基于改进粒子群算法的混凝土坝热学参数反演研究.pdf

《基于改进粒子群算法的混凝土坝热学参数反演研究》这篇论文主要探讨了如何利用改进的粒子群优化算法（IPSO）来反演混凝土坝的热学参数，以实时获取在真实浇筑条件下的混凝土热特性变化规律。文章特别关注了传统粒子群算法在解决此类问题时容易陷入局部最优的问题，并提出了一种结合凹函数权值递减策略的改进方法。 论文介绍了混凝土坝热学参数反演的重要性。在混凝土坝的建设过程中，由于温度变化对坝体的稳定性有直接影响，因此准确掌握混凝土的热学参数（如热导率、比热容等）至关重要。传统的反演方法可能存在计算效率低、易受初始值影响等问题，而群体智能优化算法如粒子群优化（PSO）因其全局搜索能力，被广泛应用于这类问题。 接着，论文指出，尽管PSO算法在许多优化问题上表现优秀，但其容易早熟，导致搜索过程过早收敛至局部最优解，而不是全局最优。为解决这一问题，作者提出了一种结合凹函数权值递减策略的IPSO算法。该方法通过动态调整粒子的权重，使得搜索过程能够在保持探索性和开发性之间取得平衡，从而避免过早收敛并提高全局寻优能力。 在实际应用中，考虑到冷却水管的通水情况和外界气温变化对混凝土温度的影响，论文将IPSO应用于某拱坝在高温季节的热学参数反演分析。通过比较实测温度和计算温度，验证了反演结果的合理性，并进一步证明了改进后的算法在收敛速度和识别精度上的优势。 此外，文章还讨论了计算实例，结果显示，IPSO算法在处理混凝土坝热学参数反演问题时，不仅能够快速收敛，而且识别精度高，为实际工程提供了更可靠的参数估计。论文最后指出，这种改进的算法对于理解和预测大坝混凝土在复杂环境条件下的温度变化行为具有重要意义，有助于提高坝体安全监控的效率和准确性。 这篇论文通过结合粒子群优化算法与凹函数权值递减策略，提供了一种有效的方法来反演混凝土坝的热学参数，对于改善大坝工程的设计和监测具有重要的理论和实践价值。同时，这也为其他领域的参数识别问题提供了新的思路。