An evolutionary approach is applied to solve the nonlinear well logging inverse problem. In the framework of the proposed interval inversion method, nuclear, sonic, and laterolog resistivity data measured at an arbitrary depth interval are jointly inverted, where the depth variation of porosity, water saturation, and shale volume is expanded into series using Legendre polynomials as basis functions. In the interval inversion procedure, the series expansion coefficients are estimated by using an adaptive float-encoded genetic algorithm. Since the solution of the inverse problem using traditional linear optimization tools highly depends on the selection of the initial model, a heuristic search is necessary to reduce the initial model dependence of the interval inversion procedure. The genetic inversion strategy used in interval inversion seeks the global extreme of the objective function and provides an estimate of the vertical distribution of petrophysical parameters, even starting the inversion procedure from extremely high distances from the optimum. For a faster computational process, after a couple of thousand generations, the genetic algorithm is replaced by some linear optimization steps. The added advantage of using the Marquardt algorithm is the possibility to characterize the accuracy of the series expansion coefficients and derived petrophysical properties. A Hungarian oil field example demonstrates the feasibility and stability of the improved interval inversion method. As a significance, the genetic inversion method does not require prior knowledge or strong restrictions on the values of petrophysical properties and gives highly reliable estimation results practically independent of the initial model and core information.
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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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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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为了研究深埋煤矿巷道通常存在长时间、大变形问题,拓展岩土工程反分析的手段,改善岩土工程反分析的效率和精度,首先基于自然选择、自适应变惯性权重、异步变化学习因子的策略改进了粒子群算法并完成了程序实现,通过Sphere和Rastrigrin两函数测试了改进算法的优越性;其次以Matlab软件为平台,联合大型有限元软件ABAQUS,编制了岩土反分析程序GeoPSOInverse.m;最后应用所编程序反演了以不可恢复应变为变量的、不显含时间的泥岩蠕变模型参数。结果证实:改进的粒子群算法在岩土工程参数反演计算中体现出了可靠的反演能力和很快的收敛速度,可进行复杂采矿工程的实践应用。 相似文献
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根据白山抽水蓄能泵站地下厂房开挖过程中的变形观测数据,提出了一种基于响应面法的岩体力学参数反演方法。该方法利用响应面函数建立了岩体力学参数与围岩变形之间的非线性关系。通过有限元数值模拟确立了响应面函数中的系数。定义参数反演的目标函数,将参数反演问题转化为优化问题。分别采用拟牛顿优化算法和遗传算法求解参数反演的目标函数,得到了地下厂房的岩体力学参数。根据反演确定的岩体力学参数,对地下厂房围岩的开挖变形进行了数值模拟,研究表明,有限元模拟的地下厂房与现场观测值基本一致,验证了反演方法的有效性。 相似文献
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遗传算法在边坡数值计算中的应用 总被引：4，自引：0，他引：4
改进了进化方向的遗传算法与有限元数值法，结合并研制了相应的软件。应用该软件对多类型岩土边坡进行弹性模量、内聚力、内摩擦角等参数反演分析，显示误差很小，收敛速度也很快，这说明改进进化方向遗传算法这种新型的优化算法在多类型岩土参数优化估计中具有独特的优势。 相似文献
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常用的确定岩土力学参数的方法有原位测试和室内试验两种,但都存在一定的局限性,参数选择的合理与否,对设计计算及数值模拟分析结果的有效性影响很大。支持向量机法在理论基础和求解算法方面都具有明显优势,为确保岩土力学参数取值的合理性,采用支持向量机法对岩土力学参数进行反演。先通过小波分析理论构造出支持向量机的核函数,再用粒子群算法(PSO)分别优化Morlet小波、Mexico小波和RBF函数的支持向量机模型参数,通过小波支持向量机模型建立反演参数与沉降值间的非线性映射关系。根据正交试验和均匀试验对需反演的岩土力学参数进行设计,结合有限元软件进行计算分析,得到学习样本和测试样本。分别采用Morlet小波、Mexico小波和RBF函数得出的预测结果和原始数据进行对比分析,发现采用Morlet小波核函数预测效果更佳。使用Morlet小波核函数预测的参数输入到Midas模型中计算建筑物最终沉降量,比较计算值与实际监测值,其相对误差不超过8.1%。研究结果表明,该方法在岩土工程参数的反演中具有良好的应用价值,对今后岩土力学参数的确定及校核提供了一种新方法。 相似文献
10.
面向对象的土石坝参数随机反演程序设计 总被引：2，自引：1，他引：1
采用面向对象的软件PowerBuilder作为开发平台 ,运用动态链接库的原理 ,建立了一套面向对象的反演分析法 ,定义了对象类之间的关系 ,确立了有限元的消息流 ,使程序的界面更加友好 ,程序操作更为直观。并针对岩土工程反分析中使用的传统贝叶斯法中存在的缺陷 ,提出了扩展贝叶斯法 ,从概率论和数理统计的原理出发 ,建立了基于决策信息论中AIC准则和最大熵准则的岩土工程随机反演的准则函数。所建立的计算模型和分析方法 ,通过了数值算例的验证 ,从而也表明本文提出的模型和分析方法基础可靠、仿真性强 ,具有广阔的应用前景 相似文献
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挡土墙库仑土压力的遗传算法求解分析 总被引：6，自引：1，他引：5
在对破裂面上滑动土体静力极限平衡分析的基础上,建立了基于优化方法求解无黏性土、黏性土库仑土压力的自变量取值区间和目标函数模型,并采用遗传进化方法进行了实例求解分析。研究结果表明,遗传算法在计算挡土墙库仑主动土压力的过程中,收敛速度快、用时短,并具有较高的计算精度。算例1中5组无黏性土挡土墙的主动土压力的计算结果与经典库仑解析解非常接近,平均误差为1.748 %,平均进化代数为15代。算例2中8组黏性土挡土墙的主动土压力计算结果与文献的解答非常吻合,平均误差仅为0.017 %,平均进化代数为17.125代。遗传算法具有良好的适应性和强大的搜索性能,非常适合求解岩土工程优化问题。 相似文献
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地下工程建设过程中,地下水分布以及岩体渗透参数确定至关重要。基于对解决欠定反分析问题的目标函数分析,通过利用适应度函数、地质统计原理和变差函数等优化,得到了解决地层渗透系数一类水文地质问题的罚函数,为解决欠定的反分析问题提供了一个优化评判准则,并结合粒子群算法建立优化反分析数学模型;提出利用压水试验钻孔水头变化反分析得到地层渗透系数的新方法。对南京地铁上元门车站,进行现场压水试验得到钻孔水头高度,利用经过罚函数优化的反分析数值计算获得地层渗透系数,对压水试验区域的电阻率跨孔CT探测验证了该方法区域上的正确性,该区域的钻孔原位渗透系数测试验证了该方法在数值上的准确性。结果表明,经过罚函数优化的反分析计算的准确率达到90%,说明该方法有助于得到全面的地层水文地质信息,对后续的治理具有指导作用,希望能对类似工程有一定的借鉴意义。 相似文献
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This study presents the probabilistic analysis of the inverse analysis of an excavation problem. Two techniques are used during two successive stages. First, a genetic algorithm inverse analysis is conducted to identify soil parameters from in situ measurements (i.e. first stage of the construction project). For a given tolerable error between the measurement and the response of the numerical model the genetic algorithm is able to generate a statistical set of soil parameters, which may then serve as input data to a stochastic finite element method. The second analysis allows predicting a confidence interval for the final behaviour of the geotechnical structure (i.e. second stage of the project). The tools employed in this study have already been presented in previous papers, but the originality herein consists of coupling them. To illustrate this method, a synthetic excavation problem with a very simple geometry is used. 相似文献
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Due to the multiplicity of factors including weather, the underlying surface and human activities, the complexity of parameter
optimization for a distributed hydrological model of a watershed land surface goes far beyond the capability of traditional
optimization methods. The genetic algorithm is a new attempt to find a solution to this problem. A genetic algorithm design
on the Distributed-Hydrology-Soil-Vegetation model (DHSVM) parameter optimization is illustrated in this paper by defining
the encoding method, designing the fitness value function, devising the genetic operators, selecting the arithmetic parameters
and identifying the arithmetic termination conditions. Finally, a case study of the optimization method is implemented on
the Lushi Watershed of the Yellow River Basin and achieves satisfactory results of parameter estimation. The result shows
that the genetic algorithm is feasible in optimizing parameters of the DHSVM model. 相似文献
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