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位移反分析的粒子群优化-高斯过程协同优化方法 总被引：2，自引：0，他引：2
针对采用随机全局优化技术进行岩土工程位移反分析存在数值计算量大、效率低的问题,将粒子群优化算法与高斯过程机器学习技术相结合,提出了位移反分析的粒子群优化-高斯过程协同优化方法。该方法利用全局寻优性能优异的粒子群优化算法进行寻优的基础上,采用高斯过程机器学习模型不断地总结历史经验,预测包含全局最优解的最有前景区域,通过提高粒子群搜索效率并降低适应度评价次数,进而有效地降低位移反分析过程中的数值计算工作量。多种测试函数的数学验证和工程算例的研究结果表明该方法是可行的,与传统方法相比较,可显著地降低位移反分析的计算耗时。 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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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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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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PSO-LSSVM模型在位移反分析中的应用 总被引：4，自引：1，他引：3
提出了一种基于均匀设计原理、最小二乘支持向量机(LSSVM)和粒子群优化算法(PSO)的快速位移反分析方法。该方法利用均匀设计和有限差分法获得学习样本,再用粒子群算法搜索最优的最小二乘支持向量机模型参数。并用最小二乘支持向量机回归模型建立反演参数与监测点位移值之间的非线性映射关系,最后用粒子群算法从全局空间上搜索与实测位移最吻合的反演参数。该反演模型利用了粒子群算法高效简单、均匀设计构造高质量小样本以及最小二乘支持向量机的小样本、泛化性能好的特点。将该模型应用于龙滩水电站左岸地下厂房区岩体地应力场的反演分析中,计算结果与实测的位移值和地应力值均吻合较好,说明了该模型在岩土工程快速反演分析中具有良好的应用价值。 相似文献
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将混沌寻优思想引入到粒子群优化算法中,提出了混沌粒子群算法,这种方法利用混沌运动的随机性、遍历性和规律性等特性对当前粒子群体中的粒子进行混沌寻优。通过这种处理使得粒子群体的进化速度加快,从而改善了粒子群优化算法摆脱局部极值点的能力,提高了算法的收敛速度和精度。并将混沌粒子群算法应用于求解分析瞬时投放示踪剂情况下的一维河流水团示踪试验数据以及确定河流水质参数的函数优化问题,结果表明,混沌粒子群算法的收敛性能明显优于粒子群优化算法。 相似文献
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针对地震勘探资料依赖线性优化方法进行波阻抗反演不易得到全局极值的问题,提出一种改进的粒子群优化算法-自适应粒子群优化算法进行波阻抗反演。自适应粒子群优化算法是以群智能优化理论为基础,通过3种可能移动方向的带权值组合进行全局寻优。该方法搜索速度较快,且具有较强的全局寻优能力。通过函数测试和波阻抗反演的应用,结果表明,自适应粒子群优化算法是一种适应能力较强的全局优化算法,用该方法进行波阻抗反演是可行有效的。 相似文献
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基于粒子群支持向量机的三维含水层渗流参数反馈识别 总被引：2，自引：1，他引：1
实际岩土体含水层渗流一般是三维、空间各向异性的。针对三维渗流参数识别的数值正算时间过长,易限于局部最优解的问题,提出了一种基于支持向量机和粒子群优化算法的含水层渗流参数反馈识别方法。采用正交试验设计和有限元程序生成学习样本,利用支持向量机高度非线性映射能力,建立水头与渗流参数之间的映射关系,进而以识别误差目标函数为适应值,通过粒子群优化算法反馈搜索得到渗流参数。该方法可直接利用现有大规模渗流有限元程序进行三维含水层渗流参数识别。算例表明,该方法具有良好的效率和精度。 相似文献
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隧洞围岩损失位移估计的智能优化反分析 总被引：1，自引：0，他引：1
隧洞开挖过程中围岩监测断面的布置一般滞后于掌子面开挖,监测断面布置前围岩已发生的位移称为损失位移。采用优化反分析思路求取损失位移,该思路将损失位移的求解转化为以实测位移与计算位移的误差作为目标函数、岩体力学参数作为决策变量的全局优化反分析问题。针对该全局优化反分析问题是一类高度非线性多峰值且计算代价较高的优化问题,将性能优异的粒子群优化算法与高斯过程机器学习方法相融合,结合FLAC3D数值计算程序,提出隧洞围岩损失位移优化反分析的粒子群-高斯过程-FLAC3D智能协同优化方法。算例研究表明,该方法是可行的,不仅能获得可靠的损失位移预测结果,而且可获取合理的围岩计算模型力学参数,具有全局性好、计算效率高的特点,克服了传统优化反分析方法容易陷入局部最优或过于依赖初始学习样本的局限性。将该方法应用到锦屏二级水电站辅助洞BK14+599断面的损失位移反分析,获得了该断面围岩的损失位移和力学参数,其中,损失位移较大,原因在于岩体开挖后在短时间内弹性变形大。因此,对于地下工程,特别是深部地下岩体工程,在围岩稳定性评价与围岩参数反分析中,损失位移不可忽视,应给予足够重视。 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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基于正交设计的复杂坝基弹塑性力学参数反演 总被引：8，自引：1，他引：8
复杂坝基弹塑性力学参数反演的计算工作量直接取决于采用何种优化方法。根据大坝在运行期的实测资料，运用有限元正交数值试验、回归分析和优化相结合的方法，反演了坝基岩体的弹塑性力学参数。实例研究表明了该方法的有效性和实用性。 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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基于蚁群聚类算法的岩石边坡稳定性分析 总被引：2，自引：0，他引：2
由于岩石边坡影响因素众多且关系复杂,不能用简单的方法进行分析和判断。在工程类比的基础上,一般采用聚类的方法。但由于边坡工程问题环境的复杂性,岩石边坡稳定分析的聚类问题是一个复杂的模糊、随机优化问题,采用传统方法难免带来很多局限性。为了更好地解决这类问题,首次把蚁群聚类算法这种新近提出的仿生聚类算法引入岩石边坡工程领域,以解决其稳定分析问题,提出一种分析岩石边坡稳定问题的新方法。该方法在分析岩石边坡工程实例资料的基础上,采用蚁群聚类算法,以工程类比的思想判断岩石边坡的稳定状态。工程应用证明,该算法可以自动把岩石边坡分成几种类似的状态,判断准确率较高、计算速度较快,是一种比较实用的岩石边坡稳定分析方法,值得在岩石边坡分析领域推广应用。 相似文献