基于混沌遗传算法的碾压混凝土坝力学参数反分析.pdf

摘要中的内容提到了一个关于碾压混凝土坝力学参数反分析的研究。碾压混凝土坝的物理力学参数是评估其质量和安全性的关键因素。论文探讨了如何通过优化方法来确定坝体在施工过程中的实际力学参数。具体来说，研究者将碾压混凝土坝的力学参数识别视为一个优化问题，并采用了混沌遗传算法来解决这一问题。 传统的遗传算法在处理某些优化问题时可能出现早熟收敛的问题，即过早地达到局部最优解而无法找到全局最优解。为了解决这个问题，研究者引入了混沌遗传算法。混沌理论在优化领域中常用于增加算法的探索性和避免陷入局部最优。混沌遗传算法结合了遗传算法的全局搜索能力和混沌系统的遍历性，从而在寻找最优解时能够更有效地探索解决方案空间。 在具体应用中，研究人员运用混沌遗传算法对某碾压混凝土坝的横向各向同性变形参数和渐变参数进行了反演计算。反演是通过已知观测数据来推断未知参数的过程，在此案例中，它涉及到对坝体变形特性的反分析。通过比较反演结果与实际测量值，研究者验证了所提出的反分析理论和方法的正确性，同时证明了参数渐变模型的合理性和准确性。 这篇论文的核心内容包括以下几个方面： 1. 碾压混凝土坝的力学参数对于评估坝体质量和安全至关重要。 2. 将碾压混凝土坝力学参数识别的反问题转化为优化问题，这是分析和评价大坝安全性的重要步骤。 3. 混沌遗传算法被用来克服传统遗传算法的早熟问题，提高求解优化问题的效率和准确性。 4. 应用混沌遗传算法对碾压混凝土坝的变形参数进行反演，以获取当前的实际参数。 5. 通过对比反演结果和实测值，验证了反分析方法的有效性，并证实了参数渐变模型的合理性。 这个研究对于水利水电工程领域的实践和理论发展具有重要意义，为碾压混凝土坝的安全监测和性能评估提供了新的工具和技术支持。