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。     

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。     

生物遗传算法在速度参数反演中的应用

遗传算法是一种新发展的优化算法，具有全局搜索、适应解各类问题的特点。本文应用遗传算法求取最佳叠加速度和反演层速度，不仅可保证精度，还比常规方法减少一倍多的计算时间，获得了较高的计算效率。     

频域内饱和多孔介质的参数反演分析

基于Biot理论,假定固体颗粒和孔隙内流体均不可压缩,建立了以固体骨架位移表示的的控制方程.考虑单层饱和多孔介质在竖向简谐荷载作用下一维动力响应,通过理论推导获得了骨架位移、应力以及孔隙流体压力等物理量的解析表达式.基于饱和土的简谐动力模型试验数据,与所得到的理论解答相结合,将饱和多孔介质材料参数反演问题归结为非线性多峰函数的最优化问题.全局最优解的求解采用了遗传算法和模拟退火算法,并通过试验和数值算例验证了所得材料参数的正确性.     

用遗传算法反演各向异性介质弹性参数

研究了用遗传算法来反演各向异性介质的弹性常数。首先概述遗传算法的基本原理,然后以横向各向同性介质的一维模型反演为例,重点讨论了交换概率、更新概率、变异概率和控制温度对反演收敛速度的影响。为改进收敛性能,反演中利用模拟退火法中的控制温度对目标函数作尺度变换,并采用了层剥离技术。对有噪及二维情形也作了考虑。计算表明遗传算法反演是一种良好的非线性反演方法。     

应用改进的遗传算法反演多层密度界面

利用具有全局优化功能的遗传算法直接反演多层密度界面.首先根据重力反演的特点对遗传算法进行改进, 使遗传算法基因交换过程中交换位置的确定同重力异常的拟合情况相结合, 给出适合于重力反演特点的遗传算法.然后利用改进后的遗传算法直接反演多层密度界面.理论模型和实际剖面的计算表明改进是有效的.      

波阻抗遗传算法反演方法的研究及应用

作者介绍的遗传算法是在自然界生物遗传过程优选和进化原理的基础上，针对波阻抗反演的实际问题，对标准的遗传算法进行了改进，引入了模拟退火算法中的热槽法控制初始群体的产生，用逐位迭代的交换方式代替传统的杂交方式即随机选择杂交点进行交换。使用改进的遗传算法对地震波阻抗进行反演，可很好地提高反演的精度。在文中最后，作者通过理论模型和实例验证了上述的思想。     

遗传算法在磁异常反演中的应用

遗传算法是一种约束随机优化方法。它与传统的确定性优化方法相比较,具有全局收敛,不计算目标函数偏导数等优点；与传统的随机优化方法相比较,具有搜索效率高以及隐含并行计算等优点。本文首先讨论了遗传算法的基本原理和迭加机算步骤,其次讨论了该方法在磁化强度约束反演问题中的应用效果。     

遗传算法在反演三维地下水流模型参数中的应用

本文以非均质各向同性承压三维非稳定流为理想模型,结合有限元法讨论了用遗传算法反演水文地质参数问题.计算结果表明,本文在简单遗传算法(SGA)的基础上提出的优体克隆+子体优生遗传算法(BCC-YGCD-GA)具有收敛速度快、解的精度高和避免出现早熟等优点.在水资源评价和矿床疏干计算中有广阔的应用前景.     

基于改进遗传算法的粘弹性岩体力学参数反演

把模式搜索嵌入目前广为应用的遗传算法中,使之和神经网络有机结合,提出了搜索—遗传—神经网络算法。该方法用经过最佳预测学习算法训练的神经网络来表达粘弹性岩体力学参数和位移之间的映射关系,除具有一般遗传算法的优点外,还提高了参数反演的精度,节省了参数反演的计算时间。结合某工程实例,验证了该方法在粘弹性岩体力学参数反演中的优越性。     

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。     

龙首二级面板堆石坝三维真非线性地震反应分析和评价

基于土石料三维粘弹塑性动力本构模型,并采用新型三维各向异性有厚度薄单元来模拟面板和堆石的接触面特性,建立了高面板堆石坝地震反应分析的三维真非线性动力分析方法.利用坝料动力特性的大型三轴试验成果,分析计算了龙首二级(西流水)面板堆石坝的地震反应,主要包括加速度反应、堆石体应力反应及坝体单元抗震安全系数、面板应力反应和变形及接缝位移、高趾墙动力反应等.为大坝的抗震设计提供了有力的技术依据.     

基于模拟退火的Gauss-Newton算法的神经网络在渗流反分析中的应用

提出了模拟退火的Gauss-Newton算法的神经网络,克服了经典BP网络存在的一些缺陷。并以正弦函数的迭代收敛为例,证明了该方法的正确性,有效性和优越性。同时将该方法用于同乐坪大坝的渗流反分析,利用反演出的渗透系数进行渗流场计算。得到的水头预报值与观测值相吻合,可知反演结果是正确的,说明该方法用于实践工程的渗流参数识别是可行的。     

地下工程围岩位移反分析的改进模拟退火算法

本文针对地下工程围岩位移反分析问题的目标函数存在多个局部极值的特点,在对模拟退火算法进程中控制参数,即初始温度、每一温度下的状态选取次数和退火策略的确定方法加以改进的基础上,引进有限元分析手段和自适应的思想,建立了基于改进模拟退火算法的位移反分析方法,并开发了相应的分析程序.工程实践分析表明:本文理论计算结果与实测结果吻合良好,该方法较一般模拟退火算法具有明显的优越性.     

堆石体流变对混凝土面板坝应力变形特性的影响

简要介绍了公伯峡水电站混凝土面板堆石坝坝内堆石料流变试验结果和流变计算模型。采用三维有限单元法对公伯峡水电站混凝土面板坝进行了模拟计算,对比了考虑堆石料流变和不考虑流变的计算结果,分析研究了堆石料流变特性对坝体变形以及对混凝土面板应力变形和周边缝位移的影响。     

改进的模拟退火遗传算法在地下水管理中的应用

对于高度非线性、非凸的地下水管理模型,传统优化方法难以找到全局最优解。本文采用模拟退火遗传算法求解地下水管理模型,并从三个方面对算法进行改进:引入小生境技术,采用自适应交叉和变异概率,在选择过程中采用最优保存策略,从而提高算法的全局寻优能力和收敛速度。采用惩罚函数法处理约束条件。用Fortran 90语言编制了计算程序,并通过Schaffer测试函数验证了该算法不仅具有强大的全局寻优能力和局部搜索能力,而且具有较快的收敛速度和较高的优化精度。将该算法应用到某研究区地下水管理中,取得了较好的效果。     

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.     

快速模拟退火算法在含水层参数识别中的应用

针对一般模拟退火算法收敛速度慢的缺陷,本文提出了含水层参数识别的快速模拟退火算法。它以广义Boltzmann-Gibbs统计理论为基础,采用依赖于温度的似Cauchy分布产生新的扰动模型,通过改变模型扰动、接收概率和降温方式来加快模拟退火算法的收敛速度。实例的计算结果表明,快速模拟退火算法不仅可行,而且求解精度高,收敛速度比其他算法快得多,是一种值得在实际中推广应用的高效的含水层参数识别方法。