原文服务方: 岩土力学       
摘要:
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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瞬变-流变
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反演分析
内容分析
关键词云
关键词热度
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文献信息
篇名 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
来源期刊 岩土力学 学科
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
年,卷(期) 2012,(6) 所属期刊栏目 数值分析
研究方向 页码范围 1889-1895
页数 分类号 TV641.4
字数 语种 中文
DOI 10.3969/j.issn.1000-7598.2012.06.044
五维指标
作者信息
序号 姓名 单位 发文数 被引次数 H指数 G指数
1 常晓林 武汉大学水资源与水电工程科学国家重点实验室 161 1831 24.0 33.0
5 周伟 武汉大学水资源与水电工程科学国家重点实验室 238 1927 23.0 32.0
9 马刚 武汉大学水资源与水电工程科学国家重点实验室 54 334 11.0 17.0
传播情况
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2020(9)
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研究主题发展历程
节点文献
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
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
岩土力学
月刊
1000-7598
42-1199/O3
大16开
1979-01-01
chi
出版文献量(篇)
11045
总下载数(次)
0
总被引数(次)
250658
相关基金
国家自然科学基金
英文译名:the National Natural Science Foundation of China
官方网址:http://www.nsfc.gov.cn/
项目类型:青年科学基金项目(面上项目)
学科类型:数理科学
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