用遗传算法优化估计Van Genuchten方程参数

描述土壤水分特征曲线的Van Genuchten方程是一个非线性复杂方程,采用传统的方法对方程参数进行估计往往因为计算复杂和人为因素的影响,而使估计结果带有较大的误差。遗传算法是当前处理一般非线性数学模型优化的一种新的优秀方法。为此,采用实数编码多子种群遗传算法对方程的参数进行优化估计。算例结果表明用遗传算法优化估计Van Genuchten方程参数具有求解速度快、计算精度和自动化程度高、人为干扰因素小、通用性强等优点。因此,遗传算法可作为计算Van Genuchten方程参数的一种新方法。     

改进的遗传算法及其在渗流参数反演中的应用

利用水头实测资料,以裂隙组的渗透系数比例因子为待反演的参数向量,在采用基本遗传算法进行参数反演研究的基础上,针对裂隙岩体无压渗流参数反问题计算量过大,目标参数众多以及参数可能变化范围大等特点,提出了一种混合遗传算法求解此类问题,力求克服简单遗传算法在解决此类问题时存在的局部搜索能力弱、易出现早熟收敛及计算量大等缺陷,并通过典型岩坡渗流算例进行验证,同时给出了基本遗传算法、传统单纯形算法的反演成果。计算结果表明,该方法保持了基本遗传算法优点,并有效地提高了算法的运行效率,从而为求解裂隙岩体无压渗流参数反问题等计算量大的系列问题提供了新的途径。     

一种优化估计土性参数的新方法

采用改进化方向的遗传算法并结合比奥特（Ｂｉｏｔ）固结有限元数值法对一假设路堤的双层地基的一些主要土性参数进行反演,显示误差很小,收敛速度也很快,这说明改进进化方向遗传算法这种新型的优化算法在土性参数优化估计中具有精度高、反演快的优越性,克服了传统优化方法如共轭梯度法、拟牛顿法和单纯形法所具有有的搜索速度随反演参数增多呈级数减慢、容易陷入局部极值点和误差传递导致不收敛等缺点,同时也要比简单遗传算法优     

基于遗传算法的土性参数估计

在土工问题的研究和分析中，土性参数的合理估计非常重要，根据工程中实测值反演土性参数不失为一种有效会计参数的新思路，文章采用遗传算法并结合Biot固结有限元数值法对一假设路堤的双层地基的一些主要土性参数进行反演，结果显示误差很小，收敛速度也很快，说明遗传算法这种新型的优化算法在土性参数优化估计中具有精度高、反演快的优越性，克服了传统优化方法一些缺点，因此值得在岩土工程领域参数优化中推广。     

混合遗传算法在大地电磁一维反演中的应用

遗传算法是近些年来产生和发展的一种模拟生物进化过程的自适应启发式全局优化的搜索算法。它不完全依赖于初始猜测,且具有全局收敛的特点,可以被用来解决各种复杂的实际问题,如工程优化设计,人工智能和决策系统,以及地球物理反演等。尽管遗传算法是一种效率很高的全局优化算法,但许多仿真结果表明,它具有计算时间长,局部搜索能力弱的缺点。而共轭梯度法属于非启发式全局优化搜索方法,收敛速度快,但容易陷入局部极值,且严重依赖初始猜测。根据遗传算法和共轭梯度法的特点,这里提出了一种混合遗传算法,用来进行地球物理反演。该算法既具有遗传算法的全局收敛性,又有共轭梯度法的快速收敛性,经实际应用,取得了良好的效果。     

基坑支护结构水平变形预测的遗传神经网络方法

采用遗传算法和误差反向传播算法相结合的混合算法来训练前馈人工神经网络,先用遗传学习算法进行全局训练,再用BP算法进行精确训练。就遗传算法过程中的选择、变异进行了探索,提出了用BP网络训练产生变异的遗传算法。作为实例,将该方法应用于预测基坑支护结构水平变形中。结果表明,该方法有收敛速度较快、预测精度高等优点。     

改进的遗传算法在堆石体参数反演中的应用

在研究堆石坝问题中,堆石体参数的合理估计非常重要,根据工程实测值反演堆石体参数不失为一种有效估计参数的新思路。在传统遗传算法操作过程中,引入模拟退火的Metropolis接受准则,并结合系统识别的基本原理改进了遗传算法。将改进的新算法应用于堆石坝主要堆石料的参数反演,结果显示其误差很小、收敛速度快、精度高的优越性,克服了传统的梯度优化方法和单纯形法所具有的搜索速度随反演参数增多呈级数减慢、容易陷入局部极值点和误差传递导致不收敛等缺点,值得在本领域参数优化中推广。     

基于十进制遗传算法的含水层参数的反演

含水层参的反演是一个复杂的非线性优化问题，针对传统二进制遗传算法收敛性能差的缺陷，提出了反演含水层参数的十进制遗传算法.以直线隔水边界附近的井流模型为例，讨论了十进制遗传算法在含水层参数反演中的应用，并与二进制遗传算法的进行比较.结果表明，该方法在含水层参数的反演中不仅是可行的，而且具有较好的确定性和较高的精度;与二进制遗传算法相比，十进制遗传算法的收敛性较好，省时高效，且表示较为自然，容易引入相关领域知识.同时，结合实例的分析结果得出种群的规模对算法的收敛性没有明显的影响。     

无导数的大范围平方收敛迭代算法及其数值分析

应用迭代法的困难之处在于：一是迭代公式是否存在导数运算；二是初始值选定是否影响迭代公式的收敛性；三是收敛快速和达到需要精度等问题。我们获得了求方程根不用计算导数的平方收敛迭代公式，并设计了求根的大范围收敛算法，编写了C^ 语言程序，进行了算法和数值分析。与其它算法比较，该算法具有无导数计算、初值任意选定、平方快速收敛、大范围收敛和双精度控制(根的精度和函数值的精度控制)等优点。     

确定河流纵向离散系数的快速SA法

将模拟退火算法应用求解分析河流水团示踪试验数据,确定河流纵向离散系数的函数优化问题.针对一般模拟退火算法收敛性能差的缺陷,采取了改变模型扰动、接受概率、降温方式以及增加附加约束条件和增加记忆功能等综合措施对算法进行了改进.实例分析结果表明,改进后的模拟退火算法确定河流纵向离散系数的优化问题不仅可行,而且求解精度较高,更重要的是收敛速度比其它算法快的多,这在一些高维复杂的优化问题中很值得推广.     

土壤水分特征曲线在天然气水合物开采数值模拟中的应用探讨

在使用TOUGH+HYDRATE程序进行水合物开采数值模拟时常用van Genuchten模型计算毛管力,而毛管力大小直接影响水合物开采过程中的产气和产水,因此在数值模拟过程中正确选用模型参数尤为必要。我国某海域天然气水合物储层为未胶结泥质粉砂储层,常规的毛管力测定方法如压汞法、离心法等对该类岩心并不适用,如何测定该类岩心的毛管力并将其应用于van Genuchten模型参数选取具有重要意义。本文探讨了如何应用土壤水分特征曲线测定实验间接获取该类岩心的毛管力数据,为验证该方法的可行性,本文对参考文献[7]中公开的粉砂土壤水分特征曲线测定实验数据进行换算和拟合后得到T+H程序所需的van Genuchten模型参数,结果可为泥质粉砂储层水合物产能研究工作提供参考。     

非饱和土渗流及其参数影响的数值分析

基于一维的Richards方程,考虑van Genuchten提出的土-水特征曲线和水力传导系数的表达式,采用差分方法进行求解,研究该土-水特征曲线对孔隙水压力分布的影响,分析该模型四个参数θs、θr、α和n对孔隙水压力分布的作用特征。结果表明经验参数α和n对孔隙水压力分布产生显著的影响。α影响土-水特征曲线的位置和水力传导系数斜率,其值越大,基质吸力越滞后,孔隙水压力分布弯曲度随着α值的增大而明显;n决定土-水特征曲线的斜率,其值大意味着基质吸力易消散。计算分析显示θr值变化引起孔隙水压力分布微弱的差异,这差异随着时间的增长而增大;饱和含水量θs对孔隙水压力分布也产生不小的影响,随θs的降低孔隙水压力消散减慢。     

Evaluation of probabilistic flow in two unsaturated soils

A variably saturated flow model is coupled to a first-order reliability algorithm to simulate unsaturated flow in two soils. The unsaturated soil properties are considered as uncertain variables with means, standard deviations, and marginal probability distributions. Thus, each simulation constitutes an unsaturated probability flow event. Sensitivities of the uncertain variables are estimated for each event. The unsaturated hydraulic properties of a fine-textured soil and a coarse-textured soil are used. The properties are based on the van Genuchten model. The flow domain has a recharge surface, a seepage boundary along the bottom, and a no-flow boundary along the sides. The uncertain variables are saturated water content, residual water content, van Genuchten model parameters alpha (α) and n, and saturated hydraulic conductivity. The objective is to evaluate the significance of each uncertain variable to the probabilistic flow. Under wet conditions, saturated water content and residual water content are the most significant uncertain variables in the sand. For dry conditions in the sand, however, the van Genuchten model parameters α and n are the most significant. Model parameter n and saturated hydraulic conductivity are the most significant for the wet clay loam. Saturated water content is most significant for the dry clay loam. Electronic Publication     

A new framework to determine general multimodal soil water characteristic curves

Acta Geotechnica - A soil water characteristic curve (SWCC) model named as discrete-continuous multimodal van Genuchten model with a convenient parameter calibration method is developed to describe...     

Van Genuchten模型参数对降水入渗数值模拟的敏感性

详细分析不同评价指标下的van Genuchten方程参数敏感性,对于深入认识参数物理意义、合理确定参数值、提高降水入渗数值模拟准确性具有重要意义.用HYDRUS软件建立一维变饱和水分运移模型,以实际补给量、补给过程曲线和极限蒸发深度作为评价指标,采用单因素扰动分析法对van Genuchten方程各参数敏感性进行理论分析,进而选取多组参数实例,分析同一岩性类别下,不同土样土壤水力参数差异及其对入渗补给模拟结果的影响.结果表明:形状系数 (n)、土壤进气值的倒数 (α) 与极限蒸发深度呈负相关关系,是影响极限蒸发深度的显著因素;饱和含水率 (θ_s)、n、饱和渗透系数 (K_s) 对于入渗补给影响的敏感性较高,三者在实际土样粒径分布、干密度和孔隙性的共同影响下发生同向变动.合理的参数敏感性分析及数值模拟调参过程需结合土壤参数的物理意义来开展.      

干密度和初始含水率对非饱和重塑粉土土水特征曲线的影响

采用压力板仪详细研究了不同击实条件对非饱和重塑粉土土水特征曲线的影响,并采用van Genuchten模型对实测试样的土水特征曲线进行了拟合。分别取在初始击实含水率相同的条件下,击实干密度不同的试样以及在击实曲线上同一干密度处对应的不同初始击实含水率的试样,对其进行土水特征曲线测试。结果表明:击实干密度越大,空气进气值越高。击实含水率越大,试样可塑性越好,其空气进气值越大。     

van Genuchten模型参数的物理意义

van Genuchten模型是目前拟合水土特征曲线应用最广泛的数学模型,但该模型参数多,且物理意义复杂,特别是参数α的物理意义至今尚未有统一的认识。文章通过理论推导,结合4种样品（粗砂、中砂、细砂和粉砂）实测的水土特征曲线,对van Genuchten模型的参数α、m和n的物理意义进行了探讨,重点研究了α与进气值和拐点处负压（hi）的关系。推导出的van Genuchten模型的1/α与hi的关系和实测数据均证明了1/α不仅与hi有关,还受参数m和n的影响。粗砂和中砂的1/α与hi大致相等,细砂和粉砂的1/α则大于hi。粗砂的进气值与1/α近似相等,其它介质中1/α与进气值之间存在更复杂的关系。另外,m和n作为独立变量在拟合水土特征曲线时精度更高,但在计算非饱和渗透系数时给定m=1-1/n的约束条件是必要的。     

滤纸吸力率定曲线的研究

用滤纸测定非饱和土吸力,其基础是滤纸吸力的率定工作,对此国内外都有研究。对于国产滤纸,目前的率定曲线仅适应吸力较低的情况。基于以前的工作,利用饱和盐溶液法进行了吸力较高情况下滤纸吸力的率定工作,并对结果进行了分析,发现国产滤纸与国外滤纸率定曲线基本一致,可以分为斜率较大及斜率较小的两段,同时利用van公式对国产滤纸率定曲线进行拟合,发现其拟合精度更高。     

几种土壤累积粒径分布模型的对比研究

土壤粒径分布是最基本的土壤物理性质。作为许多预测模型的输入参数,准确描述土壤的粒径分布是保证模拟质量的前提。评价了对数正态分布、三次样条、逻辑生长、改进逻辑生长以及van Genuchten方程等经验模型在描述土壤粒径分布中的适用情况。结果表明,改进的逻辑生长曲线模型预测效果最好,而广泛采用的对数正态分布的结果最差。其它3种模型的效果介于两者之间。根据5种粒径分布模型的模拟结果,利用分形方法来预测土壤水分特征曲线也得到了类似的结论。