基于微分进化法的面板堆石坝材料力学参数反演方法技术

本发明专利技术提供一种基于微分进化法的面板堆石坝材料力学参数反演方法，取大坝监测点的计算位移值与实测位移值差的二范数式作为目标函数；选择待反演的堆石体参数，确定其取值范围；在待反演参数的取值范围内随机产生一组父代种群；将堆石体参数调入面板堆石坝有限元正分析，计算父代种群中各个体的目标函数值；进行变异和交叉操作；计算交叉操作后种群的各个体目标函数值；进行进化选择操作；计算生成子代中各个体的目标函数值，如果其中个体最小目标函数值满足终止条件，则结束计算，对应最小目标函数值的个体即为面板堆石坝的材料力学参数值；否则从变异和交叉操作开始继续循环计算，直至找到满足终止条件的参数值。本发明专利技术编程更简单，计算更有效。

Inversion Method of Mechanics Parameters of Concrete Faced Rockfill Dam Materials Based on Differential Evolution Method

The invention provides an inversion method of material mechanics parameters of concrete face rockfill dam based on differential evolution method, which takes the two-norm formula of the difference between calculated displacement value and measured displacement value of dam monitoring point as objective function, chooses the parameters of rockfill body to be inverted and determines its range of values, generates a group of parent population randomly within the range of the parameters to be inverted, and adjusts the parameters of rockfill body into the concrete face rockfill. Shiba FEM positive analysis, calculating the objective function value of each individual in the parent population; performing mutation and crossover operations; calculating the objective function value of each individual in the population after crossover operations; performing evolutionary selection operations; calculating the objective function value of each individual in the generation, if the minimum objective function value of each individual satisfies the termination condition, the calculation is completed, corresponding to the minimum objective function value. The individual is the material mechanics parameter value of CFRD; otherwise, the cyclic calculation will continue from the variation and cross operation until the parameters satisfying the termination conditions are found. The method has simpler programming and more effective calculation.

【技术实现步骤摘要】
基于微分进化法的面板堆石坝材料力学参数反演方法
本专利技术属于水利水电工程
，具体涉及一种基于微分进化法的面板堆石坝材料力学参数反演方法。
技术介绍
混凝土面板堆石坝是以堆石体为支撑结构，在其上游表面浇筑混凝土面板作为防渗结构的一种坝型。因其具有造价低、工期短、施工简便，安全可靠等特点，混凝土面板堆石坝在实际工程中得到了蓬勃的发展和应用，是当今水利水电工程建设的主流坝型之一。对于面板堆石坝，坝体堆石的变形控制将是决定其在技术上是否可行的决定性因素。我国在已建150m级高坝中发生了由于堆石体变形过大，导致混凝土面板裂缝偏多、局部挤压破损，周边缝位移值高等现象，国外工程也有类似的报导。这些经验和教训，给设计、施工、科研等提出了更高的要求，如何正确预测坝体在各种工况条件下的变形趋势，并在此基础上优化坝体的设计，改进施工方法，控制坝体变形，已成为面板堆石坝的一个关键问题。面板坝堆石体材料力学参数是影响大坝变形的重要指标，合理确定堆石体本构模型参数是面板坝应力变形模拟分析中的重要课题之一。虽然现在基于试验的本构模型已经应用到堆石坝的研究之中，但因堆石料最大粒径达到数十厘米到一米量级，受试验设备限制，试验所用的堆石材料与筑坝所采用的经过人工掺和后的堆石在级配上有一定的差别，试验结果存在缩尺效应，不能真实反映堆石体的材料性质。反演方法是上世纪70年代提出的用于岩体参数取值及有关岩土工程地质问题评价和预测的一种数值方法，其原理是在已有位移或应力等观测资料的基础上，通过求解逆方程得到岩体参数。由于其经济性和可靠性较好，反演方法在边坡、地下硐室、大坝观测等方面已得到广泛研究与应用。因而，在面板坝工程中，利用大坝原型观测资料反演堆石体材料参数，获得新的材料参数是目前工程常用的一种做法。采用反演方法确定堆石体材料力学参数，就是采用正分析的过程，利用最小误差函数，通过迭代逐次逼近待定参数的最优值。由于在一般情况下难以求得目标函数的各阶导数，因而在实际堆石坝工程中，通常只能选用黄金分割法、变量轮换法、单纯形法和复合形法等较为简单的直接搜索法。因这些方法均属于局部优化方法，计算结果容易陷入局部极值且计算量大，优化效率低。为解决上述参数反演中的问题，近年来一些学者将神经网络、遗传算法等智能算法用于工程反问题的求解，取得了较好的结果。基于神经网络和遗传算法的反演方法虽然可以达到减少有限元正算的计算工作量，提高计算效率，但是由于构建神经网络模型本身也需要一定的计算工作量，且神经网络模型本身只是近视模拟有限元正算，有一定误差，不能完全代替有限元的正算过程，最终反馈得到的参数并不一定是最优的组合。
技术实现思路
本专利技术要解决的技术问题是：提供一种基于微分进化法的面板堆石坝材料力学参数反演方法，使得计算结果更为有效和可信，同时减轻计算量。本专利技术为解决上述技术问题所采取的技术方案为：一种基于微分进化法的面板堆石坝材料力学参数反演方法，其特征在于：它包括以下步骤：S1、确定目标函数：取大坝监测点的计算位移值与实测位移值差的二范数式作为目标函数，即式中：x1,x2,…,xn对应一组待反演的堆石体参数；n为堆石体参数的总个数，m为大坝监测点总个数；up为第p个监测点的沉降计算值；为第p个监测点的沉降实测值；S2、选择待反演的堆石体参数，并确定待反演的堆石体参数的取值范围；S3、在待反演参数的取值范围内，随机产生一组父代种群：Xj(0)＝(xj,1(0)，xj,2(0)，…，xj,n(0))，j＝1、2、…、N；其中N为种群大小；xj,1(0)，xj,2(0)，…，xj,n(0)分别为对应种群中第j个个体的堆石体参数x1,x2,…,xn的初值；S4、将堆石体参数调入面板堆石坝有限元正分析，计算所述的父代种群中各个体的目标函数值，即f(xj,1(i),xj,2(i)...,xj,n(i))，其中i为进化的代数；S5、变异操作：按公式(2)产生变异个体Yj(i+1)＝(yj,1(i+1),yj,2(i+1),…,yj,n(i+1))：式中是从所述的父代种群中随机选择的3个互不相同个体，即随机整数r1、r2、r3∈{1,2，…，N}且r1≠r2≠r3；F为变异因子，为预设值；S6、交叉操作：微分进化算法的交叉公式如下：式中Zj(i+1)＝(zj,1(i+1)，zj,2(i+1)，…，zj,n(i+1))为交叉后产生的个体，randj是[0，1]内取的第j个随机数；CR是为交叉概率，为交叉常量；jrand是在{1，2，…，n}内随机取值的第j个整数随机变量；S7、计算交叉操作后种群Zj(i+1)＝(zj,1(i+1)，zj,2(i+1)，…，zj,n(i+1))的各个体目标函数值f(Zj(i+1))；S8、进化选择操作：进化子代种群的选择操作公式为式中，f(Zj(i+1))、f(Xj(i))分别为Zj(i+1)与Xj(i)的目标函数值；S9、终止检验：计算生成子代中各个个体Xj(i)＝(xj,1(i)，xj,2(i)，…，xj,n(i))的目标函数值，如果其中个体最小目标函数值满足终止条件，则结束计算，而对应最小目标函数值的个体即为面板堆石坝的材料力学参数值；否则，循环S5～S9步计算，直至找到满足终止条件的参数值。按上述方法，对于邓肯非线性E-B模型，所述的待反演的堆石体参数包括内摩擦角凝聚力c、切线模量基数K、切线模量指数n、体积模量系数Kb、体积模量指数m和破坏比Rf。按上述方法，所述的S2根据参数敏感性分析选择待反演参数。按上述方法，所述的N＝5n～10n。按上述方法，所述的变异因子F取值范围为0.5～0.9。按上述方法，所述的交叉概率CR的取值范围为[0.8,1]。本专利技术的有益效果为：利用大坝变形监测资料，采用微分进化法，以现场实测变形和数值计算变形的最小二乘法构成适应度函数，对混凝土面板堆石坝材料力学参数进行反演，编程更简单，计算更有效。附图说明图1为滩坑面板堆石坝材料分区示意图。图2为0+417m断面33m高程沉降实测值与反演参数有限元计算值对比图(单位：m)。图3为0+417m断面57m高程沉降实测值与反演参数有限元计算值对比图(单位：m)。图4为0+417m断面84m高程沉降实测值与反演参数有限元计算值对比图(单位：m)。图5为0+417m断面115m高程沉降实测值与反演参数有限元计算值对比图(单位：m)。图6为0+515m断面84m高程沉降实测值与反演参数有限元计算值对比图(单位：m)。图7为0+515m断面115m高程沉降实测值与反演参数有限元计算值对比图(单位：m)。图8为0+515m断面143m高程沉降实测值与反演参数有限元计算值对比图(单位：m)。具体实施方式下面结合具体实例和附图对本专利技术做进一步说明。一、微分进化算法微分进化算法的基本原理微分进化算法与遗传算法一样都存在变异、交叉和选择操作，但它又不同于遗传算法。标准微分进化算法的基本思想是：对种群中的每个个体i，从当前种群中随机选择三个点，以其中一个点为基础、另两个点为参照作一个扰动，所得点与个体i交叉后进行“自然选择”，保留较优者，实现种群的进化。微分进化算法的基本原理是利用N个n维参数向量Xj(i)＝(xj,1(i)，xj,2(i)，…，xj,n(i))(j＝1，本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种基于微分进化法的面板堆石坝材料力学参数反演方法，其特征在于：它包括以下步骤：S1、确定目标函数：取大坝监测点的计算位移值与实测位移值差的二范数式作为目标函数，即

【技术特征摘要】
1.一种基于微分进化法的面板堆石坝材料力学参数反演方法，其特征在于：它包括以下步骤：S1、确定目标函数：取大坝监测点的计算位移值与实测位移值差的二范数式作为目标函数，即式中：x1,x2,…,xn对应一组待反演的堆石体参数；n为堆石体参数的总个数，m为大坝监测点总个数；up为第p个监测点的沉降计算值；为第p个监测点的沉降实测值；S2、选择待反演的堆石体参数，并确定待反演的堆石体参数的取值范围；S3、在待反演参数的取值范围内，随机产生一组父代种群：Xj(0)＝(xj,1(0)，xj,2(0)，…，xj,n(0))，j＝1、2、…、N；其中N为种群大小；xj,1(0)，xj,2(0)，…，xj,n(0)分别为对应种群中第j个个体的堆石体参数x1,x2,…,xn的初值；S4、将堆石体参数调入面板堆石坝有限元正分析，计算所述的父代种群中各个体的目标函数值，即f(xj,1(i),xj,2(i)...,xj,n(i))，其中i为进化的代数；S5、变异操作：按公式(2)产生变异个体Yj(i+1)＝(yj,1(i+1),yj,2(i+1),…,yj,n(i+1))：式中是从所述的父代种群中随机选择的3个互不相同个体，即随机整数r1、r2、r3∈{1,2，…，N}且r1≠r2≠r3；F为变异因子，为预设值；S6、交叉操作：微分进化算法的交叉公式如下：式中Zj(i+1)＝(zj,1(i+1)，zj,2(i+1)，…，zj,n(i+1))为交叉后产生的个体，randj是[0，1]内取的第j个随机数；CR是为交叉概率，为交叉常量；jrand是在{...

【专利技术属性】
技术研发人员：赖国伟，李民，周伟，李佳男，高乐，王义鹏，
申请(专利权)人：武汉大学，
类型：发明
国别省市：湖北,42