【技术实现步骤摘要】
一种基于云理论的高土石坝静力参数快速反演识别方法
[0001]本专利技术属于水利工程
，具体涉及一种基于云理论的高土石坝静力参数快速反演识别方法。
技术介绍
[0002]高土石坝在建设及运行的过程中，不可避免的会出现变形等严重威胁大坝安全的问题，特别是由于其建设高度的增加，变形会显著增大，影响会显著增强，在极端条件下还可能会造成大坝发生溃坝等事故，其损失严重程度不可估量。高土石坝的变形研究已经成为保证高土石坝施工及运行安全性的重要评价指标，而本构模型参数的选择对精确的分析高土石坝变形起着十分重要的作用。因此，反演方法由于其精确的参数识别性能成为本构模型参数确定的有效方法。
[0003]但是在实际地高土石坝反演分析过程中，采用传统机器学习方法作为代理模型代替直接有限元方法的反演方法虽相比直接有限元极大的提升了效率，但仍然耗时较久，在大型搜索中针对一组本构参数的搜索时长就高达数小时，且若搜索代数较少或搜索空间不足容易导致搜索结果不佳，使得高土石坝的变形分析很难做到与实测数据相结合进行及时反馈，更无法进行有效的工程评...
【技术保护点】
【技术特征摘要】
1.一种基于云理论的高土石坝静力参数快速反演识别方法，其特征在于，该方法包括如下步骤：1)建立高土石坝有限元模型，确定反演参考点并选择本构模型；2)确认本构模型参数范围，生成有效模型参数组；3)基于本构模型参数组，采用有限元进行正分析；4)通过本构模型参数组以及有限元正分析变形结果建立基础云代理模型；5)采用Jaya优化算法调整云代理模型内部控制参数，得到最终使用的云代理模型；6)将修正后的云代理模型嵌套入Jaya优化算法中，随后依据实测的竖向变形值反演模型参数。2.根据权利要求1所述的一种基于云理论的高土石坝静力参数快速反演识别方法，其特征在于，建立高土石坝有限元模型并确认本构模型的方法如下：根据高土石坝的图纸及实测资料，运用有限元软件建立有限元模型并划分网格，从坝体截面上设置监测设备且与有限元网格对应的点中选择本构参数反演搜索的参考点，依据研究需要选择合适的本构模型作为后续进行有限元耦合正分析的基础。3.根据权利要求1所述的一种基于云理论的高土石坝静力参数快速反演识别方法，其特征在于，确认本构模型参数范围，生成有效模型参数组的方法如下：根据步骤1确定的本构模型选择参数组合，确定波动中心，根据本构模型的计算限度在
±
10％
‑±
30％内设置波动幅度；引入超拉丁立方抽样法，在设置的波动幅度内进行随机取样和组合，得到训练所需的本构模型参数组。4.根据权利要求1所述的一种基于云理论的高土石坝静力参数快速反演识别方法，其特征在于，基于本构模型参数组，采用有限元进行正分析的方法：将步骤2确定的本构模型参数组代入有限元模型计算，得到多组变形计算结果。5.根据权利要求1所述的一种基于云理论的高土石坝静力参数快速反演识别方法，其特征在于，通过模型参数组以及正分析变形计算结果建立基础云代理模型的方法如下：4
‑
1)整理步骤3中所有的输入、输出数据；4
‑
2)执行特征值计算：采用下式分别计算输入、输出端口的云滴期望Ex：其中，x
i
为一个输入端口或者输出端口中某大类数据集中第i个数据点的值，N为数据点的个数；分别将输入、输出端口的所有云滴按照预设的终止条件进行随机分组并循环组合，得到各组随机分组间的方差和云滴期望的均值Y，采用下式计算特征En和He：He2＝EY
‑
En2，其中，En为熵，He为超熵，E为期望值，D为方差；4
‑
3)根据步骤4
‑
2生成所有输入、输出云集的特征值；4
‑
4)确定性的确定：代表每个云滴在一个云团中位置的确定度μ采用下式计算：其中，Ex为通过步骤4
‑
2生成的期望，x为待求云滴点的值，En
’
为基于步骤
4
‑
2中生成的熵和超熵重新生成的本步骤所使用的新熵，采用(En,He
^2
)组合生成一个正态随机数；4
‑
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