粒子群算法在时效变形参数反演中的应用.pdf

【摘要】中提到的“粒子群算法在时效变形参数反演中的应用”是关于利用智能优化算法解决地质力学中的一项问题。在传统的刚性承压板压缩蠕变试验中，通常假设岩体的变形遵循黏弹性规律，但这无法充分考虑岩体的实际黏塑性变形。因此，研究人员引入了粒子群优化算法，这是一种模拟群体行为的优化技术，能够更准确地反演出岩体的蠕变参数。 粒子群优化算法（Particle Swarm Optimization, PSO）是一种基于群体智能的全局优化算法，最初受到鸟群飞行模式的启发。在PSO中，每个粒子代表可能的解，它们在解空间中移动并更新其位置和速度，通过学习自身最好和全局最好的经验来改进解决方案。这种算法适用于多目标优化问题，尤其在复杂问题中表现出较高的寻优效率。 在本研究中，作者提出了一种二次粒子群算法，将流变模型中的瞬时变形和时效变形参数分开反演。流变模型是用来描述材料随时间变化的变形行为，对于岩石等材料，这种模型能够更好地反映其长期变形特性。通过将这两种参数独立处理，可以降低反演的复杂性，提高反演精度。 实验证明，这种方法在实际的现场压缩蠕变试验中表现出良好的效果。反演得到的时效变形参数曲线与实验数据吻合度高，这意味着可以更准确地获取岩石的流变参数。这些参数对于理解岩体的长期稳定性、预测工程结构的长期变形以及地质灾害的评估具有重要意义。 关键词涉及的领域包括岩石力学、流变模型、参数反演和粒子群算法。岩石力学是研究岩石在各种载荷作用下的变形、强度和破坏规律的科学，而流变模型是其重要的理论工具。参数反演是根据实验数据逆向求解模型参数的过程，粒子群算法在此中作为一种有效的数值反演方法。本文的研究为地质力学领域提供了一种新的、实用的参数估计方法，对于改善对岩体蠕变特性的理解和预测具有积极的意义。