混合蜂群算法及其在混凝土坝动力材料参数反演中的应用

介绍了一种新颖的群集智能优化算法—人工蜂群算法（ABCA）,同时为提高算法的搜索效率,引入Nelder-Mead单纯形算法,提出了一种用于材料参数反演分析的混合单纯形人工蜂群算法。将所提出的算法用于混凝土重力坝动力材料参数识别,建立了基于不完全模态测试数据动力材料参数识别的优化反演模型。算例分析表明,混合算法融合了两种算法的优点,具有收敛速度快、识别精度高等特点,是一种高效的系统优化和参数识别方法。     

碾压混凝土坝热学参数反演

在碾压混凝土重力坝温度场计算中,混凝土热力学参数对计算结果的准确性影响较大。针对碾压混凝土坝热学参数难以直接量测等问题,将灰狼优化算法引入到碾压混凝土坝热学参数的反演中。结合某碾压混凝土重力坝具体算例,介绍灰狼算法的具体实施步骤。结果表明,灰狼优化算法收敛效率很高,只需要较少的迭代步数便可以取得最优解,克服了传统试验方法试验工作量大且精度不高的问题。基于灰狼算法的碾压混凝土坝热学参数反演模型准确易行,可为其余碾压混凝土重力坝工程确定混凝土热学参数提供借鉴,提升混凝土温度场计算精度,从而制定更有效的温控防裂措施。     

基于模态观测的混凝土坝反演分析

本文研究了使用不完全模态观测数据识别混凝土坝分区弹模的问题，建立了材料参数识别的优化反演模型和求解方法。利用数据误差条件下的不完全模态观测数据，将先验知识作为经验约束引入参数反演计算，在正则化意义下提出了大坝振动参数反演的计算模型。根据已建立的材料参数反演模型，引入具有全局收敛特性的模拟退火-单纯形法进行混凝土坝分区弹模反演求解。数值模拟结果显示，利用结构的一阶不完全模态数据，采用本文方法进行混凝土坝反演计算，即使在数据误差的条件下，仍然可以在一定噪声水平下得到满足工程要求的反演解答。     

基于交叉全局人工蜂群算法的拱坝热学参数反演分析

拱坝施工期温度受到气温、冷却通水、表面保温等因素影响,热学参数实际值与室内试验测值之间存在较大误差。通过分布式光纤测温技术获取的温度数据和人工蜂群智能优化算法对混凝土热学参数进行识别,实时获取混凝土热学参数变化规律。对于在寻找函数最优值时传统的人工蜂群算法存在求解速度慢、容易陷入局部最优等问题,通过引入全局最优解,并与遗传算法中的交叉操作相结合建立了引入交叉算子的全局人工蜂群优化算法。考虑冷却水管多档通水和外界气温等因素,将改进的全局人工蜂群算法应用于白鹤滩拱坝热学参数反演,分析结果表明基于改进全局人工蜂群算法反演计算的混凝土温度与实测值吻合较好,改进全局人工蜂群算法在拱坝热学参数反演中具有较好的适应性。     

基于L-M BP神经网络的混凝土坝弹性参数反演

基于人工神经网络方法,根据实测位移资料反演坝体混凝土和坝基岩体弹性模量,可以不必将荷载对坝体和坝基的作用效应分离开来。基于L-M算法的BP神经网络在训练过程中同时利用目标函数的一阶和二阶导数,且训练中利用全部样本的信息进行网络权值及偏差的修正,因此,较基于梯度法的经典BP网络有更好的收敛速度及精度。计算结果表明,应用L-MBP神经网络反演混凝土坝弹性参数,具有精度高、速度快的优点。     

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。     

高寒地区碾压混凝土坝运行期力学参数反演分析

为准确获得高寒地区碾压混凝土坝真实状态下的力学参数,将碾压混凝土作为横观各向同性材料进行参数反演分析。首先采用均匀设计构造力学参数样本,然后基于有限元法计算不同工况下的顺河向位移,将有限元分析得到的水压分量相对值及相应的力学参数作为神经网络的训练样本,建立水压分量相对值与相应的力学参数非线性映射关系。基于大坝实测位移,考虑坝顶冻胀变形的影响,通过建立坝体及坝基多测点变形统计模型分离出水压分量相对值,将其作为反演模型的输入值,得到坝体及坝基的力学参数。通过实例分析表明,该方法反演得到的坝体及坝基力学参数是可行的,可为高寒地区碾压混凝土坝安全性态评估提供参考。     

混凝土坝变形初值反演及校准

由于混凝土坝变形监测系统有时是在大坝蓄水以后才开始安装及观测,从而丢失了此前由蓄水及坝体温度变化引起的变形量,即变形初值,给安全监测分析带来了困难。为了解决该问题,本文提出了一种变形初值反演方法,据此校准观测数据,还原坝体变形的真实面貌。其实施过程主要分4个步骤：（1）确定大坝变形的基准值,文中对此也进行了探讨并给出了一种确定方法;（2）基于实测资料,运用统计分析、有限元及数值优化方法,对坝体弹性模量、导温系数、线膨胀系数等热力学参数进行反演分析;（3）模拟施工和蓄水过程,开展坝体温度场和变形场的有限元计算;（4）以实测变形与有限元计算值最佳逼近为目标,反演大坝变形初值并实现观测数据校准。对白山重力拱坝的实例计算表明,该方法是正确有效的,可以在类似工程中推广应用。     

碾压混凝土坝温度线膨胀系数反演分析

根据碾压混凝土坝实测温度资料,研究了坝体综合双向异性温度线膨胀系数的优化反演方法,在此基础上,依据变形等效原理和串并联理论,推导了层面影响带的温度线膨胀系数的计算公式。算例计算结果表明,用本文方法计算得到的参数值符合大坝运行的实际情况,层面影响带的存在对碾压混凝土坝的温度应变有一定的影响。     

碾压混凝土坝等效黏弹性参数反演

根据碾压混凝土坝的成层结构特性,将层面影响概化到整个坝体中,将碾压混凝土坝视为横观各向同性体,建立了碾压混凝土坝等效黏弹性模型。根据位移实测资料,采用偏最小二乘法建立位移统计模型,分离水压分量和时效分量,建立反演碾压混凝土坝双向异性黏弹性参数的目标函数,并利用混沌遗传算法对黏弹性参数进行反演。工程实例中,将反演得到的黏弹性参数作为已知值,计算测点在相应时间段变形的水压和时效分量之和,并与分离出的实测值进行对比,结果表明:计算值与实测值比较接近,说明反演方法是正确、可行的。     

人工蜂群算法在渠道断面优化设计中的应用

针对常规渠道断面优化设计中存在的试算工作量大、累积误差大、计算精度不高的问题,将鲁棒性强、收敛速度快且全局寻优性能优异的人工蜂群算法引入渠道断面优化设计中,通过建立包含水力要素与经济要素的多目标优化函数,采用人工蜂群算法在全局空间下搜索渠道断面优化问题的全局最优解。研究结果表明,该方法是可行的,具有高效快速、计算精度高和易于实现等优点。     

多轴等效应变损伤模型及其在混凝土坝工作性态分析中的应用

基于混凝土单轴拉伸应力应变曲线模型和四参数等效应变,给出一种修正的四参数多轴等效应变损伤模型,通过与单轴拉伸、单轴压缩、双向拉伸、双向压缩、双向拉压以及三向压缩这6种受力状态的试验资料进行对比以验证其有效性。采用该多轴等效应变损伤模型对混凝土剪切试验组合受力情况、混凝土重力坝和混凝土拱坝等结构工作性态进行数值分析,得到静力荷载下的结构损伤和应力响应,评价了结构正常工作性能及安全性。结果表明,剪切试验数值模拟结果与试验成果吻合良好,可以对以剪切为主的组合受力情况进行分析,该模型适用于复杂应力状态下的计算;典型重力坝和拱坝损伤分布区域及应力分布规律合理,该模型可以对混凝土坝工作性态及其安全性进行分析。     

多策略人工蜂群算法在梯级水电站优化调度中的应用

梯级水电站优化调度问题的准确、快速求解,是水利学科领域需解决的基本问题。针对该问题,提出了一种新的多策略人工蜂群算法。为更好地平衡算法的全局搜索与局部搜索能力,新算法在两个具有代表性的解搜索策略基础上,对其融合构成新的搜索策略,同时保留了原有的两个解搜索策略。新算法的三个候选解搜索策略,增强了对各类优化问题求解的适应性。为验证新算法的适应性及可行性,不仅在经典的基准测试函数中对其进行测试,并且将其应用于梯级水电站优化调度问题。实验结果表明,新算法具有适应性强、收敛速度快等优点。     

改进的混凝土坝单项安全系数法及在拱坝中的应用

混凝土坝应力与抗滑稳定安全系数的取值十分重要,关系着大坝的安全性与经济性.目前我国水利行业混凝土坝设计规范采用单项安全系数法,水电行业采用多项安全系数法,表达方式差别很大.作者建议在抗剪断公式中引入粘聚力折减系数,使两种方法的功能完全相等,但单项安全系数形式简单、意义明确、应用方便,在总结国内外实践经验的基础上,文中提出了一套新的拱坝应力和抗滑稳定安全系数.     

改进蚁群算法及其在水利工程项目管理中的应用

为了更加有效解决水利工程项目管理中的多目标决策问题,提出了一种改进蚁群算法。该算法首先利用遗传算法的全局搜索能力将信息素初始化,然后在算法进行遍历过程中引入变异操作和交叉操作,提高算法的鲁棒性和有效性。水利工程项目多目标优化案例分析表明,较传统遗传算法和蚁群算法,本文提出的方法对于解的寻找速度更快,解的质量更高,该算法具有较高的全局寻优能力。该研究为水利工程项目管理多目标决策问题的解决提供了一种新的思路和方法。     

混凝土热力学参数反分析的响应面遗传算法

针对大体积混凝土热力学参数反分析计算效率低的问题,提出了响应面遗传算法。该方法采用正交试验设计的拉丁方方法进行热力学参数组合,采用含交叉项的二次多项式作为温度响应面函数,根据有限元计算的不同参数组合的结构温度响应值,通过回归分析确定响应面函数的待定系数,利用响应面函数和实测温度建立参数反分析目标函数,最后应用遗传算法搜索最优参数组合。算例表明,采用响应面遗传算法反演的参数,计算温度与实测温度总体吻合较好;响应面遗传算法与单一采用遗传算法的计算结果比较接近,但计算量减少一半。     

混凝土坝水管冷却中水温的计算、调控与反馈分析

随着混凝土坝高度的增加,对水管冷却的要求也日趋严格和精细,已有的冷却水温计算方法已难以适应目前的要求.为此,提出了混凝土坝水管冷却中水温的理论解法、有限元解法及近似算法,给出了水温调控的原则和方法,指出了目前水管冷却中存在的问题及克服的方法.     

面板堆石坝有限元仿真计算及参数敏感性研究

回顾了面板堆石坝仿真计算中各类材料的本构模型.结合某抽水蓄能电站混凝土面板堆石坝,运用三维非线性有限单元法对其进行了坝体施工和库水蓄降的仿真模拟计算,预测了各时期坝体和防渗体系的变形和应力.并对计算模型的主要参数进行了敏感性分析,其中参数K,Rf和φ0对坝体位移有较大影响.     

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。