基于BP-PSO联合算法的沥青混合料空隙率反演计算

为提高沥青混合料空隙率反演计算效率,提出一种基于BP神经网络和PSO联合算法的沥青混合料空隙率反演计算方法.通过建立探地雷达电磁波在沥青路面结构层中的传播仿真模型,利用BP神经网络对仿真样本进行训练,得到能够反映输入和输出关系的回归曲面.利用PSO算法对回归曲面进行寻优,得到最优解.将该联合算法应用于沥青混合料空隙率反演计算中,反演计算结果表明:该联合算法能够在满足计算精度的条件下大幅提高计算效率,证明应用该联合算法反演计算沥青混合料空隙率的可行性和有效性.     

基于免疫进化规划的岩体渗流参数反演

岩体渗流参数反演是一个复杂的非线性函数优化的问题,采用传统优化技术及目前采用的全局优化算法--遗传算法都存在计算效率低等本质问题.本文采用更加合理的算法一免疫进化规划进行岩体渗流参数反演,并用一个算例证明了算法的有效法.     

混凝土坝材料参数区间反演分析方法

为了充分考虑不确定性信息对大坝结构力学参数反演结果的影响,利用区间分析方法,依据大坝原型观测数据和有限元数值计算成果,构建了大坝变形区间监控模型.基于此模型,探讨了反演混凝土坝坝体、坝基弹性模量、线膨胀系数等的原理、算法等.实例分析表明,区间分析方法能充分考虑参数反演过程中的多种不确定性,可避免复杂的区间有限元计算,其形式比较简单,效率较高,能方便地应用于实际工程.     

一种改进的二维MT预条件非线性共轭梯度反演方法

在大地电磁反演方法中反演精度与计算效率问题是一对矛盾,高斯牛顿类方法反演精度高但计算效率低,非线性共轭梯度类方法计算效率高,但是反演精度不如高斯牛顿法高。在前人研究的基础上,提出一种改进的预条件非线性共轭梯度法,通过构建性状更接近高斯牛顿Hessian矩阵的预条件算子提高反演精度和计算速度。同时采用正则化参数的自适应更新算法保证反演稳定性和反演精度的平衡。模型实验验证了该方法的正确性。与其他方法的对比结果表明,该方法在保证反演精度的同时,提高了计算效率。对中国西部某地的实测MT数据进行处理解释的结果表明,该方法在解决复杂构造问题方面具有较高的实用价值。     

基于DREAM_ZS算法的EIT电阻率反演方法研究

针对电阻抗成像（EIT）中的电阻率反演及其不确定性量化问题,提出基于贝叶斯理论的不确定性分析方法.首先,利用反向传播（BP）神经网络模型作为正问题替代模型,取得了计算精度高的结果,并且大大提高计算效率.然后,采用基于贝叶斯理论的自适应差分进化Metropolis抽样（DREAM_ZS）算法对电阻率进行反演,并对不同激励模式和不同先验分布进行了对比分析.对模拟头部的4层同心圆模型的反演结果显示,DREAM_ZS抽样算法能够对4个参数进行准确识别,相对激励模式的反演效果最优.4个参数的不确定性程度不同,头皮电阻率不确定性最小,敏感性最强,其次是颅骨,大脑和脑脊液的不确定性较大.进而,对高维参数的圆模型进行仿真,采用相对激励模式,DREAM_ZS抽样算法能够准确反演二维圆模型的各个参数.参数的先验分布为正态分布时,与均匀分布相比,其反演结果不确定性小,对算法的识别效果更强.     

基于快速匹配追踪的混合域地震稀疏反演方法

匹配追踪稀疏地震反演是基于模型参数L0范数稀疏性度量的高分辨率反射系数反演方法。针对经典匹配追踪反演策略抗噪能力强但计算效率低的问题,通过控制多原子迭代次数和迭代阈值搜索模型最优解,提出基于快速匹配追踪算法的混合域地震稀疏反演方法。首先,在相对纵波阻抗低频模型约束下,构建混合域褶积模型正演算子和正则化方程,低频背景的引入将有效缩小模型参数的搜索空间;然后,在多原子快速匹配追踪反演框架推导混合域稀疏反演目标泛函,提高地层反射系数的恢复效率和收敛精度;最后,利用数据测试及实际地震资料对该方法的预测精度和可靠性进行试验分析,该方法相比常规时间域反演有助于选择高信噪比的频率分量提高算法的抗噪能力,而且在改善反演分辨率的同时避免了匹配追踪算法存在的计算效率低和局部极值的问题。     

基于自适应粒子群优化和MPI的大地电磁并行反演算法

针对大地电磁粒子群反演算法存在的计算时间过长的问题,基于自适应粒子群优化和消息传递接口提出一种新的大地电磁并行反演算法.在曙光4000L大型机平台上,利用该并行反演算法进行一维大地电磁层状介质反演实验,实验结果表明,新的并行反演算法能有效解决大地电磁粒子群反演计算时间过长的问题.     

基于RQPSO的颗粒粒径分布反演算法

针对标准量子微粒群算法(BQPSO),提出改进量子微粒群算法(IQPSO)和含正则化项的改进量子微粒群算法(RQPSO),并将它们引入到粒径分布的反演中,利用光全散射法在独立模式下,通过测量可见光波段内不同波长下的光谱消光值反演几种粒径分布,其中正问题利用反常衍射近似(ADA)计算得到估计值,测量值则通过Mie理论计算得到。研究结果表明:与BQPSO相比,IQPSO在计算效率和稳定性上得到很大提升;在粒径分布的反演中,RQPSO提高IQPSO的维数极限,并具有更高的反演精度、稳定性和抗噪性,为粒径分布的反演提供一种新的方法。     

层状介质中三维物体重构的对比源反演算法

对比源反演(CSI)算法将反演问题转化为求解成本泛函的极小值问题,从而形成重构对比源和对比度的迭代序列.开发了一种三维CSI算法对层状介质中的三维物体进行重构,该算法是对二维对比源反演算法的推广.该算法无须正演计算,亦无须人为地选择正则化参数,反演过程更稳定.CSI的每一次迭代过程均采用快速Fourier变换技术计算并矢Green函数算子及其共轭算子,确保了该算法在三维层状介质情况下的高效率.复杂模型的反演结果说明,CSI算法对重构层状介质中的任意三维异常体是非常有效的.     

叠前弹性波反演非线性优化方法

针对传统遗传算法自身存在的早熟收敛、搜索空间小以及计算效率低的问题,在保证算法收敛和最大限度地搜索模型空间的基础上,对遗传算子采取相应策略进行了改进,并通过界约束以增加解的稳定性.为了提高计算效率,采用粗粒度并行遗传算法,将并行计算机的高速并行性和遗传算法固有的并行性相结合,进行多种群并行搜索.选择合适的迁移拓扑结构和迁移策略,构建了并行模型,并给出了改进后并行遗传算法的设计流程图及详细算法描述.采用该算法进行了叠前弹性波反演的实际计算,取得了良好的效果.     

路面结构模量反演的蚁群算法研究

路面结构模量反算是一个复杂的非线性优化问题.通过对待反算参数进行离散,将路面结构参数反算问题转化为组合优化问题,建立了基于蚁群算法的路面结构参数智能反演模型.通过理论和实测弯沉盆的反算及分析,获得了满意的反算结果.研究表明,采用蚁群算法进行路面结构层模量反演,有效地解决了常规最优化算法的初始值和局部收敛的问题,不需多次调用正分析程序,提高了计算效率,是一种精度好、速度快、结果稳定且全局收敛的模量反算方法.     

基于自适应粒子群优化算法的光伏电池参数辨识

利用双二极管等效电路模型进行光伏电池输出特性仿真,基于光伏电池的U-I数据建立了目标寻优函数,采用自适应粒子群优化算法对光伏电池参数进行了反演计算.结果表明:U-I反演曲线与实际曲线基本吻合,自适应粒子群算法与单纯形方法的参数辨识结果均与理论值相符,权重因子策略和种群规模对自适应粒子群优化算法寻优结果具有显著影响,基于自适粒子群优化算法的光伏电池参数辨识方法具有更高的求解精度和寻优效率.     

双界面模式Parker算法磁性界面正反演方法

推导了双磁性界面模式正反演公式,并提出解决反演发散问题的新算法,讨论算法实现的关键技术和措施,通过模型试验分析算法的精度和可用性.结果表明:新算法能够保证反演过程稳定收敛;计算精度高,误差绝对值为0.01%～4%,且具有一定抗噪能力.用新算法处理中国某地磁测数据,得到的反演结果较为合理.     

基于DEPSO混合智能算法的岩土体应力-渗流-损伤耦合模型多参数反演研究

随着复杂岩土工程问题研究的深入,开展关于岩土体应力-渗流-损伤多参数反演问题的研究具有显著意义.引入差异进化算法(Differential Evolution Algorithm,DE)—粒子群算法(Particle Swarm Optimization,PSO)混合智能算法DEPSO到岩土工程应力-渗流-损伤耦合问题参数反演研究之中,该混合智能算法可以保证两个种群的相互协调开发能力和探索能力之间的平衡,维持整个种群的多样性,降低陷入局部最优或早熟停滞的风险.通过两个经典测试函数,针对DEPSO、PSO以及DE这3种算法的收敛性、鲁棒性进行对比分析,并讨论在DEPSO算法中DE控制参数、差异策略的控制作用.将岩体应力-渗流-损伤耦合模型与DEPSO混合智能算法结合起来,建立耦合模型多参数反演方法,并采用C++编制程序,构建基于DEPSO混合算法的耦合多参数反分析平台.依据应力-渗流-损伤耦合正分析计算的结果作为"假想实测值",进行多参数反演分析,以及方法和程序的验证.研究结果表明:所建立的基于DEPSO混合算法的耦合多参数反分析方法,可以同时反演多个力学参数和渗透参数,能够较好地解决岩土工程多参数反演问题,在计算效率方面高于单一智能算法,具有较好的反演精度和鲁棒性,是一种新颖和高效的反分析方法,可以更好地为复杂环境岩土工程动态施工提供帮助和依据.     

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.     

基于改进微粒群算法的带有软水管的混凝土热学参数反分析

埋设冷却水管是常用的混凝土温控措施之一,塑料质水管由于铺设快捷、接头方便、价格便宜而得到广泛应用,但其在温控防裂分析计算中热分析参数很难确定.根据曹娥江大闸施工现场实测的温度值,利用改进微粒群算法对大闸混凝土温度场进行反演计算,并将计算值和实测值进行对比,分析计算结果的合理性,得到反映混凝土热学性能的参数.反演结果表明,微粒群算法作为一种优化算法,具有收敛速度快、效果好等特点.     

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.     

双相介质物理参数反演的进化策略方法

由于物理参数反演问题在很大程度上取决于计算方法的稳定性和收敛性 ,而进化计算方法目前已在一些有关优化计算中得到较为广泛的应用 ,并证明该方法行之有效 .本文先从理论上分析了采用进化策略这种进化计算方法来进行Biot双相介质参数反演的可行性 .并采用进化策略方法对一维Biot双相介质模型的地层物性参数进行反演计算 ,文中给出的数值算例验证了这种进化算法进行参数反演的可行性和稳定性 .     

基于量子微粒群优化算法的半透明介质光学参数反演

针对半透明介质光学参数估计问题,建立了脉冲激光辐照下半透明介质光学参数反演模型,采用量子微粒群优化(QPSO)算法反演了折射率和吸收系数,分析了测量误差、热物性参数对反演结果的影响,并利用敏感性分析揭示了反演精度与测量误差的关系.计算结果表明：建立的反演模型和采用的QPSO算法可以精确估计折射率和吸收系数,即使人为添加10%的测量误差,反演结果依然具有较强的鲁棒性和准确度.本研究可为半透明介质物性参数获取提供技术参考.     

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。