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高堆石坝瞬变-流变参数三维全过程联合反演方法及变形预测
被引量：
30
1
作者
马刚
常晓林
+1 位作者
周伟
花俊杰
《岩土力学》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2012年第6期1889-1895,共7页
利用反演分析得到的参数进行高面板坝的应力、变形分析来预测长期变形。由于堆石坝的施工过程和变形机制比较复杂,很难将瞬时变形和流变变形分开,因此,有必要对静力本构模型参数和流变模型参数进行综合反演。利用实测位移资料,以对堆石...
利用反演分析得到的参数进行高面板坝的应力、变形分析来预测长期变形。由于堆石坝的施工过程和变形机制比较复杂,很难将瞬时变形和流变变形分开,因此,有必要对静力本构模型参数和流变模型参数进行综合反演。利用实测位移资料,以对堆石坝变形较敏感的静力本构模型和流变模型参数为待反演参数,采用基于粒子迁徙的粒子群算法和径向基函数神经网络构建参数反演平台,该方法克服了粒子群算法易陷入局部最优和早熟收敛的缺点,采用经过训练的神经网络来描述模型参数和位移之间的映射关系,节省了参数反演的计算时间。对水布垭高面板坝的反演结果表明,基于反演参数的沉降计算值与实测值吻合得很好,坝体变形在合理范围以内并趋于稳定。
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关键词
堆石坝
参数反演
变形预测
改进粒群算法
RBF神经网络
双屈服面模型
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职称材料
题名
高堆石坝瞬变-流变参数三维全过程联合反演方法及变形预测
被引量：
30
1
作者
马刚
常晓林
周伟
花俊杰
机构
武汉大学水资源与水电工程科学国家重点实验室
武汉大学水工岩石力学教育部重点实验室
出处
《岩土力学》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2012年第6期1889-1895,共7页
基金
国家自然科学杰出青年基金(No.50725931)
国家自然科学基金(No.50979082)
文摘
利用反演分析得到的参数进行高面板坝的应力、变形分析来预测长期变形。由于堆石坝的施工过程和变形机制比较复杂,很难将瞬时变形和流变变形分开,因此,有必要对静力本构模型参数和流变模型参数进行综合反演。利用实测位移资料,以对堆石坝变形较敏感的静力本构模型和流变模型参数为待反演参数,采用基于粒子迁徙的粒子群算法和径向基函数神经网络构建参数反演平台,该方法克服了粒子群算法易陷入局部最优和早熟收敛的缺点,采用经过训练的神经网络来描述模型参数和位移之间的映射关系,节省了参数反演的计算时间。对水布垭高面板坝的反演结果表明,基于反演参数的沉降计算值与实测值吻合得很好,坝体变形在合理范围以内并趋于稳定。
关键词
堆石坝
参数反演
变形预测
改进粒群算法
RBF神经网络
双屈服面模型
Keywords
rockfill dam
parameter inversion
deformation prediction
MPSO
RBF-ANN
double-yield-surface model
分类号
TV641.4 [水利工程—水利水电工程]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
高堆石坝瞬变-流变参数三维全过程联合反演方法及变形预测
马刚
常晓林
周伟
花俊杰
《岩土力学》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2012
30
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