基于自适应差分进化算法的堆石坝参数反演

发布时间：2018-03-02 18:23

  本文选题：堆石坝　切入点：本构模型　出处：《水电能源科学》2017年06期 　论文类型：期刊论文

【摘要】：基于参数自适应差分进化算法(ADE),提出了堆石坝本构模型参数的反演分析方法,可有效提高收敛速度和避免陷入局部最优;并采用具有强大非线性映射能力的BP神经网络模型来近似模拟计算堆石坝的应力应变,提高了反演过程的效率。最后,以某抽水蓄能电站堆石坝为例进行应用研究,通过比较设计工况和反演工况下计算沉降值与实际沉降值之间的误差,验证了所提方法的有效性和可靠性,可为后续客观评价堆石坝安全性提供基础。
[Abstract]:Based on the parameter adaptive differential evolution algorithm, an inverse analysis method for the constitutive model parameters of rockfill dam is proposed, which can effectively improve the convergence speed and avoid falling into local optimum. The BP neural network model with strong nonlinear mapping ability is used to approximate simulate and calculate the stress and strain of rockfill dam, which improves the efficiency of inversion process. Finally, taking a pumped storage power station rockfill dam as an example, the application research is carried out. The validity and reliability of the proposed method are verified by comparing the errors between the calculated settlement values and the actual settlement values under the design and inversion conditions, which can provide a basis for the subsequent objective evaluation of the safety of rockfill dams.
【作者单位】： 天津大学建筑工程学院水利工程仿真与安全国家重点实验室;
【基金】：国家重点基础研究发展计划(973计划)(2013CB035904) 国家自然科学基金项目(51479132)
【分类号】：TV641.4

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本文编号：1557651