基于自适应差分进化算法的堆石坝参数反演

• 作者: 刘东海 王媛媛
• 来源期刊: 水电能源科学
• 学科: 工学
• 关键词: 堆石坝 本构模型 参数反演 自适应差分进化 神经网络
• 年，卷（期）: 2017,（6）
• 所属期刊栏目: 大坝安全与监测
• 页码范围: 62-66
• 页数: 5页
• 分类号: TV64|TU371.4
• 语种: 中文

摘要

基于参数自适应差分进化算法(ADE),提出了堆石坝本构模型参数的反演分析方法,可有效提高收敛速度和避免陷入局部最优;并采用具有强大非线性映射能力的BP神经网络模型来近似模拟计算堆石坝的应力应变,提高了反演过程的效率.最后,以某抽水蓄能电站堆石坝为例进行应用研究,通过比较设计工况和反演工况下计算沉降值与实际沉降值之间的误差,验证了所提方法的有效性和可靠性,可为后续客观评价堆石坝安全性提供基础.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	刘东海	天津大学建筑工程学院水利工程仿真与安全国家重点实验室	83	1223	21.0	32.0
2	王媛媛	天津大学建筑工程学院水利工程仿真与安全国家重点实验室	13	83	5.0	9.0