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含水量很高的饱和软土在外荷载作用下沉降很大,小变形分析误差太大,必须通过大变形非线性固结计算来模拟。遗传算法是一种全局优化和搜索的仿生算法。近年来随着工程领域中复杂的大规模非线性系统的出现,遗传算法日益得到青睐,目前已经广泛应用到各个领域中。本文对遗传算法做了改进,主要体现在杂交算子的选取和轮盘赌模型的模拟退火拉伸,并将其用于饱和软土的大变形固结分析,解决其中的关键参数识别问题。研究表明该方法是行之有效的,值得进一步研究探索。 相似文献
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贾善坡 《水文地质工程地质》2012,39(1):31-35
岩土工程优化反分析是一个典型的复杂非线性函数优化问题,采用全局优化算法是解决这个问题的理想途径。结合ABAQUS有限元软件,提出遗传算法与有限元联合反演法,将有限元程序作为一个单独模块嵌入到遗传算法程序中,以测点的实测值与计算值建立误差函数,编制了遗传算法反演分析程序。并给出应用实例验证了该法的有效性,表明该方法可应用于岩土工程中的反演分析工作。 相似文献
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基于粒子群算法与混合罚函数法的有限元优化反演模型及应用 总被引：3，自引：0，他引：3
岩土工程优化反分析是一个典型的复杂非线性函数优化问题,采用全局优化算法是解决这个问题的理想途径。针对常规反演方法应用于岩土工程参数反演时搜索效率低的缺点,结合粒子群算法和遗传算法的特点,充分考虑二者的互补性,提出一种效率较高的全局优化算法,以测点的实测值与计算值建立一种新的评价函数,将多目标优化问题转化为单目标优化问题,用混合罚函数法将约束问题变为无约束问题,构建了一种新的目标函数,将有限元程序ABAQUS作为一个模块嵌入到优化算法程序中,编制了有限元优化反演分析程序。并给出了应用实例验证了该法的有效性和实用性,是一种可行的参数反演方法,可应用于实际工程中复杂岩土介质初始应力场反演、渗流场以及位移反分析 相似文献
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《中国煤炭地质》2016,(8)
根据软土地基的物理力学性质,普遍认为其沉降过程近似为反"S"形曲线。为了研究软土地基沉降过程以及预测最终的沉降量,本文运用这一结论,综合考虑了软土地基沉降的阶段性发展与生物成长模型的数学性质,选用了适应性较高的Weibull成长曲线模型,利用遗传算法在处理岩土类多参数以及非线性问题上的独特优势,通过对3个不同地区具有代表性的软土地基所选工程实例的沉降观测数据进行拟合。结果表明:软土地基经过加载后其沉降发展一般会经历一个类似于生物成长规律的发生、发展、逐步稳定的三个阶段,且反"S"形的成长模型能够反映其沉降的阶段性;采用Weibull模型能够根据反弯点的位置来判断对应时刻所处的沉降阶段,有利于控制施工以及加载过程;运用遗传算法能够很好地解决非线性岩土工程反分析问题,以残差平方和作为目标函数,根据残差值分析可知,用遗传算法得到的Weibull软土地基沉降模型具有较高的精度。 相似文献
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天然岩体存在很多裂隙,而水在这些裂隙中的渗流严重影响岩石工程的稳定性,因此确定天然岩体渗透系数具有重大的实际意义。反演方法是确定岩体渗透系数的一种较理想的方法,渗透系数反演可归结为一个复杂的非线性函数优化问题。由于采用传统优化技术存在不少问题,而目前采用的全局优化算法—遗传算法也存在本质的问题,因此,提出仿生算法-免疫进化规划进行岩体渗透系数反演,并用一个大坝坝基工程的算例证明了算法的有效性。结果表明,其方法可以在仅知道水头的条件下,得到接近实际的渗透系数值。 相似文献
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基于粒子群优化的岩土工程反分析研究 总被引：11，自引：0，他引：11
岩土工程优化反分析本质上看是一个典型的复杂非线性函数优化问题,采用全局优化算法是解决这个问题的理想途径,但由于优化反分析中多次调用正分析的特点使得整个算法的计算效率很低。为了提高优化反分析的计算效率,把一种计算效率更高的新型仿生算法--粒子群优化引入岩土工程反分析领域,提高反分析的计算效率。在此基础上,结合有限元数值分析技术,提出了一种新的岩土工程优化反分析算法--粒子群优化反分析。并通过一个简单算例验证了该法的有效性。 相似文献
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基于遗传算法和BP神经网络的矿井涌水量预测 总被引：2，自引：0，他引：2
为避免BP神经网络极易陷人局部解的问题,针对遗传算法具有全局寻优的特点,提出了用遗传算法优化BP神经网络预测方法,并以刘桥二矿为例,对其矿井涌水量进行了预测。首先选取刘桥二矿区的2005年3月至2006年12月的矿井涌水量数据进行分析,然后使用遗传算法优化BP网络的初始权值和阈值,最后使用BP神经网络进行训练。将其成果与纯BP网络算法进行比较,结果表明：遗传算法优化BP神经网络的预测方法的预测精度高于纯BP网络算法,将其应用于矿井涌水量预测是有效可行的。 相似文献
10.
流域水文模型参数识别的现代优化方法研究进展 总被引：1，自引：1，他引：0
水文参数优化是水文模型发展中的一个重要部分,针对水循环过程模拟中的流域水文模型参数识别的复杂优化问题,回顾了水文模型优化算法的发展历程,对国内外水文模型参数识别算法的最新进展进行了阐述.介绍了模拟退火算法、遗传算法、SCE-UA、粒子群算法等常用算法的参数设定及一般流程,并对编码遗传算法、单纯形混合加速遗传算法和运用融合技术的几种遗传算法以及其它几种常用算法在新安江模型中的优化结果进行了比较,认为混合加速遗传算法是一种较好的方法.在系统研究现代优化算法与传统优化算法的基础上,建立各种优化算法的融合技术和法则可能是进一步提高参数优化算法性能的方向. 相似文献
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桩径优化是桩筏基础以差异沉降最小化为目标的基础优化分析的重要组成部分。基于桩筏基础通用分析方法,结合遗传算法提出了包含非线性约束条件的以差异沉降控制为目标的桩筏基础桩径优化分析模型,并给出了优化分析的实施步骤。通过示例说明了桩径优化的实施情况,对比给出了优化前后基础沉降、桩基荷载分布与筏板分担比、筏板弯矩和剪力结果。最后通过参量分析研究了筏板厚度、桩基参量和土体参量对最优桩径确定的影响程度,桩长和土体特性对桩径优化结果影响显著,而桩体材料特性和筏板厚度对桩径优化结果影响不大。 相似文献
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FengGangding ChenChao 《中国地质大学学报(英文版)》2004,15(4):420-424
The genetic algorithm is useful for solving an inversion of complex nonlinear geophysical equations. The multi-point search of the genetic algorithm makes it easier to find a globally optimal solution and avoid falling into a local extremum. The search efficiency of the genetic algorithm is a key to producing successful solutions in a huge multi-parameter model space. The encoding mechanism of the genetic algorithm affects the searching processes in the evolution. Not all genetic operations perform perfectly in a search under either a binary or decimal encoding system. As such, a standard genetic algorithm (SGA) is sometimes unable to resolve an optimization problem such as a simple geophysical inversion. With the binary encoding system the operation of the crossover may produce more new individuals. The decimal encoding system, on the other hand, makes the mutation generate more new genes. This paper discusses approaches of exploiting the search potentials of genetic operations with different encoding systems and presents a hybrid-encoding mechanism for the genetic algorithm. This is referred to as the hybrid-encoding genetic algorithm (HEGA). The method is based on the routine in which the mutation operation is executed in decimal code and other operations in binary code. HEGA guarantees the birth of better genes by mutation processing with a high probability, so that it is beneficial for resolving the inversions of complicated problems. Synthetic and real-world examples demonstrate the advantages of using HEGA in the inversion of potential-field data. 相似文献
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一种土的非线性弹性本构模型参数的反演方法 总被引：2，自引：1，他引：1
旨在提出一种土的非线性弹性本构模型参数反演的方法。以现今普遍实行的地基载荷试验为基础,依据遗传算法的组合优化理论,采用正演计算和遗传算法优化相结合的方式,建立了土层非线性弹性本构模型参数反演的方法;并依据某黄土场地地基载荷试验数据,实施了黄土土层非线性弹性本构模型参数反演的全过程。计算结果表明,所建立的方法可以实现土层非线性弹性本构模型中相互关联的多个参数的组合优化,并在对初始值要求较低的情况下,可以获得良好的参数反演精度。从而为土的变形特性分析和土与其中及相邻结构的共同作用分析,提供了较好的土体本构模型参数的确定方法。 相似文献
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通过在格雷码遗传算法进化过程中加入单纯形搜索算子,并利用格雷码遗传算法和单纯形法所得到的优秀个体群,作为变量新的变化范围,逐步缩小搜索空间,自动向最优解收缩,提出了水环境模型参数识别的一种新方法——格雷码混合加速遗传算法(GCHAGA),给出了实施该算法的详细步骤。对GCHAGA的收敛性和全局优化性进行了理论和实例分析,并在确定河流横向扩散系数等参数识别问题中,GCHAGA得到了精度较高的全局最优解。与格雷码遗传算法(GCGA)和常规优化方法相比,GCHAGA具有精度高、速度快和适用性强等特点,是一种既可以较大概率搜索全局最优解,又能进行局部细致搜索的较好的非线性优化方法,可广泛应用于各种水环境优化问题中。 相似文献
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考虑到梯级水电站水库联合优化调度模型的高非线性、强约束特点,提出了分形分割与混沌嵌套搜索算法的求解方法。该算法利用嵌套结构把确定性搜索和随机搜索有机结合起来,按照自身的运动规律,直接在优化区间内通过逐步的插值映射来对被优化问题进行优化搜索。通过在南桠河梯级水电站联合优化运行中的成功应用,显示该算法具有参数配置简单、普适性强、稳定性高、全局优化和易于编程等特点,并取得了与POA算法一致的收敛精度且计算速度有优势,从而为求解诸如水库优化调度等具有复杂约束条件的非线性优化问题提供了新的探索。 相似文献
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基于次加载面理论改进的ALPHA模型及其数值实施 总被引：1，自引：0，他引：1
基于次加载面理论对ALPHA模型进行了改进,并在模型中考虑了土体初始各向异性;提出了与模型相适应的半隐式本构积分算法,据此在通用有限元软件ABAQUS平台上开发了相应的用户材料子程序;利用建立的计算程序,对不同排水条件的三轴试验进行了数值模拟。与已有研究成果对比表明,提出的半隐式本构积分算法,可较好地实现复杂本构模型的数值实施。改进的本构模型克服了修正剑桥模型预测的超固结土峰值强度过高、初始屈服面内假定为弹性变形等缺点,能够较好地描述土体初始屈服面内的的非线性和不可恢复性变形特征;通过变化模型参数,可模拟变形特性较为复杂的土体。 相似文献