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国内刊号：11-2223/N
国际刊号：1000-0054
发布日期:
作者：庄文宇, 张如九, 徐建军, 殷亮, 魏海宁, 刘耀儒
单位：1. 清华大学 水沙科学与水利水电工程国家重点实验室, 北京 100084;<br>2. 中国电建集团华东勘测设计研究院有限公司, 杭州 310014
关键词：高拱坝,IAGA,BP神经网络,参数反演
基金：国家自然科学基金资助项目（41961134032，51739006）；水沙科学与水利水电工程国家重点实验室项目（2019-KY-03）\r\n
基于监测资料对坝体和坝基的力学参数进行反演，对大坝的安全评价具有重要意义。该文提出了基于改进自适应遗传算法和BP神经网络（IAGA-BP）的力学参数反演分析方法，采用考虑权重的绝对百分误差作为目标函数，可以针对多点监测资料和非线性数值仿真进行力学参数反演。基于正常蓄水位下拱坝坝体、坝基及拱肩槽边坡等25个测点的实测变形，对坝体混凝土、基础岩体及结构面的多个材料分区的11个关键力学参数进行了反演分析。结果表明，反演值和实测值吻合较好，将材料参数作为输入层、测点变形作为输出层有效避免了反演值的“失真”问题。针对高拱坝-坝基系统的力学参数反演，分析了神经网络拓扑结构、目标函数、训练样本数量等对反演结果的影响。
来源：2022年第8期
《清华大学学报(自然科学版)》期刊编辑部
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