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     

基于响应面法的高堆石坝瞬变-流变参数反演方法

如何准确确定原级配堆石体的力学参数是高堆石坝建设中亟待解决的一个关键问题,参数反演是解决这一问题的可行方法之一,传统的参数反演方法因需要进行大量的有限元正分析,其计算工作量大,反演效率较低。响应面法可以有效克服以上问题,但已有方法仅针对堆石体的瞬变参数,未考虑流变参数,不能满足堆石坝长期变形预测的需要。综合考虑瞬变和流变参数,通过构造更加合理的响应面函数,提出了基于响应面法的高堆石坝瞬变-流变材料参数反演方法,大大提高了反演的效率和精度。以水布垭面板堆石坝为例,采用该方法对坝体瞬变和流变参数进行了反演分析。反演结果表明,计算值与实测值在数值和变化规律上总体符合较好,反演结果合理可靠且更加高效。     

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。     

遗传算法在边坡数值计算中的应用

改进了进化方向的遗传算法与有限元数值法，结合并研制了相应的软件。应用该软件对多类型岩土边坡进行弹性模量、内聚力、内摩擦角等参数反演分析，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多类型岩土参数优化估计中具有独特的优势。     

基于粒子迁徙的粒群优化算法及其在岩土工程中的应用

受自然界物种迁徙的启发,提出了一种新的改进的粒群优化算法(MPSO)。算法初始化时,将粒子随机地划分为若干个子粒群,每个子粒群按照给定的策略独立演化,在演化中的指定时段进行粒子的随机迁徙和自适应变异,以保持整个种群的多样性,避免早熟收敛。基准测试函数的计算结果表明,MPSO算法的性能优于其他几种改进算法。堆石体幂函数流变模型,参数较多,具有很强的非线性,将MPSO算法应用到堆石体幂函数流变模型的参数反演中。计算结果表明,利用反演的流变模型参数计算的坝体流变变形与实测变形在发展规律和数值上均比较吻合,证明MPSO算法在多参数、强非线性的复杂模型参数反演中的优越性。     

基于改进遗传算法的河南地区水文地质参数反演计算研究

利用改进遗传算法对河南地区水文地质参数进行反演计算,并结合抽水试验方式对反演参数的精度进行分析。结果表明:改进遗传算法可使得水文地质参数取得局部最优解,且加速收敛速度,通过抽水试验分析,两个参数的反演误差均在15%以内,且较传统算法有明显改善。研究成果对于河南地区水文地质参数反演具有重要的方法参考价值。     

Matlab遗传算法工具GUI率定马斯京根模型参数

本文针对传统及改进马斯京根洪水演算模型,利用简单易行的Matlab遗传算法工具(gatool)GUI进行模型参数最优估计,获得不同优化准则下的模型参数,并进行检验.结果表明用Matlab遗传算法工具GUI优选改进后的马斯京根模型参数,收敛能力强、计算时间短、所得演算流量更接近实际.     

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。     

基于量子遗传算法与多输出混合核相关向量机的堆石坝材料参数自适应反演研究

为进一步提高堆石坝材料参数反演模型的计算精度与适用性,建立了基于量子遗传算法（QGA）与多输出混合核相关向量机（MMRVM）的自适应反演模型。通过引入混合核函数,使所构建的MMRVM能够高精度地模拟材料参数与大坝沉降间的复杂非线性关系,从而代替耗时较长的有限元（FEM）计算。通过利用参数较固化的QGA优化确定MMRVM核参数,使反演模型具有自适应性。以实测沉降数据为依据,充分发挥QGA的全局搜索能力反演筑坝材料本构模型参数。在分析模型所需测点个数与信噪比对计算结果影响的基础上,通过公伯峡堆石坝应用实例证明：QGA-MMRVM可快速、精确地反演堆石坝筑坝材料本构模型参数,模型凭借其自适应性在实际工程中具有良好的应用前景和推广价值。     

大地电磁实码广义遗传反演算法研究

大地电磁反演问题通常表述为目标函数最优化,难点是多参数、非线性和不适定性,局部和全局方法都不能实现快速全局优化[4].针对局部线性方法易使解陷入局部极值,严重依赖初始模型,而传统的遗传算法在优化应用中存在局部搜索能力弱、早熟收敛等问题.这里引进一种求解一维大地电磁测深反演问题的实数编码广义遗传算法.该算法利用拟网格法初始种群和综合交叉策略,克服了早熟收敛现象,从而提高了遗传寻优的效率.理论模型反演与其它方法比较,结果说明遗传算法具有不依赖初始模型,不容易陷入局部极小,多点多路径概率搜索,以及隐合并行性等优点.     

高填石路堤蠕变本构模型及其参数反演分析与应用

结合高填石路堤工后沉降变形机理与工程特点，基于工程实测数据，提出了高填石路堤工后沉降蠕变变形的双曲线型三参数本构模型，并引进遗传算法与有限元分析理论，建立了该模型参数的反演分析方法。在此基础上，利用蠕变有限元分析手段，深入探讨了高填石路堤工后沉降的分析计算方法，并开发了相应的分析计算软件。结合某高填石路堤工程实践，探讨了高填石路堤双曲线三参数蠕变本构模型和高填石路堤工后沉降计算的应用方法。工程实例分析表明，提出的本构模型及其工后沉降计算方法简单，可以满足工程要求，初步建立了一种新的高填石路堤工后沉降计算方法。     

Response surface and genetic method of deformation back analysis for high core rockfill dams

High core rockfill dams exhibit complex deformation mechanisms because of complicated geological conditions, many material partitions and severe weather conditions. When realistic parameters cannot be obtained through laboratory tests or engineering analogies because of effects of size or time, back analysis is necessary to predict deformation characteristics. This paper proposes a method of deformation back analysis based on the response surface method and genetic optimization theory. The parameters of the creep and Duncan–Chang models for the Pubugou gravelly soil core rockfill dam are sequentially calculated. Back analysis performed using this method efficiently yields more precise results than those obtained from laboratory-determined parameters.     

免疫遗传算法在土石坝筑坝粗粒料本构模型参数反演中的应用研究

建立了确定筑坝粗粒料本构模型参数的有限元计算理论与IGA相结合的反演分析方法,利用公伯峡筑坝现场大型载荷试验资料,对筑坝原级配料的本构模型参数进行了反演研究。结果表明,由于在微弱风化花岗岩掺加云母片岩,颗粒破碎严重,爆破堆石料（3BⅠ）的原级配粗粒料反演参数远低于室内三轴试验成果;与3BⅠ堆石料相反,砂砾料（3BⅡ）现场反演得到的邓肯E~B模型参数高于室内三轴试验值;室内三轴试验成果不能客观反映筑坝材料的力学特性,对于当今的300 m级高土石坝建设,宜加强对原级配粗粒料的力学特性研究;同时对原型实测的空间位移场不同拟合方式进行了探讨,认为仅考虑铅直向变形的IGA参数反演成果能基本满足土石坝工程的精度要求。     

高心墙土石坝坝料流变模型参数的智能识别研究

通过在遗传算法中引入位爬山法,有效地改善了遗传算法的局部优化能力,提高了其优化速度与精度。采用这一改进的遗传算法对糯扎渡水电站心墙土石坝坝料流变模型参数进行了大范围识别,实现了参数空间内全局意义上的快速搜索。对取自不同坑号的各种坝料进行了流变参数识别,识别结果较准确地反映了不同应力水平下坝料的流变特征,拟合精度较高。结果表明：不同坑号的坝料在力学特性上各有差异,为了全面了解各种坝料的流变特性,对不同料场的坝料进行试验研究是有必要的;同时,不同应力状态下坝料的流变力学参数有差异,说明不同围压对坝料结构的改变也不同,从而对其流变特征的影响也会有差异。     

基于混合遗传算法估计van Genuchten方程参数

van Genuchten(VG)方程是最常用的土壤水分特征曲线方程,其参数取值的精度直接影响到土壤水分运动方程计算的精度.该文建立了VG方程参数的优化模型,构建遗传算法与Levenberg-Marquardt算法相结合的混合遗传算法对其进行求解,并进行了数值试验.结果表明采用混合遗传算法比普通遗传算法不但提高了收敛效率,而且收敛迭代次数也大大减少;采用混合遗传算法估计参数的精度比非线性单纯形法和阻尼最小二乘法要高一些,而且不需要给参数初值.因此,混合遗传算法可以作为估计VG方程参数的一种新方法.     

基于颗粒流的堆石料三轴剪切试验研究

近年来频发的地质灾害使得深入研究大坝堆石体受力变形机制显得愈发迫切和重要。针对堆石颗粒具有形状极其不规则、咬合作用突出的特点,编写了一个简单易用的程序来随机生成形状不规则的数值颗粒。以正四面体为核,按照晶胞繁衍的方式,生成堆石的仿真颗粒集合体。模拟排水剪切条件下的大三轴试验,通过分析数值试验过程中细观参量的变化规律,探讨三轴剪切条件下堆石体变形的细观机制。分析表明,按照晶胞繁衍法生成的数值颗粒与圆颗粒相比能更好地模拟堆石,由颗粒簇形成的咬合力能形成更真实的力-变形关系;数值试验得到的应力-应变曲线和体变曲线与室内三轴试验结果基本一致;颗粒的破碎速率是联系堆石体宏、细观力学性质的重要纽带,通过分析堆石体颗粒破碎4个阶段细观参量的变化规律,深化了对堆石体变形机制的认识。     

A reliability-based approach to evaluating the stability of high rockfill dams using a nonlinear shear strength criterion

In recent years, many high rockfill dams have been constructed in China for the purpose of hydropower generation. One of the critical aspects of rockfill dam design is the analysis of slope stability. Triaxial compression tests show that the failure envelopes of rockfills are curved and that nonlinear shear strength criteria yield better predictions of the shear strengths of rockfills than the Mohr–Coulomb criterion. Because the determination of shear strength parameters involves uncertainties, a reliability-based methodology was developed for use in evaluating the failure probability of rockfill dam slopes by integrating Bishop’s simplified method, Duncan’s nonlinear strength criterion and the first-order second-moment reliability method presented in this paper. A computer program, SCU-SLIDE, was developed and its outputs validated by comparison with Monte Carlo simulation results. The approach developed was used to study the stability of the Shuang Jiang Kou rockfill embankment dam, which when completed will be the tallest dam in the world. The results of the stability analysis are discussed and conclusions are presented in this paper.