本文選題：地下工程　切入點：數(shù)值計算　出處：《廣西大學(xué)》2015年碩士論文

【摘要】：近年來,地下工程結(jié)構(gòu)得到了快速的發(fā)展,巖體作為一種結(jié)構(gòu)材料,是地下工程結(jié)構(gòu)的承載主體,對巖體行為的有效分析是解決地下工程施工過程安全問題的重要方法。地下工程結(jié)構(gòu)施工過程中安全問題主要是由于很難用科學(xué)有效的手段對巖體的非線性行為進(jìn)行預(yù)測與識別并指導(dǎo)實際應(yīng)用,地下工程巖體參數(shù)與損失位移作為巖體非線性行為分析與識別的關(guān)鍵因素,很難用室內(nèi)試驗和現(xiàn)場試驗獲取,巖土體反分析方法作為求取地下工程巖體參數(shù)與損失位移的方法,成為了巖土領(lǐng)域熱點問題。本文在國家自然科技基金項目(“高地溫梯度水工高壓隧洞THM耦合作用下的承載特性研究”51369007)支撐下,做了以下幾個方面的研究工作：1.針對復(fù)雜函數(shù)優(yōu)化問題,傳統(tǒng)的解析優(yōu)化方法往往只能獲得局部最優(yōu)解,而采用隨機全局優(yōu)化方法時,需進(jìn)行大量的數(shù)值計算才能獲取全局最優(yōu)解。提出了一種基于高斯過程局部代理模型-粒子群協(xié)同優(yōu)化算法,該算法實現(xiàn)了局部尋優(yōu)階段采用高斯過程回歸代理模型替代真實適應(yīng)度函數(shù)評價,加速了算法局部尋優(yōu),并采用動態(tài)更新學(xué)習(xí)樣本的策略不斷的提高高斯過程回歸代理模型的擬合精度,實現(xiàn)了算法快速高效求解復(fù)雜函數(shù)問題,通過對benchmark函數(shù)測試結(jié)果表明,對比粒子群算法,本文方法的計算代價明顯更低,尋優(yōu)效果更好。2.地下工程結(jié)構(gòu)巖體的復(fù)雜性決定了求取其力學(xué)參數(shù)的優(yōu)化問題是高度復(fù)雜的,而其目標(biāo)函數(shù)值的確定往往需要借助數(shù)值計算,這就決定了計算函數(shù)是隱式的。在求解這類問題時,將機器學(xué)習(xí)、優(yōu)化算法與數(shù)值計算相結(jié)合,提出了基于高斯過程全局代理模型-粒子群優(yōu)化算法的優(yōu)化反分析方法,該方法的反分析效率明顯優(yōu)于基于粒子群優(yōu)化算法的優(yōu)化反分析方法。通過對簡單的工程算例與某水電工程的參數(shù)進(jìn)行反分析,驗證了該方法比粒子群優(yōu)化算法的尋優(yōu)能力好,計算代價低。3.基于高斯過程全局代理模型-粒子群優(yōu)化算法在求解復(fù)雜的目標(biāo)函數(shù)時,其結(jié)果依賴于初始樣本點的設(shè)置,且該方法適用于優(yōu)化變量維數(shù)較低的目標(biāo)函數(shù),但不能很好的解決高維度問題。對此,提出了一種基于高斯過程局部代理模型-粒子群協(xié)同優(yōu)化算法。通過與基于高斯過程全局代理模型-粒子群優(yōu)化算法、基于粒子群優(yōu)化算法對簡單的算例與實際工程的對比分析,驗證了該方法的可行性與先進(jìn)性。4.工程隧洞圍巖開挖過程中難以觀測但影響較大的因素,是合理的評價開挖隧洞安全等級并指導(dǎo)圍巖安全施工的關(guān)鍵,采用隨機全局優(yōu)化方法對損失位移進(jìn)行求解時需要進(jìn)行大量的數(shù)值計算,計算代價高,耗時大。本文提出了基于高斯過程局部代理模型-粒子群協(xié)同優(yōu)化算法對損失位移進(jìn)行求解,并與粒子群算法對簡單的算例求解損失位移進(jìn)行了比較,結(jié)果表明該方法能快速獲取圍巖開挖過程中的損失位移,最后,利用兩種方法求取錦屏二級電站引水隧洞開挖過程中的損失位移,結(jié)果表明本文方法能夠利用較少的適應(yīng)度函數(shù)評價獲得可行的全局最優(yōu)解。
[Abstract]:In recent years , the structure of underground engineering has been developed rapidly . As a structural material , rock mass is the main body of underground engineering structure . It is very difficult to predict and identify the nonlinear behavior of rock mass by using the method of stochastic global optimization . The results show that the proposed method can obtain a feasible global optimal solution using less fitness function evaluation .

【學(xué)位授予單位】：廣西大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2015
【分類號】：TU45;TU91

【參考文獻(xiàn)】

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本文編號：1674313