免疫連續(xù)蟻群算法巖土工程反分析

基于免疫算法原理和可靠度指標(biāo)的幾何涵義,提出了計(jì)算巖土工程可靠度指標(biāo)和設(shè)計(jì)驗(yàn)算點(diǎn)的全局優(yōu)化算法。該方法模擬了生物免疫系統(tǒng),其主要步驟包括:b細(xì)胞與抗原之間的親和度計(jì)算與選擇、b細(xì)胞的克隆、變異和記憶細(xì)胞的產(chǎn)生等。對(duì)于功能函數(shù)的非線性和復(fù)雜性,避免了繁復(fù)的求導(dǎo)數(shù)工作。通過兩個(gè)工程實(shí)例,證明了本文提出的方法進(jìn)行巖土工程可靠度分析的有效性。

基于免疫算法的巖土工程可靠度分析——基于免疫算法原理和可靠度指標(biāo)的幾何涵義，提出了計(jì)算巖土工程可靠度指標(biāo)和設(shè)計(jì)驗(yàn)算點(diǎn)的全局優(yōu)化算法。該方法模擬了生物免疫系統(tǒng)，其主要步驟包括：b細(xì)胞與抗原之間的親和度計(jì)算與選擇、b細(xì)胞的克隆、變異和記憶細(xì)胞的產(chǎn)生...

dcd(dynamiccanonicaldescent)算法是一個(gè)新的全局優(yōu)化算法,運(yùn)用該法進(jìn)行優(yōu)化時(shí),無需考慮目標(biāo)函數(shù)的可微性,只要正確給定優(yōu)化變量的優(yōu)化區(qū)間,且該區(qū)間具有凸性,那么此算法就能很好地收斂于該區(qū)間的全局極小點(diǎn)。針對(duì)該算法,建立了相應(yīng)的算法迭代格式。對(duì)數(shù)值試驗(yàn)和在巖土工程位移反分析的應(yīng)用中引入該算法的迭代格式進(jìn)行全局優(yōu)化反演,其結(jié)果表明:該算法穩(wěn)定性強(qiáng),優(yōu)化結(jié)果的可靠度高,收斂速度較快。

闡述了基于遺傳算法的巖土工程位移反分析方法的基本原理,介紹了遺傳算法在巖土工程反分析中的應(yīng)用現(xiàn)狀,分析了存在的不足,指出與其他智能算法的結(jié)合是其發(fā)展的方向。

為了克服常規(guī)粒子群算法(pso)應(yīng)用于巖土工程彈塑性反演時(shí)搜索效率較低、計(jì)算工作量大的缺點(diǎn),通過對(duì)算法中適應(yīng)值比較方式和粒子運(yùn)動(dòng)模式的深入分析,指出了其中存在的制約搜索效率的內(nèi)在因素,并提出相應(yīng)修改策略,在此基礎(chǔ)上形成一種新的改進(jìn)粒子群算法(ipso);將新算法用于巖土材料彈塑性參數(shù)反演,結(jié)果表明,與常規(guī)粒子群算法相比,改進(jìn)算法明顯提高了參數(shù)的搜索效率,利用較少的迭代次數(shù)就能得到滿足精度要求的結(jié)果,從而減小了巖土工程彈塑性反分析的計(jì)算量,是一種可行的參數(shù)反演方法.

從數(shù)值求解過程、力學(xué)參數(shù)的非確定性、是否利用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)角度對(duì)巖土工程中反分析方法的類別及研究現(xiàn)狀作了較全面的綜述,并就目前反分析中亟待解決的問題及發(fā)展前景進(jìn)行了總結(jié)和展望。

巖土工程作為土木工程中的一個(gè)重要分支，是土木工程中不可或缺的一部分。巖石工程是指土木工程中涉及到的巖石、地下水以及土的總稱。巖土工程作為土木工程范疇的邊緣學(xué)科，其發(fā)展的好壞將直接影響到土木工程的進(jìn)展。而反分析的方法在巖土工程中占據(jù)著舉足輕重的地位，因此，本文將在介紹反分析的定義、發(fā)展現(xiàn)狀、存在的問題、反分析方法在巖土工程中的運(yùn)用以及未來展望等等基礎(chǔ)上對(duì)巖土工程反分析做一定的研究。

通過查閱大量關(guān)于巖土工程方面的反分析文獻(xiàn)資料,簡要敘述了巖土工程反分析的概念,主要方法,并且介紹了目前具有代表性的反分析模型及各自的特點(diǎn)和適用性,同時(shí)闡述了在巖土工程非確定性反分析研究的發(fā)展方向,以期解決復(fù)雜巖土問題。

巖土工程中位移反分析方法及其進(jìn)展——闡述巖土工程中位移反分析方法的基本原理，介紹各種位移反分析方法的原理、特點(diǎn)、應(yīng)用以及所存在的問題，進(jìn)一步指出智能方法、隨機(jī)不確定反分析方法和位移反分析解的唯一性將是反分析研究的發(fā)展方向。

近幾年來,反分析方法形式多樣,研究已有很多方面,應(yīng)用日趨廣泛。本文以某尾礦庫工程地質(zhì)勘察為實(shí)例,就目前的發(fā)展,分析各種反分析方法的優(yōu)缺點(diǎn),闡述了巖土工程中反分析的方法及應(yīng)用。

巖土工程反分析法的應(yīng)用現(xiàn)狀與發(fā)展——介紹了反分析的基本原理，概括了反分析的方法概念、發(fā)展現(xiàn)狀，并就現(xiàn)階段在反分析使用中的重點(diǎn)和難點(diǎn)提出了基本思路，指出了巖土工程反分析未來發(fā)展的主要方向。

闡述巖土工程中位移反分析方法的基本原理,介紹各種位移反分析方法的原理、特點(diǎn)、應(yīng)用以及所存在的問題,進(jìn)一步指出智能方法、隨機(jī)不確定反分析方法和位移反分析解的唯一性將是反分析研究的發(fā)展方向。

本文回顧了巖土工程反分析方法發(fā)展的歷史,闡述了其研究現(xiàn)狀,并指出目前巖土工程反分析方法存在的問題,提出解決問題的方法。

受自然界物種遷徙的啟發(fā),提出了一種新的改進(jìn)的粒群優(yōu)化算法(mpso)。算法初始化時(shí),將粒子隨機(jī)地劃分為若干個(gè)子粒群,每個(gè)子粒群按照給定的策略獨(dú)立演化,在演化中的指定時(shí)段進(jìn)行粒子的隨機(jī)遷徙和自適應(yīng)變異,以保持整個(gè)種群的多樣性,避免早熟收斂。基準(zhǔn)測試函數(shù)的計(jì)算結(jié)果表明,mpso算法的性能優(yōu)于其他幾種改進(jìn)算法。堆石體冪函數(shù)流變模型,參數(shù)較多,具有很強(qiáng)的非線性,將mpso算法應(yīng)用到堆石體冪函數(shù)流變模型的參數(shù)反演中。計(jì)算結(jié)果表明,利用反演的流變模型參數(shù)計(jì)算的壩體流變變形與實(shí)測變形在發(fā)展規(guī)律和數(shù)值上均比較吻合,證明mpso算法在多參數(shù)、強(qiáng)非線性的復(fù)雜模型參數(shù)反演中的優(yōu)越性。

提出一種基于免疫原理的蟻群優(yōu)化算法(antcolonyalgorithmbasedonartificialimmunealgorithm,aca-ia),針對(duì)基本蟻群算法在尋優(yōu)過程中容易出現(xiàn)停滯現(xiàn)象的問題,提出在該算法中引入免疫機(jī)制,將待求解問題看作抗原,而問題的解看作抗體,通過前過程人工免疫算法提供的初始信息素提高蟻群算法的全局搜索能力和避免停滯現(xiàn)象。在驗(yàn)證該算法具有非常好的性能的基礎(chǔ)上,將該算法用于利用現(xiàn)場數(shù)據(jù)進(jìn)行熱工過程的系統(tǒng)辨識(shí),結(jié)果表明辨識(shí)是令人滿意的,從而驗(yàn)證了該算法在辨識(shí)上的有效性。

巖土工程涉及到的地質(zhì)條件和巖體特性參數(shù)是不完全定量的,采用傳統(tǒng)的方法進(jìn)行巖土工程位移反分析難以得到優(yōu)化。此文根據(jù)技術(shù)的發(fā)展和自然進(jìn)化的全局搜索優(yōu)化算法,經(jīng)研究提出遺傳算法與局部搜索能力很強(qiáng)的單純形法相結(jié)合的混合遺傳算法,將大大改善遺傳算法的局部性能。在此基礎(chǔ)上,又將混合遺傳算法與神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)相結(jié)合,建立起智能位移反分析方法,采用matlab6.5開發(fā)出智能位移反分析程序,并以工程實(shí)例驗(yàn)證該位移反分析方法的可行性。

以闡述巖土工程中數(shù)值分析方法的發(fā)展趨勢為目的,回顧了非連續(xù)變形數(shù)值分析方法的發(fā)展歷史,系統(tǒng)綜述了節(jié)理單元法、離散單元法、剛體彈簧元法等具有代表性的幾種方法的基本理論、求解過程、適用范圍和優(yōu)缺點(diǎn),為今后的研究提供參考.

巖土工程參數(shù)反分析的可辨識(shí)性研究——針對(duì)巖土工程問題參數(shù)反分析過程中，采用逆反分析法以及最小二乘法、遺傳算法等作為優(yōu)化方法反演參數(shù)，對(duì)未知參數(shù)的可辨識(shí)性進(jìn)行了理論證明。

巖土工程反分析的計(jì)算智能研究——傳統(tǒng)巖土工程學(xué)科的研究方法及思路限制了巖土工程反分析技術(shù)，乃至整個(gè)學(xué)科的發(fā)展，因此，從研究思維變革的根本上著手，把現(xiàn)代智能科學(xué)中的新發(fā)展分支一計(jì)算智能引入巖土工程反分析，可望使其產(chǎn)生一個(gè)飛躍性突破，以至帶動(dòng)整個(gè)...

巖土工程位移反分析的智能反演綜述——在分析巖土力學(xué)位移反分析研究現(xiàn)狀的基礎(chǔ)上，著重介紹了位移反分析智能反演方法的原理、特點(diǎn)及近年來在此方面的研究進(jìn)展。研究表明，智能位移反分析簡便實(shí)用、計(jì)算精度高，克服了傳統(tǒng)算法的諸多不足，具有廣闊的應(yīng)用前景，...

以某尾礦庫工程地質(zhì)勘察為實(shí)例,運(yùn)用室內(nèi)試驗(yàn)值對(duì)初期壩穩(wěn)定性進(jìn)行現(xiàn)狀分析和力學(xué)指標(biāo)反分析,推薦初期壩抗剪強(qiáng)度指標(biāo),并分析室內(nèi)試驗(yàn)誤差的原因,闡述了反分析法在巖土工程中應(yīng)用的意義。

針對(duì)巖土工程問題參數(shù)反分析過程中,采用逆反分析法以及最小二乘法、遺傳算法等作為優(yōu)化方法反演參數(shù),對(duì)未知參數(shù)的可辨識(shí)性進(jìn)行了理論證明:當(dāng)量測信息量小于未知參數(shù)量時(shí),無法唯一確定未知量;當(dāng)量測信息量等于未知量時(shí),當(dāng)且僅當(dāng)未知參數(shù)的系數(shù)矩陣[k]∈rrm×r,m,r為正整數(shù)時(shí),參數(shù)可唯一確定;而當(dāng)量測信息量大于未知量時(shí),未知參數(shù)的唯一可辨識(shí)性條件也是未知參數(shù)的系數(shù)矩陣[k]∈rrm×r,m,r為正整數(shù)。