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。