| 基于神经网络与遗传算法的大体积混凝土全过程智能通水模型 |
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| 引用本文： | 金鑫鑫,刘江侠,张国新.基于神经网络与遗传算法的大体积混凝土全过程智能通水模型[J].水电能源科学,2019,37(8):107-109. |
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| 作者姓名： | 金鑫鑫 刘江侠 张国新 |
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| 作者单位： | 中国水利水电科学研究院;水利部海河水利委员会科技咨询中心 |
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| 基金项目： | 国家重点研发计划（2016YFB0201003，2016YFB0201005）；国家自然科学基金项目（51439005，51779277，51579252）；中国长江三峡集团公司科研项目资助（WDD0431，WDD0432，XLD/2114）；中国水科院流域水循环模拟与调控重点实验室专项及人才院专项基金(SS0145B512017) |
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| 摘 要： | 大体积混凝土的温度控制是避免结构出现温度裂缝的关键手段,为了实现施工全过程的温度控制,智能优选合适的冷却参数,结合有限元仿真计算,基于神经网络和遗传算法,以各冷却阶段的通水温度和通水流量作为输入,以温度演化过程中的控制温度(最高温度、一冷、中冷目标温度、灌浆温度)作为输出,建立了智能通水优化模型,并通过实例验证了模型的有效性。结果表明,由该模型得到的通水参数能满足设计及施工阶段的控温目标,模型可用于大体积混凝土全过程的温度控制。
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| 关 键 词： | 大体积混凝土 温控 通水冷却 反演分析 神经网络 遗传算法 |
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