| 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 |
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| 引用本文： | 贾善坡,伍国军,陈卫忠.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[J].岩土力学,2011,32(Z2):598-603. |
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| 作者姓名： | 贾善坡 伍国军 陈卫忠 |
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| 作者单位： | 1. 长江大学 城市建设学院，湖北 荆州 434023；2. 山东大学 岩土与结构工程研究中心，济南 250061； 3. 中国科学院武汉岩土力学研究所 岩土力学与工程国家重点实验室，武汉 430071 |
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| 基金项目： | 国家自然科学基金项目资助(No.0720135906,No.51009133); 中国博士后基金项目资助(No.20100471516); 湖北省教育厅项目资助(No.Q20101301); 长江大学科研发展基金项目资助(No.801170010110) |
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| 摘 要： | 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
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| 关 键 词： | 混合粒子群算法 优化反演 混合罚函数法 有限元 岩土工程 |
| 收稿时间： | 2011-03-31 |
Application of finite element inverse model based on improved particle swarm optimization and mixed penalty function |
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| JIA Shan-po,WU Guo-jun,CHEN Wei-zhong.Application of finite element inverse model based on improved particle swarm optimization and mixed penalty function[J].Rock and Soil Mechanics,2011,32(Z2):598-603. |
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| Authors: | JIA Shan-po WU Guo-jun CHEN Wei-zhong |
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| Institution: | （1. School of Urban Construction, Yangtze University, Jingzhou, Hubei 434023, China; 2. Research 1Center of Geotechnical and Structural Engineering, Shandong University, Jinan 250061, China; 3. State Key Laboratory of Geomechanics and Geotechnical Engineering, Institute of Rock and Soil Mechanics, Chinese Academy of Sciences, Wuhan 430071, China |
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| Abstract: | The inverse analysis in geotechnical engineering is a typical complicated nonlinear function optimization problem.To solve this problem,the global optimization algorithm is a very good method.In order to offset the disadvantages of low searching efficiency using traditional methods of back analysis,the particle swarm optimization and genetic algorithm are hybridized to construct a global optimization algorithm according to their compatibility and algorithm complementary.A new evaluation function method is e... |
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| Keywords: | improved particle swarm optimization optimum inversion mixed penalty function finite element geotechnical engineering |
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