本文選題：堆石壩　切入點：本構模型　出處：《水電能源科學》2017年06期 　論文類型：期刊論文

【摘要】：基于參數(shù)自適應差分進化算法(ADE),提出了堆石壩本構模型參數(shù)的反演分析方法,可有效提高收斂速度和避免陷入局部最優(yōu);并采用具有強大非線性映射能力的BP神經(jīng)網(wǎng)絡模型來近似模擬計算堆石壩的應力應變,提高了反演過程的效率。最后,以某抽水蓄能電站堆石壩為例進行應用研究,通過比較設計工況和反演工況下計算沉降值與實際沉降值之間的誤差,驗證了所提方法的有效性和可靠性,可為后續(xù)客觀評價堆石壩安全性提供基礎。
[Abstract]:Based on the parameter adaptive differential evolution algorithm, an inverse analysis method for the constitutive model parameters of rockfill dam is proposed, which can effectively improve the convergence speed and avoid falling into local optimum. The BP neural network model with strong nonlinear mapping ability is used to approximate simulate and calculate the stress and strain of rockfill dam, which improves the efficiency of inversion process. Finally, taking a pumped storage power station rockfill dam as an example, the application research is carried out. The validity and reliability of the proposed method are verified by comparing the errors between the calculated settlement values and the actual settlement values under the design and inversion conditions, which can provide a basis for the subsequent objective evaluation of the safety of rockfill dams.
【作者單位】： 天津大學建筑工程學院水利工程仿真與安全國家重點實驗室;
【基金】：國家重點基礎研究發(fā)展計劃(973計劃)(2013CB035904) 國家自然科學基金項目(51479132)
【分類號】：TV641.4

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