【摘 要】
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土石坝安全评价是保障大坝安全运行的一项重要工作.而基于大坝原型观测资料的反演分析则是大坝安全评价中的一项主要内容.本文将以一个实际工程的混凝土面板堆石坝为例,以实
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土石坝安全评价是保障大坝安全运行的一项重要工作.而基于大坝原型观测资料的反演分析则是大坝安全评价中的一项主要内容.本文将以一个实际工程的混凝土面板堆石坝为例,以实测位移为基础,运用优化方法和有限元分析方法,反演邓肯张-EB 模型的四个比较敏感的参数(K, n ,Kb, m ).在反演分析中,优化方法的选择直接影响到分析结果的准确性.为克服传统的优化算法以及某些智能优化算法的缺点,本文将引进一种新颖的智能优化算法-微粒群算法(Particle Swarm Optimization-PSO),运用于反演分析中.该算法自提出以来,以其概念简单、易实现、计算速度快等优点,已经应用于许多领域,但用于坝体本构模型参数的反演分析还很少见到.为提高PSO 算法的全局收敛性能,本文采用了一种改进的单群体自适应微粒群算法.在以往的土石坝反演分析,多是以多个测点某一时刻的位移量,或是单个测点沿时程变化的位移量为依据,因此反演出的参数都不能很好的反映材料的性质.而本文将依据坝体多个测点,在施工期和运行期沿时程变化的位移量进行反演分析.最后通过分析参数结果的合理性:⑴为坝体的安全评价和未建坝的设计和施工提供参数依据;⑵证明该优化算法运用于基于位移的混凝土面板堆石坝坝料参数反演是有效的.
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