堆石体流变本构模型参数的智能反演

作者：周伟; 徐干; 常晓林; 胡颖

来源：水利学报, 2007, (04): 389-394.

DOI：10.13243/j.cnki.slxb.2007.04.002

• 面板堆石坝
• 流变模型
• 神经网络
• 遗传算法
• 序列二次规划算法
• 反演分析 concrete face rockfill dam(CFRD)
• creep constitutive model
• neural network
• genetic algorithm
• sequence quadratic programming
• back analysis

提出基于演化神经网络和序列二次规划算法的智能反演方法,通过实测变形资料对堆石坝流变本构模型参数进行反演分析,算例计算表明,该方法高效且具有全局收敛性。采用该方法对某堆石坝9参数流变模型参数进行反演分析,计算结果表明,利用反演的模型流变参数所计算的坝体流变变形与实测资料在发展规律及数值上均比较吻合。最后采用反演后的参数对该堆石坝后期变形进行了考虑流变效应的流变计算,预测出该堆石坝的后期变形量,预测结果合理可信。

• 单位
  武汉大学; 水资源与水电工程科学国家重点实验室