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混凝土防渗墙是深厚覆盖层地基上修建土石坝的主要坝基防渗结构,是保证大坝安全的关键防线,因此,精细模拟防渗墙的受力状态,对于合理评价深厚覆盖层上土石坝工程具有重要意义。联合增量迭代法和有限元-比例边界有限元耦合方法,实现了土石坝应力变形的跨尺度精细化分析,克服了中点增量法求解局部强非线性问题时精度低的缺陷;发现了防渗墙-心墙接头附近和防渗墙底部土体剪切带的局部大应变特性,阐明了传统方法无法描述土体局部大应变而高估防渗墙应力的机制;提出了设置薄层单元来模拟应变局部效应的高效计算方法,实现了超深覆盖层上高沥青心墙坝防渗墙受力状态的三维精细化分析。本研究发展的有限元-比例边界元-增量迭代法-预设薄层单元的跨尺度非线性分析方法可为深厚覆盖层上土石坝防渗墙的安全评价和设计优化提供理论和技术支持。 相似文献
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刘高村王绪本袁崇鑫李德伟谢卓良 《物探化探计算技术》2023,(4):484-496
传统大地电磁反演通常是基于确定性梯度的迭代求解,不仅需要大量时间计算雅可比矩阵,还依赖于初始模型的输入和正则化因子等参数的设置。近年来学者们不断引入机器学习方法以试图改善大地电磁反演,该方法不需要计算雅可比矩阵,不用输入初始模型,训练好的网络仅需几毫秒就可实现反演成像。这里利用Google团队提出的Transformer神经网络经典框架搭建大地电磁数据和模型之间的映射网络,以9240组正演数据为样本,对Transformer网络参数进行训练。采用南非开源大地电磁数据,实现了由视电阻率图像到电阻率模型的反演成像。研究表明:①经训练后的Transformer网络可以较准确的反映出异常体位置和大小;②网络实现了简单的矩阵并行化运算,大幅度提高训练的效率,且成像效率高于传统的反演。 相似文献