土石坝土体参数反演的一种新方法

为了确保基于遗传算法的土石坝土体参数反演结果的可靠性,应用数值逼近方法,分析了反演结果失真的原因,讨论了保证土体参数反演结果全局收敛的条件。在此基础上,提出了补偿观测信息的虚拟位移法,初步解决了观测值少、待反演参数较多时,反演结果失真的问题。最后用一个简单的算例验证了该方法是可行和有效的。     

基于改进蚁群算法的室内疏散路径优化

针对传统蚁群算法在解决室内疏散问题时存在收敛速度慢、容易陷入局部最优的缺陷问题,将火场的动态参数引入到蚁群算法中,对其路径选择策略、启发函数和信息素更新策略进行改进,为整个疏散群体求解更优的疏散路径。运用改进的蚁群算法对室内人员的疏散路径进行动态规划,考虑了路径的实时拥挤度,避免了疏散人员局部实现路径优化的瓶颈效应。将分析结果与基本蚁群算法的规划结果进行比较验证,研究结果显示,优化算法缩短了疏散时间和规划路径,提高了疏散效率和搜索速度。     

堆石坝参数反演的蚁群聚类RBF网络模型

 将蚁群算法与径向基(RBF)网络相结合,提出一种用于堆石坝力学参数反演的蚁群聚类径向基网络模型。该模型用蚁群聚类算法搜索RBF网络基函数中心,模拟蚁群觅食聚类的概率转移特性,所得到的聚类结果类间离散度和比传统K均值聚类结果小,能够得到更合理的基函数中心,从而获得较准确的坝体参数和位移之间的非线性映射关系。在进行参数灵敏度分析的基础,对一座堆石坝的反演分析表明,蚁群聚类RBF网络模型可有效地求解堆石坝多参数反演问题,反演结果优于BP网络模型和K均值RBF网络模型。     

土石坝渗流反演分析的现状及发展

介绍了现有土石坝土体渗流参数反演分析的基本原理、基本方法及反演分析的发展,充分利用了原位监测资料的信息,对大坝的安全状态做出了准确评价,并在充分了解各类反演法的基础上,选择适合具体问题的方法,从而得到更加可靠的反演结果。     

蚁群算法及其在硐群施工优化中的应用

为解决复杂的组合优化问题，近来提出了一种新的模拟进化算法－－蚁群算法。从原理，算法实现等方面详细介绍了该算法，并针对有序组合优化问题，改进了原算法。把改进算法应用于地下工程中的一类组合优化问题－硐群施工顺序优化。一个大型地下硐室群工程的施工顺序优化结果表明，蚁群算法的应用效果良好，是解决岩土工程中的组合优化问题的一种好方法。     

土体强度对土钉墙设计参数及经济性影响分析

针对目前土钉墙设计参数进行优化设计只是在给定土体强度下进行的,且其优化算法仍有些缺陷,而在不同粘聚力c、内摩擦角φ下,研究分析土钉墙参数选取及经济性也具有重要的理论和实际意义。从不同土体强度出发,以单位墙长土钉墙工程造价为目标函数,按规范要求设置约束条件,建立了不同土体强度对土钉墙设计参数及经济性影响的计算模型,并应用嵌套的改进的遗传算法求解,得到土体强度与土钉墙设计参数、土体强度与土钉墙经济性的关系曲线,并对其计算结果进行分析。所得结论可为土钉墙参数设计选取及经济性分析提供理论支持。     

土石坝渗透系数反演计算研究

将智能算法引入渗透系数参数反演中,可以实现实时率定渗透系数,更好反映工程实际。本文将采用随机森林算法对支持向量机进行了修正,构造了改进支持向量机的土石坝渗透系数反演计算模型,并运用于某粘土心墙石碴坝计算中,计算结果表明:改进支持向量机方法较支持向量机法更为精确,整体较实测值偏大。该方法更好地反映渗透系数的实时性,具有一定的工程适用性与实际意义。     

资源有限下的公共建设项目进度优化研究--基于改进的蚁群优化算法

进度优化是施工项目计划的一个重要方面,文章提出了运用改进的蚁群优化算法来解决资源有限下的公共建设项目的进度优化问题,通过对西安北客站的实例的分析,进一步验证了蚁群优化算法对进度优化问题的求解具有普遍适用性。     

基于改进蚁群算法在集装箱码头泊位优化中的应用

探讨了蚁群算法在码头泊位优化中的应用问题。以一定时间内所有船舶在港总时间最短作为优化目标,建立泊位优化配置模型。在求解中,利用改进蚁群算法确定了停靠在每个泊位上船舶的作业顺序。然后,在实例场景与最初的先到先服务算法相比,改进的多态蚁群算法在停港时间上有较大的提高。     

砂土区间地铁盾构施工土体参数反演及其验证

在地铁砂土区间盾构法施工过程中,由于盾构机的掘进和注浆填充对周围的土层有一定的扰动作用,该土层的力学参数产生了一定变化。现场原位试验很难准确测得土体的参数。根据工程重要性和施工的信息化要求,土体的部分力学参数需要利用施工过程中地表沉降监测数据进行位移反演得出。结合沈阳某砂土区间盾构施工监测,利用改进的遗传优化的神经网络算法对其土体参数进行反演,得出较为准确的土体参数,并将其代入数值模型中进行计算验证。结果表明,数值计算结果与监测数据基本吻合。     

基于改进CM模型的土石坝三维弹塑性地震反应分析

基于交变移动性（CM）模型,引入饱和度作为状态变量,给出了改进的土体塑性势面方程、屈服方程和协调方程,推导了新的硬化参量计算公式,发展了可连续描述非饱和与饱和土体静动力学特性的弹塑性本构模型。通过转换应力法,将模型从试验应力状态拓展到一般应力状态,使得本构模型可用于复杂三维河谷场地上修建的土石坝的弹塑性地震反应分析。数值模拟了汶川地震中典型震损土石坝的震害过程,模拟结果与实际震害吻合较好。对比研究了输入地震动强度对土石坝弹塑性地震反应分析结果的影响,结果表明土体的弹塑性特性对坝-基动力相互作用有着较大影响。     

地下水渗流模型参数识别的模拟退火算法

反问题的求解常常需要转化为非线性优化问题，其目标函数定义为观测数据与模型数据之间的残差平方和。地下水模型参数识别最常用的优化方法都是基于梯度搜索，其缺陷在于对模型参数初始估计比较敏感和局部极小问题。与传统的基于梯度搜索的优化方法相比，模拟退火算法具有良好的全局收敛特性。把含水层参数识别反问题转化为组合优化问题，提出模拟退火算法识别二维、非稳态地下水流动模型的渗透系数和储水系数的策略。反问题的不适定性由解的不唯一性和不稳定性来表征，模拟退火算法具有解决这一问题的能力。通过与梯度搜索算法相对比，数值模拟计算结果显示所提出反演方法的有效性和适用性。     

基于DSCM-FEMU的岩石力学参数反演研究

将数字散斑相关方法(DSCM)与有限元模型修正方法(FEMU)相结合,建立了岩石力学参数反演流程。首先,通过数字散斑相关方法,获取实验中岩石试件受载条件下的应变场;其次,利用有限元模拟方法,获取数值模型中的应力场;最后,构建最小二乘目标函数,并且通过不断更新有限元模型中给定的力学参数进行优化计算。当目标函数收敛时,得到与实验结果最匹配的力学参数。研究结果表明:(1)数字散斑相关方法与有限元模型修正法相结合,可以实现材料的力学参数反演;(2)得到以实验应变场、有限元应力场、材料弹性模量和泊松比组成的参数优化目标函数;(3)以三点弯曲实验为例,反演得到花岗岩的弹性模量和泊松比。     

考虑相互作用影响的堆石料动力参数反演

通过黏弹性人工边界及相关的等效结点力法实现了半无限域的地震动输入,采用多种群遗传算法和径向基神经网络构建参数反演平台,建立了考虑坝基相互作用及辐射阻尼影响的土石坝动力参数反演分析模型。多种群遗传算法优化得到坝体堆石料动力参数,可有效避免传统遗传算法的早熟问题;经过训练的径向基神经网络描述模型参数和加速度反应谱值之间的映射关系,节省参数反演的计算时间。对鲤鱼潭大坝动力参数的反演结果表明,测点加速度与实测值吻合较好。考虑相互作用的反演得到堆石料最大动剪模量系数C值最大,刚性地基模型反演结果居中,室内动三轴试验值最小,工程应用时室内试验值应予以修正。     

弱震情况下高土石坝坝料动力参数反演分析

通过传递函数结合黏弹性人工边界模型实现了三维河谷地形下地震动的输入问题,不仅考虑了坝基相互作用和地基辐射阻尼的影响,而且较好地考虑了河谷地形的影响,保证了大坝动力计算的地震动输入的合理性。然后利用多输出支持向量机代替有限元计算,需要的样本数量相对较小,并且避免了传统单一支持向量机容易忽略监测数据间的相关性的问题,精度满足计算的要求,最后利用粒子群优化算法对反演参数进行优化选择。对糯扎渡心墙堆石坝动力参数的反演结果表明,测点加速度与实测值吻合较好。说明提出的方法是可行的,适用于弱震情况,可以为缺乏强震或震害资料的坝体动参数反演提供依据。最大动剪切模量系数C值与三轴试验方法和缩尺效应等有关,反演得到的堆石料最大剪切模量系数C值比室内动三轴试验值偏大,可以为室内试验值修正提供参考;并且由于受到上游蓄水的原因,反演得到上游堆石料最大动剪模量系数C值又比下游堆石料小40%左右,工程应用时室内试验值建议予以适当的修正。     

考虑测量误差的路堤工程位移反分析

由于测量误差的存在,使反分析参数的可靠性降低。本文分析了路堤工程测量误差的来源以及确定方法,以及采用极大似然法导出了包含协方差矩阵的最小化目标函数表达式,并推导了测斜仪的协方差矩阵。将最小化目标函数值作为遗传算法的适应度值可以优化土性参数。给出一个实例,得出考虑测斜仪误差比未考虑测斜仪误差的计算结果更符合实际情况。     

基于最小势能原理的加筋垫层与路堤桩土相互作用研究

桩承式加筋路堤由于涉及桩–桩间土–垫层–加筋体的相互作用问题而使其承载机理复杂,适用于分层土的简化计算方法尚需要深入研究。在广义桩–广义土物理模型的基础上引入加筋垫层,考虑桩土荷载传递及加筋体拉伸产生的弹性势能,推导了整个系统的总势能方程,并将其离散化,建立了一个无约束非线性数学规划模型。该数学模型以总势能方程作为目标函数,采用下降迭代算法求解总势能方程的最小值,可求得桩、土、垫层垂直方向上的变形。通过一个未加筋的算例对数学规划模型进行了验证,并结合某堆煤筒仓实际工程对该方法计算的加筋处理效果进行了讨论。     

参数自适应差分演化算法在面波频散曲线反演中的应用

针对传统差分演化算法在反演瑞雷波频散曲线中存在交叉概率和缩放因子选取不当导致反演结果不准确等问题,在传统差分演化算法的基础上,把控制参数直接编码到个体中,即采用参数自适应差分演化算法对高频瑞雷波频散曲线进行反演来获得近地表的横波速度结构。合成和实际数据的反演实验结果表明:参数自适应差分演化算法继承了传统差分演化算法简单、高效的特点同时,还可在频散曲线的反演中自动地选取合适的参数值并正确地进行反演迭代,无需再通过试验获得交叉概率和缩放因子两个控制参数;频散曲线反演中目标函数的收敛性好,改进算法在迭代的过程中能够快速收敛到全局最优;模型参数的概率分布高,即在大的空间搜索范围内,参数自适应差分演化算法仍然能够准确地搜索到真值范围并找到全局极小值,保证了反演的结果可靠度,使其能有效地应用于瑞雷波频散曲线的反演和解释。