik masshtab asosida emas, prototip va model qoziqning kritik uzunlik nisbatlari hamda egilish xususiyatlarining mosligi hisobga olinib 1,50 mm etib belgilangan.

Tadqiqotchilar bir xil tana xususiyatlariga ega ikkita model qoziq tayyorlagan. Qoziqlardan biri ochiq uchli, ikkinchisi yopiq uchlidir. Shu tariqa qoziq uchi sharoitining siklik yonlama sig‘im yo‘qotilishiga ta’siri ma’lumotlar to‘plamiga alohida vazifa o‘zgaruvchisi sifatida kiritilgan.

Tajriba idishidagi chegara ta’siri qanday nazorat qilingan?

Model idishi 900 × 700 × 700 mm o‘lchamlarda tayyorlangan. Qoziq bilan gorizontal idish chegarasi orasidagi masofa qoziq diametrining taxminan 9,5 baravari, qoziq uchi atrofidagi nazorat masofasi esa tegishli adabiyotlarda berilgan quyi chegaralardan yuqori saqlangan. Tadqiqot ushbu geometriyadan kelib chiqib, gorizontal va vertikal chegara ta’sirlarini natijalarga nisbatan e’tiborsiz deb qabul qiladi.

Ushbu baholash geometrik masofa mezonlariga asoslanadi. Tadqiqotda ayni tajribani kattaroq idishda takrorlash yoki chegara ta’sirini bevosita o‘lchash orqali amalga oshirilgan qo‘shimcha sezgirlik testi berilmagan.

Siltsimon grunt qanday tayyorlangan?

Tajriba grunti Wenzhou'dagi Oufei Project maydonida yuzadan taxminan 1 metr chuqurlikdan olingan oqim holatidagi siltsimon gruntdir. Dastlabki gruntning solishtirma og‘irligi 2,72; zichligi 1,62 g/cm³; suyuqlanish chegarasi %55,53; plastiklik chegarasi %22,47 va plastiklik indeksi %33,06 deb o‘lchangan.

Qoziqlar joylashtirilishidan oldin gruntga 22 kun davomida vakuumli oldindan yuklash qo‘llangan. Idishga 550 mm samarali uzunlikka ega ikkita prefabrik vertikal dren o‘rnatilgan; drenlar vakuum shishasi va nasosga ulangan. G‘ovak suv bosimi va grunt bosimi fiber Bragg panjarali mikro-piezometrlar va bosim sensorlari bilan, cho‘kish esa 400 va 600 mm chuqurlikdagi plastinalar bilan kuzatilgan.

Birinchi kuni o‘lchovlar har ikki soatda, keyingi kunlarda har sakkiz soatda olingan. Yigirma ikki kunlik jarayon oxirida suv miqdori %7,43 ga kamaygani va drenajsiz siljish mustahkamligi boshlang‘ich qiymatga nisbatan %96,70 ga oshgani qayd etilgan. Biroq ushbu bo‘limda o‘lchangan yakuniy siljish mustahkamligining mutlaq qiymati, noaniqligi yoki statistik ahamiyatlilik testi berilmagan.

Siklik yuklash tajribalari qanday qo‘llangan?

Qoziqlar vakuum bilan yaxshilangan gruntga statik bosib kiritish bilan joylashtirilgan va 24 soat dam oldirilgan. Yuklash ikki yo‘nalishli va siljish nazoratli tarzda amalga oshirilgan. Yakuniy holat uchun yuklash nuqtasidagi yonlama siljish qoziq diametrining 0,1 baravari deb qabul qilingan va siljish orttirmasi 3 mm tanlangan.

Tajriba chastotalari prototip shamol va to‘lqin chastotalarini model masshtabiga o‘tkazish orqali 0,5, 1 va 2 Hz etib belgilangan; ekstremal sharoitlarni ifodalash uchun 4 Hz qo‘shilgan. Har bir yuklash sikli uchun 100 ta ma’lumot namunasi qayd etilgan va tajribalar 8.000 siklda yakunlangan.

Tajriba egri chiziqlari nimani ko‘rsatadi?

Sakkizta kuch-vaqt grafigining barchasida yonlama qarshilik yuklash boshida tez kamayadi, so‘ng sig‘im yo‘qotilishining tezligi sekinlashadi va egri chiziq barqarorroq darajaga yaqinlashadi. Ushbu umumiy shakl turli vazifalar o‘rtasida uzatilishi mumkin bo‘lgan asosiy vaqt naqshini tashkil qiladi.

Yuk-siljish grafiklarida sikllar soni oshgani sari gisterezis halqalari pastga egilib, dastlabki qiyaliklari kamayadi. Dastlabki qiyalikning kichrayishi qoziq-grunt tizimining yonlama qattiqligi kamayganini ko‘rsatadi. Tadqiqotchilar dastlabki tez buzilishni ilk sikllarda qoziq atrofidagi gruntning ko‘proq buzilishi va gruntning vaqt o‘tishi bilan oqish mustahkamligiga yaqinlashishi bilan bog‘laydi.

Ochiq va yopiq uchli qoziqlar hamda turli yuklash chastotalari o‘rtasida gisterezis halqalarining balandligi va maydoni bo‘yicha sezilarli farqlar ko‘rinadi. Tadqiqot bu farqlarni bitta qat’iy vazifa modelining nima sababdan barcha sharoitlarga oson umumlashmasligining tajribaviy asosi sifatida ishlatadi.

Nega echo-state tarmog‘i tanlangan?

Uzoq qisqa muddatli xotira va standart takrorlanuvchi neyron tarmoqlar uzoq vaqt qatorlarini o‘rganishi mumkin; biroq ularda ko‘p sonli o‘qitiladigan parametrlar mavjud. Echo-state network (ESN) katta va siyrak bog‘langan rezervuardan foydalanadi. Standart ESN'da kirish, rezervuar va qayta aloqa bog‘lanishlarining muhim qismi o‘zgarmas qoladi; asosan chiqish qatlami o‘qitiladi. Ushbu tuzilma uzun qatorlarda yengilroq o‘qitish jarayonini yaratishni maqsad qiladi.

Tadqiqotda standart ESN ikki yo‘nalishda takomillashtirilgan. Birinchidan, kirish qatori oldinga va teskari vaqt yo‘nalishlarida qayta ishlangan ikkita rezervuar holati birlashtirilgan. Ikkinchidan, standart chiziqli chiqish qatlami o‘rniga ko‘p qatlamli perseptron ishlatilgan. Natijada hosil bo‘lgan tuzilma ikki yo‘nalishli echo-state chuqur tarmog‘i yoki Bi-ESDN deb atalgan.

Model qanday kirishlardan foydalanadi?

Modelning asosiy kirishlari aktuator siljishi va vaqtdir. Siljish signalining gradienti va cho‘qqi qiymatlari qo‘shimcha xususiyatlar sifatida chiqarilgan, vaqt o‘zgaruvchisining manfiy logarifmik o‘zgarishi ham sig‘im yo‘qotilishining vaqt bo‘yicha tendensiyasini ifodalash maqsadida qo‘shilgan.

Yakuniy kirish vektori quyidagi besh komponentdan iborat:

• Siljish, d
• Siljish gradienti, d_grad
• Siljish cho‘qqi xususiyati, d_peak
• Vaqt, t
• Vaqtning manfiy logarifmik ko‘rinishi, t_log

Modelga g‘ovak suv bosimi nisbati, sekant qattiqlik, to‘plangan plastik deformatsiya, grunt mustahkamligi yoki shunga o‘xshash fizik holat o‘zgaruvchilari berilmagan. Shu sababli model sig‘im yo‘qotilishining vaqt naqshini o‘rganadi, biroq yo‘qotish qaysi fizik mexanizmdan kelib chiqqanini bir-biridan ajrata olmaydi.

Reptile meta-o‘rganishi nima beradi?

Reptile modelni bitta ma’lumotlar to‘plamida eng past xatoga olib borish o‘rniga ko‘plab bog‘liq vazifalardan yangi vazifaga tez moslasha oladigan boshlang‘ich parametrlar fazosini o‘rganishga yo‘naltiradi. Har bir tashqi siklda bitta manba vazifa tanlanadi, model ushbu vazifada bir necha ichki yangilanish bajaradi va asosiy parametrlar vazifada olingan yangi parametrlarga qisman siljitiladi.

Tadqiqotda uchta o‘qitish yondashuvi taqqoslangan:

• Vanilla: Manba vazifadan foydalanmasdan maqsadli vazifada noldan o‘qitish.
• Merge: D₂-D₈ manba vazifalarini bitta ma’lumotlar to‘plamida birlashtirib oldindan o‘qitish.
• Reptile: Manba vazifalarni alohida vazifalar sifatida tanlab, tez moslashadigan umumiy boshlang‘ich parametrlarni o‘rganish.

Merge yondashuvi manba vazifalarda past xato bergan; biroq heterogen vazifalarni farqlamasdan birlashtirgani sababli maqsadli vazifada ortiqcha moslashish va tebranma test xatosini ko‘rsatgan. Reptile manba ma’lumotlarni bitta qator kabi birlashtirish o‘rniga vazifalar orasidagi umumiy va farqli tuzilmalarni moslashuvchan boshlang‘ich parametrlarga aylantirishni maqsad qiladi.

Bi-ESDN boshqa vaqt qatori modellari bilan taqqoslanganda qanday ishlagan?

D₁ ma’lumotlar to‘plamida dastlabki 2.000 sikl o‘qitish, qolgan 6.000 sikl test uchun ishlatilgan. Barcha qatorlar xotira talabini kamaytirish maqsadida 10 baravar pastga namunalangan va har bir ma’lumotlar to‘plami 80.000 vaqt qadamiga tushirilgan.

Transformer'ning o‘qitish xatosi Bi-ESDN'ga yaqin bo‘lsa-da, test xatosi taxminan 5,8 baravar yuqori. Tadqiqotdagi diqqat xaritasi muntazam garmonik kirish Transformer ichida yuklash chastotasiga bog‘liq shaxmat taxtasiga o‘xshash diqqat naqshini hosil qilganini ko‘rsatadi. Tadqiqotchilar chastota o‘zgarganda ushbu qat’iy naqsh yangi vazifaga ko‘chmasligi mumkinligini va test xatosining ortishini shu bilan bog‘laydi.

Oldindan o‘qitish yondashuvlari qanday taqqoslangan?

Merge usuli o‘qitish ma’lumotlarida eng past yo‘qotishga erishgan, biroq test ma’lumotlarida eng yuqori xatoni hosil qilgan. Reptile'ning o‘qitish xatosi Merge'dan yuqori bo‘lsa-da, test xatosi pastroq. Bu natija maqsadli vazifaga ko‘chiriluvchanlik nuqtai nazaridan faqat manba vazifalardagi o‘qitish muvaffaqiyati yetarli emasligini ko‘rsatadi.

Model qanchalik kam dastlabki ma’lumot bilan bashorat qila oladi?

Maqsadli vazifada ishlatilgan dastlabki o‘qitish bo‘limi mos ravishda 2.000, 1.500, 1.000, 500 va 100 siklgacha kamaytirilgan. Kutilganidek, ma’lumot miqdori kamaygani sari barcha usullarning xatosi oshgan. Biroq Reptile yondashuvidagi o‘sish boshqa ikki usulga qaraganda cheklanganroq bo‘lgan.

Faqat dastlabki 100 sikl ishlatilganda Reptile xatosi Merge usulining taxminan 1/17 qismi va Vanilla usulining taxminan 1/8 qismi bo‘lgan. Shu tariqa model butun qatorning faqat 1/80 qismiga teng dastlabki ma’lumotlardan uzoq muddatli tendensiyani barqaror ravishda qayta tiklagan.

Yakuniy yuk ko‘tarish qobiliyati qanchalik aniq bashorat qilingan?

Tadqiqotchilar qatorning oxirgi 100 soniyasidagi yuqori kuch cho‘qqilarining o‘rtachasini barqaror yonlama sig‘im ko‘rsatkichi sifatida ishlatgan. Haqiqiy barqaror qiymat grafikda taxminan 0,029 kN.

Ma’lumot miqdori kamaygani sari bashorat qilingan yakuniy sig‘im yuqoriga og‘gan. Shuning uchun 100 siklli natija barqaror uzoq muddatli naqshni bersa-da, 2.000 siklli bashorat bilan bir xil aniqlikka ega emas.

Nega manba va maqsadli vazifa o‘xshashligi muhim?

Tadqiqotchilar ma’lumotlar to‘plamlari orasidagi o‘xshashlikni asosiy komponentlar tahlili va vaznlangan Eros o‘xshashligi bilan hisoblagan. D₁ boshqa vazifalar bilan eng yuqori umumiy o‘xshashlikka, D₆ esa eng past o‘xshashlikka ega vazifa sifatida aniqlangan.

D₁ va D₆ alohida maqsadli vazifa sifatida ko‘rib chiqilganda model har ikkisida ham cheklangan ma’lumot bilan bashorat qila olgan. Biroq o‘qitish uzunligi 2.000 sikldan 100 siklgacha kamaytirilganda D₁ xatosi taxminan 13 baravar, D₆ xatosi esa taxminan 50 baravar oshgan. D₆'ning ayrim sharoitlarda pastroq mutlaq MSE berishi model u yerda barqarorroq degani emas. Normallashtirilgan xato o‘sishi manba vazifalarga kamroq o‘xshash maqsadli vazifada kam namunali o‘rganish yanada mo‘rt ekanini ko‘rsatadi.

Model o‘lchov shovqiniga qanchalik chidamli?

Shovqinga chidamlilik kirish va chiqish vaqt qatorlariga oq shovqin qo‘shib, cheksiz, 1.000, 100 va 20 signal-shovqin nisbatlarida tekshirilgan. Shovqin oshgani sari ham o‘qitish, ham test xatolari oshgan, ta’sir test ma’lumotlarida kuchliroq ko‘ringan.

Tadqiqotchilar SNR qiymati 100 dan yuqori bo‘lganda model qoniqarli bashoratlarni saqlaganini qayd etgan. Toza signal energiyasiga nisbatan shovqin darajasi oshganda, ayniqsa SNR 20 sharoitida bashorat farqlari yaqqol bo‘lgan. Tadqiqot shovqin toza signalning %5 qismidan oshganda monitoring ma’lumotlarining amaliy foydalanish qiymati kamayishini bildiradi.

Bu natijalar haqiqiy sensor shovqinining to‘liq ifodasi emas. Tajribada faqat sintetik oq shovqin ishlatilgan; dala sensorlaridagi drift, past chastotali ekologik ta’sirlar, yo‘qolgan ma’lumotlar, vaqt sinxronizatsiyasi xatolari va chet qiymatlar alohida o‘rganilmagan.

Tadqiqotning kuchli tomonlari nimalar?

• Mashina o‘rganish modeli bevosita laboratoriya siklik qoziq tajribalaridan hosil qilingan uzoq vaqt qatorlarida baholangan.
• Ochiq va yopiq uchli qoziqlar hamda to‘rtta yuklash chastotasi bilan sakkizta bog‘liq, biroq bir xil bo‘lmagan vazifa yaratilgan.
• Model faqat o‘qitish xatosi bilan emas, uzoq test bo‘limi va tobora kamayib boruvchi dastlabki ma’lumot miqdori bilan sinovdan o‘tkazilgan.
• Standart ESN, RNN, LSTM, Transformer, noldan o‘qitish va birlashtirilgan oldindan o‘qitish kabi turli taqqoslash usullari qo‘llangan.
• Manba-maqsad o‘xshashligi bilan kam namunali o‘rganish chidamliligi o‘rtasidagi bog‘liqlik alohida tekshirilgan.
• Sintetik shovqin ostida alohida chidamlilik tahlili amalga oshirilgan.
• Sig‘im yo‘qotilishining butun vaqt qatoriga qo‘shimcha ravishda barqaror yakuniy cho‘qqi kuchi ham baholangan.

Tadqiqotning asosiy cheklovlari nimalar?

• Tajribalar laboratoriya miqyosida va bitta asosiy grunt turida bajarilgan.
• Grunt vakuumli oldindan yuklash bilan yaxshilanganligi sababli natijalarni tabiiy yoki boshqa usullar bilan yaxshilangan siltsimon gruntlarga bevosita ko‘chirib bo‘lmaydi.
• Faqat ochiq va yopiq uchli bitta qoziqlar o‘rganilgan; qoziq guruhlari va qoziq-qoziq o‘zaro ta’siri yo‘q.
• Yuklash muntazam, garmonik, ikki yo‘nalishli va siljish nazoratli. Tartibsiz bo‘ron yuklari, birgalikdagi vertikal-yonlama yuklar va haqiqiy spektrlar o‘rganilmagan.
• Yuvilish, qatlamli grunt, qum oralig‘i, suyuluvchan grunt va o‘zgaruvchan ko‘milish chuqurligi tajriba doirasiga kiritilmagan.
• Model kirishlari siljish va vaqt hosilalariga asoslangan xususiyatlar bilan cheklangan; gruntning fizik holatini tushuntiruvchi kirishlar ishlatilmagan.
• Model fizik sig‘im yo‘qotilishi mexanizmini aniqlamaydi, faqat o‘lchangan vaqt naqshini qayta tiklaydi.
• Sakkizta vazifa bir xil tajriba dasturida hosil qilingan; boshqa laboratoriya, boshqa masshtab yoki boshqa sensor tizimi bilan tashqi tasdiqlash amalga oshirilmagan.
• To‘liq sakkiz vazifali leave-one-out tasdiqlash o‘rniga batafsil tahlil asosan D₁ va D₆ ustida jamlangan.
• Natijalar uchun takroriy o‘qitishlar, turli tasodifiy boshlang‘ichlarning taqsimoti, ishonch oralig‘i yoki statistik ahamiyatlilik testi berilmagan.
• Model noaniqlik oralig‘i yoki noto‘g‘ri signal ehtimolini hosil qilmaydi.
• Ikki yo‘nalishli rezervuar real vaqtli onlayn qo‘llashda kelajak kontekstiga ehtiyoj sezadimi va dala qo‘llanmasida sababiy tarzda qanday ishlatilishi batafsil bayon qilinmagan.
• Ma’lumotlarni 10 baravar pastga namunalashning qisqa muddatli kuch cho‘qqilariga ta’siri uchun alohida sezgirlik tahlili berilmagan.
• Haqiqiy qirg‘oq qoziq yoki dengiz shamol turbina poydevorida dala tasdiqlashi amalga oshirilmagan.

Tadqiqot qo‘llab-quvvatlaydigan xulosalar

• Bi-ESDN ushbu laboratoriya ma’lumotlar to‘plamida standart ESN, RNN, LSTM va Transformer'dan pastroq test MSE'sini bergan.
• Reptile oldindan o‘qitishi maqsadli vazifadagi dastlabki ma’lumotlar juda cheklanganida Vanilla va Merge yondashuvlariga qaraganda pastroq xato bergan.
• Manba vazifalar bilan yuqoriroq o‘xshashlik kamayib boruvchi o‘qitish ma’lumotlariga nisbatan barqarorroq bashoratlar bilan bog‘langan.
• Model dastlabki 100 sikl yordamida sig‘im yo‘qotilishining umumiy uzoq muddatli shakli va barqaror cho‘qqi sig‘imini taxminan bashorat qila olgan.
• Sintetik shovqin oshgani sari model ishlashi yomonlashgan, biroq SNR 100 va undan yuqori sharoitlarda nisbatan barqaror qolgan.

Tadqiqot isbotlamagan xulosalar

• Model haqiqiy ochiq dengiz yoki qirg‘oq inshootlarida ishonchli erta ogohlantirish tizimi sifatida ishlashi isbotlanmagan.
• Meta-ESN barcha qoziq, grunt va ekologik yuk sharoitlariga umumlashishi ko‘rsatilmagan.
• Model bashorat qilgan sig‘im yo‘qotilishi ma’lum bir grunt mexanikasi mexanizmidan kelib chiqishi aniqlanmagan.
• 0,008 kN xato barcha muhandislik masshtablarida maqbul xavfsizlik darajasi sifatida tasdiqlanmagan.
• Model noto‘g‘ri signal, o‘tkazib yuborilgan ogohlantirish yoki konstruktiv buzilish ehtimolini hisoblamaydi.
• Laboratoriya miqyosida olingan MSE qiymatlarini bevosita prototip qoziqning xavfsizlik koeffitsiyentiga aylantirib bo‘lmaydi.
• Model texnik xizmat yoki evakuatsiya qarorini mustaqil ravishda qabul qila oladigan dala tizimi emas.

Amaliyot nuqtai nazaridan natijalar nimani anglatadi?

Tadqiqotning eng muhim amaliy g‘oyasi qoziqning butun xizmat muddatini kutmasdan, dastlabki yuklash ma’lumotlaridan uzoq muddatli sig‘im o‘zgarishini bashorat qilish mumkinligidir. Bunday yondashuv dala ma’lumotlari bilan tasdiqlansa, uzoq muddatli monitoring ma’lumotlari hali shakllanmagan yangi inshootlarda yoki ish sharoiti o‘zgargan qoziqlarda erta xavf baholashiga yordam berishi mumkin.

Buning uchun laboratoriya modelidan tashqariga chiqish kerak. Haqiqiy qo‘llanmada qoziq boshi siljishi va yuk ma’lumotlariga qo‘shimcha ravishda g‘ovak suv bosimi, egilish momenti, tezlanish, grunt qattiqligi, yuvilish chuqurligi, to‘lqin va shamol o‘lchovlari kabi fizik kirishlarni baholash; dala sensorlaridagi ma’lumot yo‘qolishi va driftni sinash; bashorat noaniqliklarini hisoblash va muhandislik ogohlantirish chegaralarini mustaqil xavfsizlik tahlillari bilan belgilash kerak.

Tadqiqot usuli va natijalari

Echo-state tarmog‘ining oldinga yo‘nalishdagi holat yangilanishi

\[ \mathbf{R}^{t+1}=\Psi_a\left(\mathbf{W}_{in}\mathbf{X}^{t}+\mathbf{W}_{res}\mathbf{R}^{t}+\mathbf{b}_{R}\right) \]

R^t rezervuarning t vaqtidagi yuqori o‘lchamli holatini; X^t kirish vektorini; W_in kirish og‘irliklarini; W_res rezervuar ichki bog‘lanishlarini; b_R rezervuar siljishini va Ψ_a nochiziqli faollashtirish funksiyasini ko‘rsatadi. Tadqiqotda keng qo‘llaniladigan tanlov sifatida giperbolik tangens ko‘rsatilgan.

Sizib chiqishli rezervuar yangilanishi

\[ \mathbf{R}^{t+1}=\lambda\mathbf{R}^{t}+(1-\lambda)\Psi_a\left(\mathbf{W}_{in}\mathbf{X}^{t}+\mathbf{W}_{res}\mathbf{R}^{t}+\mathbf{b}_{R}\right) \]

λ 0 bilan 1 orasida tanlanadigan sizib chiqish koeffitsiyentidir. U eski rezervuar holatining qancha qismi saqlanishini va yangi kirishning tizimga qanchalik tez qo‘shilishini belgilaydi. Ishlatilgan yakuniy modelda λ = 0,6.

Standart ESN chiqishi

\[ \hat{\mathbf{Y}}^{t}=\mathbf{W}_{out}[\mathbf{X}^{t};\mathbf{R}^{t}]+\mathbf{W}_{back}\hat{\mathbf{Y}}^{t-1}+\mathbf{b}_{Y} \]

W_out kirish va rezervuar holatlarini bashoratga aylantiruvchi chiqish og‘irliklarini; W_back oldingi bashoratning joriy chiqishga qayta aloqasini; b_Y esa chiqish siljishini ko‘rsatadi. Kvadrat qavs ichidagi nuqtali vergul vektorlar birlashtirilganini anglatadi.

ESN yo‘qotish funksiyasi

\[ \mathcal{L}(\mathbf{Y},\hat{\mathbf{Y}})=\frac{1}{N_{out}}\sum_{i=1}^{N_{out}}\left(\sum_{n=T_a}^{T}(Y_i^n-\hat{Y}_i^n)^2+\eta\lVert\mathbf{W}_{out}\rVert^2\right) \]

T_a dastlabki rezervuar holatlari barqarorlashishi uchun ishlatiladigan isitish bo‘limidir va tadqiqotda keng tanlov sifatida butun qator uzunligining taxminan %10 qismi ko‘rsatilgan. η chiqish og‘irliklarini cheklovchi regularizatsiya koeffitsiyentidir.

Teskari yo‘nalishdagi rezervuar

\[ \bar{\mathbf{R}}^{t}=\lambda\bar{\mathbf{R}}^{t+1}+(1-\lambda)\Psi_a\left(\mathbf{W}_{in}\mathbf{X}^{t+1}+\mathbf{W}_{res}\bar{\mathbf{R}}^{t+1}+\mathbf{b}_{R}\right) \]

Ustki chiziqli rezervuar holati kirish qatorini teskari vaqt yo‘nalishida qayta ishlash orqali hosil qilinadi. Maqsad joriy qiymatni bashorat qilishda oldinga va orqaga vaqt kontekstini birgalikda ishlatishdir.

Ikki yo‘nalishli Bi-ESDN chiqishi

\[ \hat{\mathbf{Y}}^{t}=\mathbf{W}_{out}[\mathbf{X}^{t};\mathbf{R}^{t};\operatorname{flip}(\bar{\mathbf{R}}^{t})]+\mathbf{W}_{back}\hat{\mathbf{Y}}^{t-1}+\mathbf{b}_{Y} \]

Oldinga rezervuar, teskari aylantirilib yana vaqt tartibiga keltirilgan orqa rezervuar va joriy kirish bir xil chiqish qatlamida birlashtiriladi. Tadqiqotda chiziqli chiqish o‘rniga ko‘p qatlamli perseptron ishlatilgani uchun ushbu tuzilma Bi-ESDN deb atalgan.

Meta-o‘rganish maqsadi

\[ \min_{\phi}\mathbb{E}_{\pi}\left[\mathcal{L}_{\pi,te}\left(\mathcal{G}_{\pi,tr}(\phi)\right)\right] \]

φ vazifalar orasida o‘rganilgan boshlang‘ich parametrlarni; π manba vazifalar taqsimotidan tanlangan vazifani; G_π,tr tayanch ma’lumotlar ustidagi ichki sikl yangilanishini va L_π,te so‘rov ma’lumotlaridagi test yo‘qotilishini ko‘rsatadi. Maqsad bir necha ichki yangilanishdan so‘ng yangi vazifada past xato beradigan boshlang‘ich nuqtani topishdir.

MAML tashqi sikl gradienti

\[ \mathbf{g}_{MAML}=\frac{\partial}{\partial\phi}\mathcal{L}_{\pi,te}\left(\mathcal{G}_{\pi,tr}(\phi)\right)=\mathcal{G}'_{\pi,tr}(\phi)\mathcal{L}'_{\pi,te}(\phi) \]

MAML ichki sikl optimallashtirishining hosilasini ham tashqi sikl hisobiga qo‘shgani sababli ikkinchi tartibli yoki Jacobian bilan bog‘liq hisoblarni talab qilishi mumkin. Tadqiqot ushbu xarajatni kamaytirish uchun Reptile'dan foydalanadi.

Reptile meta-yangilanishi

\[ \mathbf{g}_{Reptile}=\beta(\phi'-\phi) \]

φ′ tanlangan vazifada ichki sikl yakunida olingan parametrlarni; β meta-o‘rganish tezligini ko‘rsatadi. Asosiy parametrlar vazifaga moslashtirilgan parametrlarga tomon β nisbatida siljitiladi. Tadqiqotda eng yaxshi natija n = 3, β = 0,2 va ichki sikl epoch soni ε = 50 bilan olingan.

Prototip va model qoziq uchun kritik uzunlik

\[ L_{cr,p}=4{,}44\left(\frac{E_{p,p}I_{p,p}}{E_{s,p}}\right)^{1/4} \]

\[ L_{cr,m}=4{,}44\left(\frac{E_{p,m}I_{p,m}}{E_{s,m}}\right)^{1/4} \]

L_cr kritik qoziq uzunligini; E_pI_p qoziqning N·m² birlikdagi egilish qattiqligini; E_s gruntning N/m² birlikdagi Young modulini ko‘rsatadi. p va m indekslari mos ravishda prototip va model qoziqni bildiradi.

Kritik uzunlik o‘xshashlik nisbati

\[ \lambda_L=\frac{L_{cr,p}}{L_{cr,m}}=C_E^{1/4}C_l \]

C_l geometrik o‘xshashlik doimiysi; C_E elastiklik moduli o‘xshashlik doimiysidir. Tadqiqotda C_l = 20 va C_E = 1 deb qabul qilingan.

Egilish o‘xshashligi sharti

\[ \frac{E_{p,p}I_{p,p}}{E_{s,p}}\times\frac{E_{s,m}}{E_{p,m}I_{p,m}}=20^4 \]

Ushbu shart model va prototip qoziqlarning nisbiy egiluvchanlik xususiyatlarini moslashtirish uchun ishlatilgan va model qoziq devor qalinligi 1,50 mm etib belgilangan.

Yuklash chastotasini masshtablash

\[ f_m=f_p\frac{D_p}{D_m} \]

To‘lqin yuklari uchun prototip chastotasi 0,05-0,10 Hz va diametr nisbati 0,64/0,032 yordamida model chastotasi 1-2 Hz; shamol yuklari uchun 0,017-0,05 Hz yordamida taxminan 0,34-1 Hz hisoblangan. Tajriba dasturida 0,5, 1 va 2 Hz chastotalarga qo‘shimcha ravishda ekstremal sharoitni ifodalash uchun 4 Hz qo‘llangan.

Ma’lumotlar to‘plamining kovariatsiya matritsasi

\[ \mathbf{C}_i=\frac{1}{8\times10^4-1}\mathbf{D}_i^{T}\mathbf{D}_i \]

Har bir pastga namunalangan ma’lumotlar to‘plami taxminan 80.000 kuzatuv va uchta asosiy o‘zgaruvchidan iborat. C_i i-raqamli normallashtirilgan ma’lumotlar to‘plamining 3 × 3 kovariatsiya matritsasidir.

Asosiy komponentlarga ajratish

\[ \mathbf{C}_i=\mathbf{U}_i\mathbf{\Sigma}_i\mathbf{U}_i^{T} \]

U_i kovariatsiya matritsasining xos vektorlarini; Σ_i xos qiymatlarni o‘z ichiga olgan diagonal matritsani ko‘rsatadi. Xos vektorlar ma’lumotlar to‘plamidagi ustun o‘zgarish yo‘nalishlarini ifodalaydi.

Vaznlangan Eros o‘xshashligi

\[ \operatorname{Eros}(\mathbf{D}_i,\mathbf{D}_j,\boldsymbol{\omega})=\sum_{k=1}^{3}\omega_k\left|\langle\mathbf{u}_{ik},\mathbf{u}_{jk}\rangle\right| \]

Ikki ma’lumotlar to‘plamining bir xil tartibdagi asosiy komponentlari orasidagi ichki ko‘paytma hisoblanadi va mutlaq qiymat olinadi. Natija 1 ga yaqinlashgani sari ma’lumotlar to‘plamlarining asosiy o‘zgarish yo‘nalishlari ko‘proq o‘xshash deb qabul qilinadi.

Eros vaznlari

\[ \omega_k=\frac{\mathbb{E}(\Sigma_{i,kk},\,i=1,\ldots,8)}{\sum_{k=1}^{3}\mathbb{E}(\Sigma_{i,kk},\,i=1,\ldots,8)} \]

Har bir asosiy komponentning vazni sakkizta ma’lumotlar to‘plamidagi o‘rtacha xos qiymat hissasiga ko‘ra belgilanadi. Ko‘proq dispersiyani tushuntiruvchi asosiy komponent o‘xshashlik hisobida yuqoriroq vazn oladi.

Bi-ESDN giperparametrlari

Giperparametrlar grid qidiruvi yordamida tanlangan. Rezervuar hajmi 1.000, 2.000 va 4.000; MLP qatlamlar soni 3, 4 va 5; qatlam kengligi esa 25, 50 va 100 qiymatlari orasida baholangan. Hisoblash Intel i7-13790F protsessori va NVIDIA RTX 4070 Ti SUPER grafik protsessori yordamida bajarilgan.

Natijalarning texnik xulosasi

• Bi-ESDN bitta vazifali model taqqoslashida 13,90 × 10^-7 test MSE'si bilan eng past xatoni bergan.
• Reptile'ning eng maqbul meta-o‘rganish tartibi n = 3, β = 0,2 va ε = 50 deb aniqlangan.
• Dastlabki 2.000 sikl bilan Reptile test yo‘qotilishi 1,4 × 10^-6 bo‘lgan.
• Dastlabki 100 sikl bilan Reptile MSE'si 2,63 × 10^-5 deb hisoblangan.
• Dastlabki 100 sikl bilan bashorat qilingan barqaror cho‘qqi sig‘imi taxminan 0,037 kN, haqiqiy qiymat taxminan 0,029 kN va mutlaq farq 0,008 kN.
• Manba vazifalarga kamroq o‘xshash D₆'da ma’lumot 2.000 sikldan 100 siklgacha kamaytirilganda nisbiy xato o‘sishi taxminan 50 baravar bo‘lgan.
• Ko‘proq o‘xshash D₁ vazifasida xuddi shu kamaytirish taxminan 13 baravar xato o‘sishini hosil qilgan.
• Sintetik shovqin tahlilida SNR 100 va undan yuqori sharoitlar barqarorroq bashoratlar bilan bog‘langan.

Manba va usul haqida izoh

Tadqiqotning to‘liq asl nomi: Meta-ESN: Early warning on the lateral cyclic capacity of flexible piles using a meta-learning-aided bi-directional echo-state deep network

Mualliflar va to‘g‘ri tartibi: Wei Qin; Yuqi Pan; Yanke Tan; Xin Ye; Hao Wu; Guoliang Dai; Dong Wang.

Birinchi muallif: Wei Qin.

Teng birinchi mualliflik: Teng birinchi mualliflik yoki teng hissa haqida ma’lumot ko‘rsatilmagan.

Mas’ul muallif: Xin Ye. Manbada berilgan aloqa manzili: nixey.ye@connect.polyu.hk.

Institutsional aloqalar:

• College of Civil Engineering and Architecture, Wenzhou University, Wenzhou, Xitoy.
• Key Laboratory of Earthquake Engineering and Engineering Vibration, Institute of Engineering Mechanics, China Earthquake Administration, Harbin, Xitoy.
• Key Laboratory of Engineering and Technology for Soft Soil Foundation and Tideland Reclamation of Zhejiang Province, Wenzhou, Xitoy.
• Key Laboratory of Marine Environment and Ecology, Ministry of Education, Ocean University of China, Qingdao, Xitoy.
• Department of Civil and Environmental Engineering, The Hong Kong Polytechnic University, Hong Kong.
• National Rail Transit Electrification and Automation Engineering Technology Research Center (Hong Kong Branch), Hong Kong.
• College of Civil Engineering, Tongji University, Shanxay, Xitoy.
• Wenzhou Port Group Co., Ltd., Wenzhou, Xitoy.
• School of Civil Engineering, Southeast University, Nanjing, Xitoy.

Muallif–muassasa mosligi: Wei Qin: Wenzhou University, China Earthquake Administration laboratoriyasi va Zhejiang yumshoq grunt laboratoriyasi; Yuqi Pan: Ocean University of China va Wenzhou University; Yanke Tan: The Hong Kong Polytechnic University, Hong Kong temiryo‘l tadqiqot markazi va Tongji University; Xin Ye: Wenzhou University va Zhejiang yumshoq grunt laboratoriyasi; Hao Wu: Wenzhou Port Group va Wenzhou University; Guoliang Dai: Southeast University; Dong Wang: Ocean University of China.

DOI: 10.2139/ssrn.7199956

Jurnal: Ushbu versiya uchun taqrizli jurnal yoki qabul qilingan yakuniy jurnal versiyasi tasdiqlanmagan.

Nashr platformasi: SSRN.

Platforma ta’minotchisi: Elsevier.

Nashr yili: 2026.

Manba turi: Laboratoriya model tajribasi, vaqt qatori tahlili va meta-o‘rganish modellashtirishini birlashtiruvchi tadqiqot preprinti.

Taqriz holati: Ushbu tadqiqot taqrizdan o‘tmagan preprintdir; natijalarni ushbu cheklov hisobga olingan holda o‘qish kerak.

Rasmiy tadqiqot havolasi:SSRN rasmiy tadqiqot sahifasi

DOI havolasi:https://doi.org/10.2139/ssrn.7199956

Ushbu o‘zbekcha izoh yuklangan 32 sahifalik tadqiqot boshidan oxirigacha ko‘rib chiqilib tayyorlangan. Tadqiqotdagi model arxitekturalari, matematik tenglamalar, tajriba qurilmasi, model va prototip qoziq parametrlari, grunt tayyorlash, sakkiz yuklash sharoiti, gisterezis grafiklari, model taqqoslashlari, kam namunali o‘rganish natijalari, vazifa o‘xshashligi va shovqin tahlillari baholangan. Ilmiy topilmalarga tashqi manbalardan yangi natija qo‘shilmagan. Tashqi manbalar faqat DOI, SSRN yozuvi va nashr holatini bibliografik tasdiqlash uchun ishlatilgan.

Tadqiqotning asosiy cheklovlari laboratoriya miqyosida qolishi, bitta asosiy grunt profili ishlatilishi, faqat ikki qoziq uchi turi va muntazam yuklash chastotalari o‘rganilishi, model kirishlarida to‘g‘ridan-to‘g‘ri grunt holati o‘zgaruvchilari mavjud emasligi, noaniqlik intervallari berilmagani va haqiqiy dala qoziqlarida tasdiqlash amalga oshirilmaganidir. Tadqiqot haqiqiy qirg‘oq qoziqda aniq erta ogohlantirish muvaffaqiyati yoki konstruktiv xavfsizlik kafolatini bermaydi.