基于水化度的泵送混凝土温升模型及参数反演

针对泵送大体积混凝土绝热温升高、早期水化速率快的特点,结合绝热温升试验,构建了基于水化度的水化温升速率模型(简称水化度模型),采用人工蜂群算法对水化度模型、双曲线模型、单指数模型和双指数模型参数进行反演对比分析,将水化度模型应用于5组绝热温升试验结果拟合中,使用4种温升模型对上海某泵闸工程混凝土试块温度场进行了反馈仿真分析。结果表明,水化度模型仿真结果与试验结果吻合较好;水化度模型能反映不同阶段的水化热变化特性,其参数采用分阶段拟合,稳定性好,避免了一般模型参数过多时出现的过拟合问题,能为泵送混凝土结构施工期智能温控提供较准确的温度场数值模拟结果。

基于改进鲸鱼优化算法的大体积混凝土热学参数反演

为提高混凝土热学参数反演分析时的计算效率和精度,引入Logistic映射和惯性权重对鲸鱼优化算法进行改进,并结合有限元仿真计算,提出一种基于改进鲸鱼优化算法的混凝土热学参数反演分析方法。结合上海ZJH泵闸工程开展现场非绝热温升试验,采用该方法对大体积混凝土试块的导温系数和表面散热系数进行了反演分析,并与粒子群算法反演结果进行比较。结果表明,改进鲸鱼优化算法在计算精度及迭代效率方面均较粒子群算法有明显提高,该算法在求解混凝土热学参数反演问题方面具有可行性和有效性,能够满足工程精度要求。