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高堆石坝瞬变-流变参数三维全过程联合反演方法及变形预测 总被引：1，自引：0，他引：1
利用反演分析得到的参数进行高面板坝的应力、变形分析来预测长期变形。由于堆石坝的施工过程和变形机制比较复杂,很难将瞬时变形和流变变形分开,因此,有必要对静力本构模型参数和流变模型参数进行综合反演。利用实测位移资料,以对堆石坝变形较敏感的静力本构模型和流变模型参数为待反演参数,采用基于粒子迁徙的粒子群算法和径向基函数神经网络构建参数反演平台,该方法克服了粒子群算法易陷入局部最优和早熟收敛的缺点,采用经过训练的神经网络来描述模型参数和位移之间的映射关系,节省了参数反演的计算时间。对水布垭高面板坝的反演结果表明,基于反演参数的沉降计算值与实测值吻合得很好,坝体变形在合理范围以内并趋于稳定。 相似文献
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考虑拱效应的高面板堆石坝流变收敛机制研究 总被引：1，自引：0，他引：1
采用一种能模拟高围压条件的堆石料幂函数流变本构模型,探讨狭窄河谷条件下堆石体流变变形的发展规律及相应的控制流变变形的工程措施。数值仿真结果表明,在狭窄河谷中的堆石体存在着拱效应。由于拱效应的影响,如果不考虑堆石体流变导致拱效应减弱而增加的附加变形,数值仿真计算得到的大坝变形将小于其真实的变形。受拱效应影响,堆石体初期变形的速率受到抑制,但随着坝体的升高、蓄水后水压力的加大以及堆石体随时间发展等流变变形因素的影响,堆石体中的拱效应逐渐减弱。要减小面板浇筑后由于其下卧的堆石体流变产生的附加变形,可以尽量利用面板过水及堆石体挡水,以加快堆石体流变变形的完成。采取措施,避免大的陡坡突变以及面板浇筑时间滞后其下卧堆石体断面几个月。 相似文献
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如何准确确定原级配堆石体的力学参数是高堆石坝建设中亟待解决的一个关键问题,参数反演是解决这一问题的可行方法之一,传统的参数反演方法因需要进行大量的有限元正分析,其计算工作量大,反演效率较低。响应面法可以有效克服以上问题,但已有方法仅针对堆石体的瞬变参数,未考虑流变参数,不能满足堆石坝长期变形预测的需要。综合考虑瞬变和流变参数,通过构造更加合理的响应面函数,提出了基于响应面法的高堆石坝瞬变-流变材料参数反演方法,大大提高了反演的效率和精度。以水布垭面板堆石坝为例,采用该方法对坝体瞬变和流变参数进行了反演分析。反演结果表明,计算值与实测值在数值和变化规律上总体符合较好,反演结果合理可靠且更加高效。 相似文献
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板状体磁异常数据反演的PSO算法 总被引：3，自引：2，他引：1
粒子群优化(PSO)算法是根据鸟群觅食过程中的迁徙和群集模型而提出的用于解决优化问题的算法,是一类随机全局优化技术,它通过粒子间的相互作用搜索复杂空间中的最优区域,其优势在于效率高,且又简单易实现。本文讨论了PSO算法用于板状体磁异常数据反演的方法,并与遗传算法(GA)进行了比较。理论和实测磁异常数据反演的结果表明,PSO算法具有更高的找寻最优解效率,是一种很有潜力的位场反演工具。 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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水文地质参数寻优结果的好坏会直接影响到地下水数值模拟的精度,而参数寻优结果很大程度上取决于寻优方法的选择。粒子群算法是一种基于群智能的随机全局寻优方法,算法的缺陷是后期搜索效率低劣。基于随机寻优算法的混合策略,引入有效的约束处理手段和粒子群算法惯性因子的动态非线性调整技术,有机融合粒子群算法与Hooke-Jeeves方法,提出一种适用于水文地质参数反演的HJPSO混合算法。应用研究表明,HJPSO混合算法在参数反演计算中求解精度高、收敛速度快、寻优性能强,是一种值得推广的水文地质参数识别方法。 相似文献
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传统西原模型难以描述岩石的非线性加速流变特性,根据Riemann-Liouville分数阶微积分理论,采用分数阶黏壶及非线性黏塑性体NVPB(nonlinear viscoplastic body)模型,分别取代传统西原模型黏弹性体中的牛顿黏壶及黏塑性体,提出改进的西原模型,并推导出岩石在恒应力情况下的三维蠕变本构方程。模型采用基于流变阶段分解-粒子群-模拟退火算法相结合的智能算法对已有的试验数据进行反演,结果表明该模型能有效地反映岩石3个阶段的蠕变特征。通过对模型的敏感性分析发现,岩石的非线性渐变过程及加速蠕变阶段的快慢程度分别由分数阶导数的阶次及流变指数控制,传统西原模型是改进西原模型的一种特例。 相似文献
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高混凝土面板堆石坝流变的三维有限元数值模拟 总被引：4，自引：0，他引：4
采用一种新的能模拟高围压条件的堆石料幂函数流变本构模型,对水布垭面板堆石坝进行了考虑堆石料流变特性的应力-应变仿真分析。结果表明,考虑堆石料流变特性后的坝体变形有明显的增加,坝体应力有所松弛。堆石体的流变特性使得面板的挠度有所增加,面板顺坡向和坝轴向拉应力极值有所增大。对于分期浇筑面板、分期蓄水的高混凝土面板堆石坝,选用合适的流变本构模型正确地模拟堆石体的流变特性,其结果可以为大坝填筑进度及面板分期浇筑时间的确定提供参考,对于正确地预测大坝的应力变形也具有重要意义。 相似文献
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流变变形对高面板堆石坝面板脱空的影响分析 总被引：8，自引：3，他引：5
面板堆石坝尤其是高面板堆石坝的运行实践表明,堆石的流变现象比较显著。采用基于直接约束算法的接触力学分析方法模拟了混凝土面板和堆石体之间的接触关系。考虑堆石体的流变特性,并结合天生桥一级面板堆石坝的现场观测结 果,对高面板堆石坝中的面板脱空问题进行了有限元计算分析,研究了坝体流变变形对面板脱空和垫层亏坡问题的影响。 相似文献
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针对量子粒子群算法求解水电站群优化调度问题存在的早熟收敛、寻优能力欠佳等缺陷,从种群初始化、进化和变异等方面提出了改进量子粒子群算法。该方法引入混沌搜索增强初始种群质量;通过加权更新种群最优位置中心改善种群进化模式并提升收敛速度;利用邻域变异搜索增加种群多样性避免早熟收敛。同时依据问题特点设计了矩阵实数编码方式与复杂约束处理方法。乌江梯级综合对比分析表明所提方法能切实保证快速获得高质量优化调度结果,有效提高梯级水能利用率,如长序列模拟调度较逐步优化算法分别减少8.9%的弃水和72.3%的耗时,是一种适用于大规模水电站群优化调度的高效实用方法。 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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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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人工神经网络具有很强的非线性处理能力,能够有效地模拟复杂的非线性径流预报过程。传统的基于BP训练算法的人工神经网络具有训练时间较长,容易陷于局部最优值等缺陷,本文对训练算法加以改进,分别使用平均线性粒子群,粒子群和BP算法来优化人工神经网络的各项参数,首先使用标准函数测试了3种算法的全局优化性能,然后用它们对三峡水库的入库径流进行预报,以比较它们的预报性能。结果表明,在3种算法中,平均线性粒子群算法全局寻优的速度最快,稳定性最高,基于平均线性粒子群算法的人工神经网络的径流预报的精度也最高。 相似文献
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针对地震信号多子波分解与重构技术中匹配追踪算法能够根据地震信号自身特点进行自适应分解、但其计算量庞大的问题,笔者提出一种粒子群快速优化算法,用于快速搜索地震信号稀疏分解的最优匹配原子。即在迭代过程中,将搜索区域确定在高斯函数能量集中的部分,避免了搜索过程的"贪婪性",能有效降低稀疏分解复杂度。同时,在粒子群算法中引入了一种多项式变异算子,可以有效避免搜索最优解的过度集中。实验结果证明,此算法将匹配追踪的分解精度提高了67倍,更使计算效率提高了153倍。 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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针对富有机质页岩储层复杂的矿物组分与微观孔缝结构,本文提出基于岩石物理模型和改进粒子群算法的页岩储层裂缝属性及各向异性参数反演方法。应用自相容等效介质理论与Chapman多尺度孔隙理论建立裂缝型页岩双孔隙系统岩石物理模型。开发基于岩石物理模型的反演流程,引入模拟退火优化粒子群算法解决多参数同时反演问题,反演算法能够避免陷入局部极值且收敛速度快。将本文方法应用于四川盆地龙马溪组页岩气储层,反演得到的孔隙纵横比、裂缝密度等物性参数和各向异性参数与已有研究结果一致,能为页岩储层的评价提供多元化信息。 相似文献