基于沙猫群优化算法的拱坝热学参数反演分析

在混凝土温度场计算中,热学参数对计算结果的准确性有着很大影响。为了得到更加符合现场实际情况的热学参数值,提出了一种基于沙猫群优化算法的拱坝热学参数反演方法。通过12种不同的测试函数,验证了沙猫群优化算法的性能相比于其他3种传统优化算法有着一定的优势。同时,考虑到环境温度变化和多级冷却通水的影响,应用沙猫群优化算法对白鹤滩拱坝混凝土浇筑仓热学参数进行了反演。通过反演结果证明了沙猫群优化算法应用到工程实践中的合理性和可靠性,可以满足实际工程的精度需求。

基于GA-BP神经网络的锚碇混凝土热学参数反演

针对BP神经网络收敛速度慢和易陷入局部极小值等不足,以及热学参数优化反分析计算效率较低和神经网络对初值的依赖性问题,提出了基于遗传算法(GA)优化BP神经网络的大体积锚碇混凝土热学参数反演分析。以四川省泸州市城东长江二桥锚碇大体积混凝土施工为工程实例,根据绝热温升试验与锚碇温度监控实测数据,利用均匀试验设计方法构建训练样本,通过网络训练,得到了训练成熟的GA-BP神经网络,建立了待反演热学参数与温度场之间的映射关系,采用该方法得到的热学参数能够很好地预测温度场,并能用于指导工程实际施工与温度监控,采用遗传算法(GA)优化的BP神经网络,网络收敛速度明显加快,能够明显减少网络的训练时间,提高网络效率。

基于聚类算法的拱坝热学参数反演分析

由于拱坝坝身较薄,在运行期内坝体温度易受水位、水温和气温等因素的影响,导致坝体温度荷载难以精确掌控,而温度荷载又是拱坝所受到的主要荷载之一。为此,基于实测数据,采用聚类分析与热学参数反演的方法重构整体温度场。首先利用K-Shape聚类算法对坝体上下游方向温度测点进行分类,再依据测点位置实现上下游坝面分区,按照分区情况设置拱坝运行期的上下游温度边界条件;接着引入鲸鱼寻优算法,基于多测点温度实测值,反演坝体热学参数得到坝体整体温度场。工程实例分析结果表明,聚类分析与鲸鱼优化算法的综合应用提升了热学参数反演的效率与精度,反演的参数符合大坝的实际情况。

基于交叉全局人工蜂群算法的拱坝热学参数反演分析

拱坝施工期温度受到气温、冷却通水、表面保温等因素影响,热学参数实际值与室内试验测值之间存在较大误差。通过分布式光纤测温技术获取的温度数据和人工蜂群智能优化算法对混凝土热学参数进行识别,实时获取混凝土热学参数变化规律。对于在寻找函数最优值时传统的人工蜂群算法存在求解速度慢、容易陷入局部最优等问题,通过引入全局最优解,并与遗传算法中的交叉操作相结合建立了引入交叉算子的全局人工蜂群优化算法。考虑冷却水管多档通水和外界气温等因素,将改进的全局人工蜂群算法应用于白鹤滩拱坝热学参数反演,分析结果表明基于改进全局人工蜂群算法反演计算的混凝土温度与实测值吻合较好,改进全局人工蜂群算法在拱坝热学参数反演中具有较好的适应性。

考虑热学参数空间变异性的重力坝施工期温度及应力场分析

碾压混凝土坝的温控防裂一直是工程建设中的关键技术问题。由于浇筑仓面大、碾压质量不均匀以及混凝土的非均质性,碾压混凝土坝材料参数具有显著空间变异性。传统混凝土坝温度与应力分析常采用确定性计算,忽略了参数空间变异的影响,导致温度及应力场模拟不够合理。本文基于随机场理论和中心点离散方法,提出了混凝土热学参数空间变异有限元模拟方法。TJ大坝案例分析表明,考虑热学参数空间变异后,最高温度场和最大拉应力场在平均效应上与确定性结果基本一致,热学参数空间变异显著影响大坝混凝土结构的最高温度和最大应力。随机温度应力场下结构部分位置温度及应力超过了允许值,意味着依据传统确定性温度应力分析结果提出的温控措施可能偏危险。提出的随机温度应力分析方法对重力坝施工期温控措施的制定提供了方法支持。

碾压混凝土坝热学参数反演

在碾压混凝土重力坝温度场计算中,混凝土热力学参数对计算结果的准确性影响较大。针对碾压混凝土坝热学参数难以直接量测等问题,将灰狼优化算法引入到碾压混凝土坝热学参数的反演中。结合某碾压混凝土重力坝具体算例,介绍灰狼算法的具体实施步骤。结果表明,灰狼优化算法收敛效率很高,只需要较少的迭代步数便可以取得最优解,克服了传统试验方法试验工作量大且精度不高的问题。基于灰狼算法的碾压混凝土坝热学参数反演模型准确易行,可为其余碾压混凝土重力坝工程确定混凝土热学参数提供借鉴,提升混凝土温度场计算精度,从而制定更有效的温控防裂措施。

混凝土热学参数试验与反分析研究

确定混凝土绝热温升和表面散热系数需要专用设备,价格昂贵,且和施工现场存在较大误差。针对这一问题,采用基于施工现场的混凝土立方体非绝热温升试验,结合非稳定温度场求解的三维有限单元法仿真计算技术和反问题优化求解的遗传算法,以辨别和确定包括热交换系数、绝热温升和绝热温升规律系数在内的混凝土热学特性参数。反演结果表明,所得参数能真实反映混凝土的热学性能,遗传算法作为一种优化算法,具有收敛速度快、效果好等特点。

大体积混凝土结构热学参数随机反演方法初探

首次将Bayes参数估计理论引入大体积混凝土不稳定温度场热学参数随机反演问题,建立了可考虑时间累计效应的Bayes参数反演误差函数,并首次将优化理论中的变尺度法应用于该反演问题,推导了相应的计算公式,同时给出了热学参数反演的计算步骤,通过一典型分析得出了若干有益结论。

基于改进粒子群算法的混凝土坝热学参数反演研究

为实时获取真实浇筑环境下混凝土热学特性变化规律,基于温度观测数据,建立了材料参数识别的群体智能优化粒子群模型。针对传统粒子群算法易早熟陷入局部极值点这一问题,将粒子群算法与凹函数权值递减策略相结合,对粒子群算法进行改进,通过算法性能对比分析来说明其有效性。考虑冷却通水以及外界气温变化影响,将改进的粒子群算法用于某拱坝高温季节热学参数反演分析,通过实测温度与计算温度对比分析来说明反演参数的合理性。算例分析表明,改进的粒子群算法具有收敛速度快、识别精度高等优点。

基于光纤测温的大体积混凝土热学参数反演分析

光纤测温是利用分布式光纤对混凝土内部温度进行全自动化监测的过程。为了确定大体积混凝土的热学参数,基于某在建大坝内部埋设的分布式光纤测温值,运用三维有限元仿真分析和反分析优化设计中的单纯形法,对已浇筑块混凝土热学参数进行反演分析,然后根据所获得的反演参数进行新浇筑仓温度预报。分析表明,基于反演热学参数的计算温度与实测温度吻合较好,反演所得参数可靠,对指导现场施工具有参考价值。

大体积混凝土热学参数反分析新方法

基于线性传热理论 ,对大体积混凝土“气温变化 -表层温度响应”进行了研究。将单调变化的环境温度以较小的时间步长分段线性化 ,利用叠加原理 ,提出了混凝土热学参数反分析的新方法。利用 40 0 mm× 40 0 mm×2 2 0 mm混凝土块进行室外模型试验。在给定的临界扰动贡献率下 ,将实测资料区分为有效扰动与无效扰动 ,得到了混凝土的热学参数 ,验证了该方法的可行性。该方法具有测点数量少、测量时间短等优点 ,还可以同时得到导温系数与混凝土 -空气热交换系数 。

基于光纤传感技术的低热水泥混凝土温度监测及热学参数反演

利用分布式光纤传感技术对低热混凝土试验仓内部温度进行实时在线监测,据此建立混凝土浇筑仓三维有限元温度场仿真模型,对低热混凝土热学参数进行优化反演,并利用反演热学参数预测混凝土温度。结果表明,预测温度与光纤实测温度吻合较好,反演结果可信。

基于仿真分析的混凝土坝热学参数反演方法

根据景洪电站右冲坝段施工现场温度实测资料,以温度场仿真计算为基础,建立了温度场反演计算模型,采用复合形法反演实际浇筑的碾压混凝土材料热学参数,提出了选择实测温度监测点的参与反演分析的依据,并分析了反演结果的合理性。研究结果验证了该方法可行有效,并可为大坝后期施工提供参考。

混凝土热学参数反问题求解的遗传算法

就确定混凝土热学特性诸个参数的问题,特别是就至今仍然没有专用设备仪器试验确定混凝土表面在不同物盖条件下的热交换系数问题,采用基于简单的常温条件下的混凝土立方体非绝热温升试验,并联用非稳定温度场求解的有限单元法仿真计算技术和反问题优化求解的遗传算法,以辨别和确定包括热交换系数、绝热温升和绝热温升规律系数在内的所有混凝土热学特性参数。遗传算法的原理是来源于达尔文的生物进化论。算例表明,该法具有简单通用、参数辨识能力强、适应性好和迭代收敛较快等特点,具有较高的工程应用推广价值。

考虑水化度对热学参数影响的早期混凝土温度场分析

为了更加准确地模拟早期混凝土的温度场,通过试验研究了早期混凝土温度的变化规律,同时基于ABAQUS二次开发平台,考虑早期混凝土热学参数(导热系数和比热容)随水化度的变化规律,开发了温度场子程序UMATHT和用于模拟温度场第3类边界条件的FILM子程序.在此基础上,采用不同的温度场计算模型对试验进行数值模拟,通过实验结果与数值模拟结果的对比得出:考虑比热容及导热系数随水化度的变化过程,数值模拟结果与实测值基本一致,最大误差控制在1.5%以内,达到温度峰值的时间误差控制在0.5 h以内;当不考虑这2个参数随水化过程的变化,数值模拟与实测值存在较大误差,峰值温度误差均在4.6℃以上,达到峰值温度的时间均延长5 h以上.因此在对早期混凝土的温度场分析时有必要考虑导热系数和比热容随水化度的变化.

基于热学参数反演分析的常态大坝混凝土温度场仿真

为获得精度较高的常态大坝混凝土温度场仿真计算结果,需要较为准确的可用于温度场仿真计算的混凝土热学参数。结合某常态重力坝工程和现场原位温度场试验结果,对混凝土热学计算参数进行反演分析,并运用所得的反演分析成果对该重力坝温度场进行仿真模拟。结果表明:通过反演参数仿真模拟所得的大坝温度计算值与其相应测点的实测值吻合,反演结果可靠,可有效提高常态大坝混凝土温度场仿真模拟精度,为指导大坝混凝土现场施工提供参考。

热学参数在建筑热湿环境营造过程中的适用性分析

比较了两类热学参数——(或熵)、(火积)在分析建筑热湿环境营造过程时的适用性。(或熵)是研究热功转换过程的热学参数,参考状态的选取对分析所得结论的影响很大。介绍了(火积)的物理概念及其在传热领域的应用,尝试利用(火积)作为热学参数对以热量、质量传递过程为主的热湿环境营造过程进行研究。分析了典型热湿环境营造案例的传热(火积)损失和传质(火积)损失。(火积)损失分析可以为优化热湿环境营造过程提供指导。

高速主轴有限元模型热学参数自适应辨识方法

高速加工中心高速主轴是一种复杂的力-热耦合系统,针对其数学模型边界条件难以确定这一难题,提出了一种在少量试验数据组的基础上推定有限元模型热学边界条件的方法。该方法应用最小二乘支持向量回归对样本参数进行辨识,结合遗传算法,实现了高速主轴有限元模型热学参数自适应辨识。结合HMC-80高速高速主轴进行了实验应用,验证了该方法的有效性。

RCC坝热学参数人工神经网络反馈分析

基于人工神经网络的方法,建立了碾压混凝土坝施工期热学参数反馈分析模型.根据某碾压混凝土坝坝体温度观测资料,对碾压混凝土坝施工期热学参数进行反演,结果表明此法适用于解决这类复杂非线性问题,具有较好的稳定性和收敛性.反演结果满足工程需要.

基于均匀设计及BP神经网络的大体积混凝土热学参数反分析

为了解决桥梁工程大体积混凝土热学参数失真的问题,提出一种基于均匀设计理论与BP神经网络的大体积混凝土热学参数反分析方法。该方法通过BP神经网络建立大体积混凝土温度场与热学参数的非线性关系;BP神经网络的训练样本由均匀设计方法确定;在BP神经网络训练阶段,采用附加动量法对网络结构进行优化;对优化前后的误差曲线及多次训练过程的分析结果表明:附加动量法可明显缩短网络训练时间,多次训练过程的平均绝对百分比误差值及均方根误差值稳定。在太洪长江大桥散索鞍支墩承台大体积混凝土施工中反演了绝热温升、反应速率常数及导热系数,基于反演值的温度计算值与现场实测值吻合较好,温度峰值最大误差仅为1.1℃。基于均匀设计理论与BP神经网络的大体积混凝土热学参数反分析方法可行,且反演过程稳定收敛,反演精度高,应用于指导温控施工能降低大体积混凝土开裂风险。