基于IAGA-BP算法的高拱坝-坝基力学参数反演分析

基于监测资料对坝体和坝基的力学参数进行反演,对大坝的安全评价具有重要意义。该文提出了基于改进自适应遗传算法和BP神经网络(IAGA-BP)的力学参数反演分析方法,采用考虑权重的绝对百分误差作为目标函数,可以针对多点监测资料和非线性数值仿真进行力学参数反演。基于正常蓄水位下拱坝坝体、坝基及拱肩槽边坡等25个测点的实测变形,对坝体混凝土、基础岩体及结构面的多个材料分区的11个关键力学参数进行了反演分析。结果表明,反演值和实测值吻合较好,将材料参数作为输入层、测点变形作为输出层有效避免了反演值的“失真”问题。针对高拱坝-坝基系统的力学参数反演,分析了神经网络拓扑结构、目标函数、训练样本数量等对反演结果的影响。     

基于进化神经元算法的堡镇隧道软弱围岩施工弹塑性智能位移反分析

结合宜万铁路堡镇隧道的施工,将BP神经网络和遗传算法引入特长隧道软岩段的施工位移反分析,采用遗传算法自动搜索BP神经网络训练效果最优的参数,建立起反映围岩变形与岩体物理力学参数及初始地应力之间高度非线性、不确定的GA-BP智能模型,然后采用遗传算法在岩体物理力学参数和初始地应力取值范围内,搜索BP神经网络预测围岩变形与实测围岩变形最接近的参数组合,取得反演获得的岩体物理力学参数和初始地应力.从堡镇隧道应用结果来看,这种进化神经元算法反演结果可以满足隧道施工的需要,并为类似工程提供了借鉴.     

高面板堆石坝变形时变参数解耦反分析

如何充分利用大坝安全监测大数据,解析堆石体材料物理力学参数的演化特征,是保障堆石坝数值模拟精度,实现安全性态准确评估的重要前提.基于大坝监测数据,融合关键参数提取、典型时段区划、多目标函数及其代理模型构建、瞬时-蠕变参数互馈解耦,提出了高面板堆石坝材料时变参数解耦反演分析方法.三板溪大坝参数反演分析表明,该方法反演最大相对误差小于5%,精度良好;通过时变参数经验公式构建与时变特性分析,揭示了堆石体邓肯-张E-B模型弹性模量系数K_e和体积模量系数K_b均呈随时间单调小幅增长且逐渐趋于平稳的时变规律.     

基于改进人工鱼群算法的碾压混凝土坝粘弹性参数反演

为合理模拟碾压混凝土坝自身流变特点,择取适当模型作为坝体和坝基材料持载变形下本构关系,建立有限元方程,使大坝变形与其物理力学参数的隐性对应关系明确化.在实测大坝位移变形资料的基础上,运用统计模型提取各所需位移分量,建立优化反演目标函数,采用相对于基本人工鱼群算法(AFSA)全局优化能力更加高效精准地改进人工鱼群算法(IAFSA)对碾压混凝土坝粘弹性力学参数进行搜索反演,并对二者的寻优结果做出对比分析,IAFSA算法的优越性得到证实.反演求解计算过程通过对改进人工鱼群算法的程序化语言设计结合ANSYS有限元计算命令的调用来实现.文末工程实例计算数据成果证明,本文反演方法可应用于坝工结构反分析领域.     

坝基岩体力学参数的PSO-ABAQUS联合反演

为解决常规试验和工程类比法确定坝基岩体力学参数与实际情况不符的问题,提出基于粒子群优化算法(PSO)和ABAQUS的坝基岩体力学参数联合反演算法,给出该联合反演算法的具体实施流程并编制相应的FORTRAN计算程序,构建了坝基岩体力学参数的数学反演模型,实现了基于施工和运行期实测变形资料的坝基岩体力学参数PSO-ABAQUS联合反演。算例分析表明,PSO-ABAQUS联合反演法简便易行、反演效率较高,是一种用于合理确定坝基岩体力学参数的通用方法。     

基于异步粒子群优化算法的边坡工程岩体力学参数反演

基于现场变形观测资料的优化反演是确定边坡岩体力学参数的主要方法之一,其本质是一个岩体力学参数的寻优过程,因而,如何选择一个高效的优化算法是其核心问题之一.目前,粒子群优化算法已被应用于边坡工程力学参数反演,但其算法实现为同步模式,最优粒子的信息不能及时共享,降低了优化效率,使得反演耗时较多.鉴于此,提出基于异步粒子群优化算法的边坡工程岩体力学参数反演,该算法的搜索步伐并不一致,粒子间表现出异步性,因而寻优效率明显高于同步模式,可有效解决在边坡工程中岩体力学参数反演中存在的低效问题.在此基础上,构建了边坡工程岩体力学参数反演模型,并采用ABAQUS作为反演分析中的正分析工具,给出了边坡工程岩体力学参数反演的实现流程,完成了程序编制,进而通过算例分析,验证了所提出的方法和程序编制的可行性和高效性.     

基于异步粒子群优化算法的边坡工程岩体力学参数反演

基于现场变形观测资料的优化反演是确定边坡岩体力学参数的主要方法之一,其本质是一个岩体力学参数的寻优过程,因而,如何选择一个高效的优化算法是其核心问题之一.目前,粒子群优化算法已被应用于边坡工程力学参数反演,但其算法实现为同步模式,最优粒子的信息不能及时共享,降低了优化效率,使得反演耗时较多.鉴于此,提出基于异步粒子群优化算法的边坡工程岩体力学参数反演,该算法的搜索步伐并不一致,粒子间表现出异步性,因而寻优效率明显高于同步模式,可有效解决在边坡工程中岩体力学参数反演中存在的低效问题.在此基础上,构建了边坡工程岩体力学参数反演模型,并采用ABAQUS作为反演分析中的正分析工具,给出了边坡工程岩体力学参数反演的实现流程,完成了程序编制,进而通过算例分析,验证了所提出的方法和程序编制的可行性和高效性.     

基于并行PSO算法的岩石细观力学参数反演研究

用颗粒流方法(PFC)模拟岩石细观参数的校准过程主要采用反复试验,既依赖于经验又费时。提出了一种基于并行粒子群优化(PSO)算法的细观力学参数反演方法,该方法 PSO算法中微粒的适应值取宏观力学参数模拟计算值和试验值间的误差平方和,采用Open MP技术实现了PSO算法的并行计算。实例计算结果表明,以反演结果作为计算参数,宏观力学参数模拟计算值与试验值相比,相对误差普遍低于4%;敏感性分析表明,细观参数之间不独立,岩石宏观力学参数与细观力学参数之间存在高度非线性关系;计算效率分析表明,并行PSO算法是一种高效自动的PFC模型细观力学参数反演方法。     

隧道爆破力学模型相似材料配比的正交试验

以砂岩作为模拟对象,研究满足隧道爆破力学模型试验要求的相似材料配比问题.基于正交试验法,选取石英砂、重晶石粉、石膏、水泥和水为相似材料,设置以石英砂/固体、水泥/石膏、重晶石粉/(重晶石粉+石英砂)的质量比为3个因素,每个因素3个水平,共9组配比的正交试验方案.通过室内试验,得到相似材料的密度、单轴抗压强度、弹性模量和声波波速的实测数据.试验结果表明:相似材料的物理力学参数分布范围较广,可满足不同隧道模型试验对相似材料的配比要求.利用极差敏感分析法分析各因素对相似材料参数的敏感性,并通过各因素对相似材料参数影响的直观分析图,分析各因素对相似材料物理力学参数的影响规律.对试验数据进行多元线性回归分析和室内试验,发现最优配合比下的相似材料与原型砂岩的单轴应力-应变曲线具有相似的脆性破坏特征;相似材料物理力学参数的设计值和实测值误差较小.     

基于地震叠前反演的零散砂体岩体力学场建模

针对大庆油田外围扶杨低渗透油层分布零散, 岩体力学性质变化快, 储层改造难的问题, 在大量岩体力学原位模型测定的基础上, 研究纵横波速度之间的关系。从叠前弹性参数反演得到纵横波速度体, 利用岩石物理关系式得到井间的岩体力学参数场, 运用多元回归分析方法得到井点弹性参数值。结合井点与井间弹性参数值, 采用地质统计学方法建立非均质岩体力学三维场, 为水力压裂参数优化设计提供地质依据, 达到增产的效果。