基于GRU-WPA法的重力坝地基力学参数反演分析方法

利用位移实测资料对大坝地基力学参数进行反演时,常规反演算法存在收敛速度慢、精度差等问题。基于GRU神经网络代理模型和狼群算法,提出了一种新的反演方法GRU-WPA法,该方法在保证计算精度情况下能提高计算效率。将此方法应用于某碾压重力坝工程中的地基力学参数的反演,以典型断面中测点的观测数据为依据,反演分析寻优得到地基弹性模量,同时将反演弹性模量的有限元计算位移与实测位移相比较以分析精度,并与常规粒子群算法的反演分析结果进行对比。计算结果表明,GRU-WPA法计算速度更快,反演弹性模量有限元计算位移与实际位移的整体误差更小,表明GRU-WPA法在大坝地基力学参数反演分析中具有良好应用效果。     

利用多测点混合模型对混凝土坝受冻区坝体弹性模量的反演

位于严寒地区的混凝土坝,由于没有及时做好保温措施,甚至某些早期建造的大坝由于施工条件的限制导致其在浇筑过程中受冻,坝体的参数会受到影响。通过改进一般的单测点混合模型,采用约束弹性模量调整系数范围的优化算法进行拟合计算,选取测量精度较高的测点建立多测点联合反演受冻区弹性模量模型。以某混凝土重力坝为例对坝体受冻区弹性模量进行反演,得到的多测点混合模型拟合的复相关系数在0.98以上,与单测点混合模型反演结果相差不大,验证了方法的合理性。结果证明采用多测点混合模型联合反演法反演大坝受冻区参数是可行的。研究结果可为评价严寒地区大坝坝体受冻区域混凝土强度提供依据。     

某混凝土重力坝温度线膨胀系数反演分析

利用混合模型反演法和无应力计测值反演法对某混凝土重力坝的温度线膨胀系数进行了反演分析,发现用不同方法反演所得到的结果非常接近,且均在合理范围内,为分析评价大坝的安全性态提供了依据。反演分析的结果同时表明了混合模型反演法和无应力计测值反演法的可行性。     

基于均匀设计及神经网络的堆石材料参数反分析

鉴于堆石坝材料参数反演分析问题的复杂性,在BP神经网络反分析的基础上,利用均匀设计理论构造参数样本,结合有限元分析,对水布垭面板堆石坝主、次堆石料的邓肯E-B模型参数进行反演分析。为了验证反演结果的可靠性,再利用反演分析结果,重新进行有限元计算,将计算得到的坝体沉降位移值与实际监测值相比较,结果显示,有限元计算位移值符合大坝变形的基本情况,反分析结果满足精度要求。说明利用均匀设计结合BP神经网络的反分析方法,可以减少堆石坝材料参数反演分析中网络学习的样本数量,提高反分析效率及准确性。     

基于位移场混合模型的棉花滩大坝弹性模量反演分析

根据坝体及坝基的变形特性,对位移水压分量进行分离,建立大坝多测点位移场的混合模型,反演得到坝体及坝基的综合弹性模量,并根据此反演结果,利用结构分析法拟定坝顶水平位移的监控指标。以棉花滩大坝为例进行计算,采用结构分析法的拟定结果与采用实测资料小概率法的拟定结果非常接近,说明反演分析结果反映了工程实际情况。     

三峡永久船闸开挖边坡岩体力学参数反分析

 采用基于人工神经网络的边坡位移反分析方法， 取得了三峡永久船闸开挖边坡多介质岩体的宏观等效弹性模量， 并利用各层等效弹性模量进行了有限元正分析计算， 预测了三峡永久船闸开挖边坡下一开挖阶段的应力及变形发展趋势。     

位移反分析法在公路隧道围岩参数确定中的应用

以云南丽香高速公路某隧道为背景,采用位移反分析法对该隧道围岩参数进行了弹塑性反分析,并利用反分析得到的围岩参数进行了有限元弹塑性正分析。通过与实际量测结果进行对比分析,综合比较了不同位移反分析优化方法计算结果的优劣。研究结果表明:采用遗传算法获得的参数反演值进行弹塑性正分析,其结果与实测结果相差较少,平均相对误差为7.33%,可为类似工程反分析的优化方法选取提供参考。     

基于MCMC法的混凝土坝坝体坝基变形模量随机反演

针对混凝土坝材料力学参数反演中存在大量不确定性问题,提出了混凝土重力坝坝体弹性模量与坝基变形模量的MCMC随机反演法。将坝体及坝基变形模量参数视为随机变量,基于Bayesian理论,利用无似然函数的马尔可夫链蒙特卡罗方法（Markov chain Monte Carlo (MCMC) without likelihoods）进行随机参数后验分布抽样。通过平稳后的马尔可夫链得到参数后验分布的随机样本,进而得到对应的期望值和标准差。以龙滩高混凝土重力坝为例,结合典型断面的二维平面有限元模型,采用无似然函数的MCMC算法对坝体、坝基变形模量进行了随机反演,得出所需反演参数（坝体弹性模量、坝基变形模量）的分布;分析了坝体、坝基变形模量分布的统计特性与观测值波动之间的关系,得出后验分布变异性与观测值离散性呈正相关关系。     

位移反分析在隧道工程有限元数值模拟中的应用

如何更加准确地获取岩土体的力学参数是提高有限元计算结果准确性的前提。以江西寻乌—全南高速公路桂云山隧道为例,提出采用位移反分析的方法获取围岩的力学参数。根据现场监控量测数据,基于位移反分析程序得到围岩的等效弹性模量及侧压力系数,并将由反分析得到的等效弹性模量及侧压力系数和规范建议的取值分别代入到MIDAS/GTS有限元模拟计算,相比之下,发现基于位移反分析的计算结果与实测值更为接近,表明通过反分析的方法获取岩土体力学参数的途径是可行的。     

基于Jaya-BP神经网络的混凝土坝参数反演

针对混凝土坝等大体积混凝土结构性能参数高效反馈问题，提出一种基于Jaya-BP神经网络的新型参数反演算法。采用Jaya算法优化BP神经网络的权值和阈值，克服其迭代收敛速度偏慢、易陷入局部最优解等缺点，提高BP神经网络的全局寻优能力和稳定性。引入正交设计法以及拉丁超立方法设计参数组合，通过有限元分析得到较为准确的训练样本，形成基于Java-BP神经网络结合有限元分析的大体积混凝土结构参数高效反演算法。以典型混凝土重力坝和拱坝为例，对坝体和坝基弹性模量进行反演分析，并与传统的BP神经网络反演结果进行对比表明，Jaya-BP神经网络反演精度明显提高。     

隔河岩大坝混凝土弹性模量反演分析

本文基于隔河岩工程原型位移监测资料,对大坝混凝土弹性模量进行反演,首先对原型位移监测资料采用逐步回归得出大坝位移统计模型,并分离出水压位移分量,再利用有限元结构分析软件ANSYS获得理论水压分量,通过反演从而求出大坝混凝土的平均弹性模量.结果表明,此法获得的弹性模量接近真实情况,为评价大坝安全性态提供了可靠的依据.     

基于连续蚁群算法和小波支持向量机的位移反分析

提出一种基于连续蚁群算法和小波支持向量机的位移反分析模型。一方面利用具有良好时域、频域分辨能力和非线性学习功能的小波支持向量机建立反演参数和位移之间的非线性关系,避免了大量的数值计算,提高了预测精度;另一方面利用全局优化的连续蚁群算法代替传统的优化算法,避免优化过程中目标函数陷入局部最优,提高了反演的精度。应用该模型对三峡工程永久船闸高边坡4种介质弹性模量进行位移反分析,并利用反演所得参数进行监测点位移预测,计算值与监测值吻合较好,表明该方法适合解决具有非线性和不确定特性的岩土工程问题,在位移反分析中具有良好的实际应用价值。     

清江隔河岩大坝位移反分析项目通过验收

2005年11月14日，长江科学院工程安全与病害防治研究所承担的清江隔河岩水电站重力拱坝位移反分析项目顺利通过清江水电开发有限公司组织的验收。该项目采用改进的遗传算法与BP神经网络相结合的方法，较好地解决了多参量的全局优化问题。同时，利用均匀设计理论和人工神经网络相结合，将有限元正分析过程从反分析中分离出来，大大提高了反分析的速度和准确性。反演分析了清江隔河岩水电站重力拱坝坝体混凝土的弹性模量、线膨胀系数以及部分坝基岩体的弹性模量等参数，实现了大型岩土工程问题的多参数反演，提出了供设计、运行单位参考的清江隔河岩重力拱坝位移监控指标，取得了较好的效果。项目研究成果获得了验收专家的好评。     

构皮滩枢纽软岩围岩粘弹性位移反分析研究

 利用粘弹性有限元位移反分析方法对洞室围岩粘弹性变形参数及地应力条件进行了分析，并与岩体现场变形试验及地应力测量结果进行了比较。在位移反分析计算模型中，根据洞室围岩位移观测的实际情况，分别考虑了仪器埋设断面测点的设置时间和开挖工作面推进过程中的影响。通过围岩变形观测资料， 对位移反分析所涉及的某些问题进行了讨论。     

基于改进鲸鱼优化算法的重力坝变形参数反演

针对利用位移实测资料对大坝坝体和基岩的变形力学参数进行优化反演时存在效率低、精度差等问题,通过对鲸鱼优化算法进行并行化改进,并引入权重因子,结合有限元计算,提出一种基于改进鲸鱼优化算法的力学参数反演方法。利用该方法对某混凝土重力坝坝体和基岩弹性模量进行反演,并与粒子群算法的反演结果进行比较。结果表明:在相同迭代次数的情况下,改进的鲸鱼优化算法比粒子群算法耗时更少,且反演得到的坝体、基岩力学参数比粒子群算法得到的更为准确。表明利用多核处理器对该方法进行并行计算,可大幅度缩短计算时间。基于改进鲸鱼优化算法的力学参数反演方法具有搜索能力强、收敛速度快和精度高等特点,合理可行,可推广应用于混凝土拱坝等其他坝型的力学参数反演。     

改进布谷鸟算法在大坝弹性模量反演中的应用

反分析可以得到大坝的真实材料参数,为工程设计提供借鉴,近年来,人工智能理论逐步应用于观测资料反演领域。利用粒子群算法的学习机制,对布谷鸟算法求解过程进行优化,将大坝和坝基弹性模量作为算法的待解值,以位移差值的平方和作为目标函数建立目标优化问题。将二维有限元模型的位移计算值作为标准值,对比分析改进布谷鸟算法和布谷鸟算法在参数反演中的表现。分析结果表明,相同计算条件下,改进布谷鸟算法收敛更快、误差更小、计算性能更优。     

基于响应面法的堆石料弹塑性模型参数反演研究

采用拉丁超立方设计选取堆石料参数,并通过有限元计算得到大坝竣工期典型测点沉降,采用响应面法建立二者之间的映射关系,根据工程实测得到的测点沉降结果得到堆石料的模型参数,建立了一种基于响应面法的堆石料参数反演方法。针对紫坪铺面板堆石坝,根据上述方法得到的堆石料参数,进行了汶川地震震害模拟,并与实际震害结果进行了对比分析。计算得到的大坝填筑期典型测点竖向位移发展过程以及地震后大坝永久变形与现场实测结果吻合较好。     

区间参数优化反分析在水利工程中的应用

研究了区间参数摄动法和区间参数优化反分析法,提出了区间参数单调性优化反分析法．基于可变容差优化反分析法,开发了区间优化反分析程序．通过分析得出结论:（1）可利用区间数概念合理解决监测资料中分离分量相关性的问题;（2）可利用工程结构中位移为待反分析材料参数的增函数或减函数的测点位移的上、下限,来反演得到不确定性材料参数的上、下限;（3）工程算例分析表明,区间参数摄动优化反分析法和区间参数单调性优化反分析法都能得到令人满意的参数区间．     

有限元应力确定性模型在里石门拱坝中的应用

鉴于里石门拱坝的应变计监测数据误差较大,无法建立合理的应力统计模型。通过有限元分析,基于水平位移统计模型分离出来的水压分量位移,反演出大坝溢流坝段和非溢流坝段的弹性模量,并根据反演后的弹性模量计算不同水位和温度下的坝体变形及应力,建立大坝的应力确定性模型,取得了较好的成果。     

岩土力学反分析的数值反演方法

通过对岩土力学反分析的数学描述法的介绍 ,揭示了岩土力学反分析的本质 .介绍位移反分析中各种数值反演方法及其应用 ,包括基于矩阵求逆原理的逆解法 ,优化反演法 ,图谱法以及基于遗传算法和人工神经网络的智能反演方法 ,并介绍了反演方法的最新进展 .阐述各类反演方法的原理、特点、适用范围和存在的局限性 ,指出数值反演方法进一步研究的方向 .