一、裂隙岩体渗透参数的实数编码遗传反演（论文文献综述）
钱武文[1]（2020）在《基于差分进化算法和降阶模型的渗流场反问题研究》文中提出中国水能资源的开发已逐渐向西部偏远地区推进,在建和拟建的大型水利水电工程坝址区多位于河谷深切、地质条件复杂的西部地区,查清库区渗流问题对水利水电工程的建设和安全管理十分重要。岩土体渗透系数是控制地下水渗流特征的关键参数之一,未知的渗透系数会对地下水模拟的可靠性产生严重影响。由于工程岩体的渗透性常具有空间变异性,仅依靠传统的现场试验法已不能满足工程需求。利用逆模型进行参数估计是地下水模拟的一个重要组成部分。作为一种典型的反演方法,数值模型和优化算法相结合的模拟-优化方法需多次调用数值模型,以对大量随机生成的候选解进行评估。即使使用高速处理器,参数反演也是一项非常耗时且计算量大的任务。本文针对模拟-优化方法的高耗时问题进行了研究,在尽可能减小引入误差的前提下,从优化算法、反演参数和数值模型三方面研究了减少模拟-优化方法时间成本的方法。由于水头为渗透系数的非线性函数,本文使用差分进化算法作为参数反演的优化算法。主要研究内容和成果如下:（1）阐述了模型校准与参数反演的关系,给出了有限元软件ADINA与优化算法结合的方法,建立了估计渗透系数的模拟-优化模型（ADINA-MMRDE）。通过一个算例阐述了参数灵敏度分析在参数反演中的重要性,研究了不同目标函数、测量误差和种群大小对ADINA-MMRDE模型性能的影响。结果表明,目标函数对ADINA-MMRDE影响甚微,ADINA-MMRDE对测量误差非常敏感。相比ADINA与其他优化算法结合的ADINA-DE和ADINA-PSO模型,ADINA-MMRDE模型反演精度更高,能更快、更稳定地搜索全局最优解。（2）针对经典差分进化算法的变异策略收敛速度慢、全局收敛性不佳及算法停滞等问题,提出了一种兼具局部与全局收敛性能的新型变异策略。基于该变异策略,进一步提出了一种基于轮盘赌选择的多种变异策略的差分进化算法（MMRDE）。经49个测试函数测试,结果表明,与一些改进的差分进化算法相比,MMRDE能在探索和开采之间取得更好的平衡。（3）为了在保证模拟精度的前提下减少模型的计算时间,阐述了基于投影法的降阶模型技术（本征正交分解法和贪心样本法）的降阶机理、构建步骤和误差估计方法。改进了贪心样本法的迭代终止条件,比较了本征正交分解法和贪心样本法的计算成本,以及二者在参数集、网格密度和参数数量方面的性能表现。结果表明,当样本规模较少时,不同的样本集生成方法对降阶精度影响较大;单元尺寸影响降阶模型的构建时间,但对降阶模型的精度影响不大;反演参数越多,降阶模型的省时优势越明显。（4）针对将模型降阶技术应用于参数反演中的一些关键性的程序设计难点,设计了一种集识别反演参数、矩阵分块技术以及边界处理于一身的渗透矩阵处理程序,设计了一套高效的内存存储方案以解决使用传统有限元的Skyline稀疏存储格式可能导致的内存不足问题。针对钻孔位置不在网格节点上时的水头计算问题,提出了基于本文提出的MMRDE算法的有限元插值程序插值计算钻孔处的水头。设计了基于降阶模型的参数反演程序,使用算例测试了其的反演精度、对观测误差的敏感性与时间成本。结果表明:推荐采用训练参数规模为500的贪心样本法用于参数反演;基于降阶模型与基于原始模型的参数反演程序对误差的敏感程度以及反演精度非常相近,但耗时差别较大;同等计算能力条件下采用算例中的三维模型时,使用降阶模型的参数反演程序的反演时长约为使用全阶模型的16.67%,因此能明显的节省时间成本。（5）将基于ADINA模型与基于降阶模型的反演程序共同用于估算某水电站坝基岩体的渗透系数,这两种反演程序都集成了本文提出的MMRDE算法。建立了初始渗流场分析模型（反演模型）来估算渗透系数,在反演模型的基础上建立了工程运行期模型以验证反演效果。共有20个勘探期钻孔水位和13个大坝监测孔水位数据,前者用作参数反演的观测数据,后者用于验证反演结果。结果表明,两反演模型的反演结果相差较小,但基于降阶模型的反演程序的时间成本远小于基于ADINA模型的反演程序（维数为6和13时,反演时长分别约节省19.1和21.4倍）。因此,使用本文提出的MMRDE算法作为优化算法时,降阶模型可替代原始模型用于执行大型工程的初始渗流场的反演任务。
马恕君[2]（2020）在《隧道开挖过程中的涌水与防护正反问题分析》文中指出随着我国经济的持续发展,人民大众对于交通的需求愈发强烈,相比于社会经济发展,交通运输发展已实现从经济发展的“瓶颈制约”到“基本适应”的历史性变化,为建设交通强国奠定了坚实基础。隧道工程是交通行业必不可少的一项,截止目前,我国的总隧道长度多达15285公里,隧道总数量多达16229个,我国隧道数量已居世界首位。在修建隧道的过程中,隧道渗、涌水现象一直以来都被公认是困扰隧道设计、施工、运用与管理的难题,隧道渗水或涌水问题占隧道常见病害的80%以上。运用适宜的、多元的设计方法,解决隧道支护与隧道涌水问题不仅能维护人与自然环境的协调,更能保证隧道使用者的人身安全、维护社会稳定、促进社会和谐发展。本文旨在以隧道开挖过程中的涌水与防护为题,以边界元法参数反演技术为基础,以鸡公山隧道为实例,结合以基于M——C准则的局部拉裂破坏围岩安全系数为判据的强度折减方法,建立涌水隧道围岩支护结构正反分析与优化方法。基于无限大平面上的小孔洞问题,通过边界元中的假想应力法建立隧道围岩参数边界元反演方法。以各向均匀同性的圆形隧道的位移解析解,引入参数可辨识条件验证反演参数的唯一性,得出本文的待反演参数为弹性模量和侧压力系数;按照最大位移原则,确定隧道最佳量测内容为:拱顶下沉量与净空水平收敛量。通过反分析鸡公山隧道位移监测数据,求解得鸡公山隧道YK133+270断面的弹性模量为10.37GPa,侧压力系数为0.48。选取YK133+270断面地质条件相似的断面YK133+290进行模拟,比较该断面同一测线处的位移回算值与实测值之间的吻合程度,分析得二者相对误差为6.75%,表明隧道围岩位移反分析结果是可靠的;建立鸡公山隧道开挖模型,模拟并分析隧道开挖过程中涌水现象。受隧道开挖扰动,裂隙岩体的贮水特性及渗水特性发生改变,得出裂隙贯通是隧道渗水转变为隧道涌水的充分条件这一结论。结合鸡公山隧道大气降水等水源补给条件,确定注浆与敷设防水层的防水方式和“仰拱下设排水沟”的排水方式防治鸡公山隧道涌水;采用基于M——C准则的围岩局部拉裂破坏安全系数为判据,设计并模拟6个隧道支护结构方案,以强度折减法进行计算。综合隧道支护结构的安全系数大小、隧道拱顶沉降量、隧道底部隆起量以及经济因素这四个因素考虑,确定鸡公山隧道最优支护方案为:两腰锚杆6根、拱顶锚杆12根、底部衬砌厚度60cm、两腰及拱顶衬砌厚度45cm。
达世安[3]（2019）在《基于遗传算法的采空区渗透系数反演研究》文中进行了进一步梳理采空区渗透系数是影响采空区漏风风量以及风流运动的关键物理参数,其中采空区漏风是采空区遗留煤体自燃灾害发生的主要原因,同时也对采空区瓦斯浓度分布产生影响。由此可见测定采空区渗透系数对采空区灾害防治具有重大意义。传统渗透系数测定方法往往通过现场实验结合相关解析公式来求解实际渗流场的渗透系数,其中解析公式在较为简单的边界条件下适用性较高,但由于采空区边界条件复杂,运用此方法计算渗透系数则具有较大难度。因此本文依据数值反演思想,选取采空区内部可测量点位压力值作为特征参数来进行渗透系数反演,并以测点处压力反演值与压力目标值间的误差为反演目标函数,建立采空区渗透系数反演模型,将渗透系数反演问题转化为最小误差寻优问题。运用改进的自适应遗传算法对采空区渗透系数反演目标函数进行误差最小值寻优,即首先通过遗传算法对渗透系数进行浮点数编码,产生渗透系数初始种群;然后将种群个体逐一带入有限体积法进行压力值解算,对解算出的对应测点压力反演值集合和压力目标值集合之间的误差进行计算,依据最小值寻优原则运用自适应遗传算法进行全局搜索得到数值模型中最优的渗透系数数值分布。本文通过建立数值模型来验证基于遗传算法的采空区渗透系数反演算法中技术路线的可行性以及反演结果的准确程度,为今后物理实验开展以及实际工程应用奠定了理论基础。本文共建立三种不同的渗透系数分布模型用于反演试验,通过分析反演结果可知:此算法在三种数值模型中测点压力反演结果与初始设定值间相对误差均保持在10%以下,且对应的渗透率间相对误差也在可接受范围内;通过测点数量对于反演结果影响程度的对比试验显示:测点数量对于渗透系数反演结果精确程度起到正相关的作用,即测点数量越多覆盖区域越大,则得到的渗透系数反演结果也越精确;通过分别运用自适应遗传算法和简单遗传算法进行反演的对比试验表明:改进了交叉、变异算子的自适应遗传算法在反演结果精确程度以及反演效率方面都优于简单遗传算法。综上所述,基于自适应遗传算法的采空区渗透系数反演方法在二维采空区数值模型中具有较好的反演能力,此方法提供了运用数值算法进行采空区渗透系数测定的新思路,对工程实际应用具有指导意义。该论文有图27幅,表15个,参考文献62篇。
杨柳[4]（2018）在《隧道围岩本构模型辨识及其在隧道稳定性评估中的应用》文中研究表明岩石蠕变是影响隧道稳定性的重要因素。目前室内岩石蠕变试验是了解蠕变特性最主要的手段,然而室内试验不是原位试验与实际岩体受力情况不尽相同。基于现场监测信息反演岩体力学参数的反分析方法成为研究岩体蠕变的新途径。本文首先研究了适于反演围岩参数的反分析优化算法,然后利用本文提出的算法来研究岩石和隧道围岩的蠕变特性,并将其应用于围岩的稳定性评估,其主要研究内容如下:1)研究差分进化模拟退火算法（SADE）。针对岩石蠕变的非线性特性,引入善于求解非线性函数优化问题的差分进化算法（DE）反演蠕变参数。为了弥补单一差分进化算法可能会陷入局部最优的不足,同时嵌入模拟退火算法（SA）中一定概率接受恶化解的Metropolis准则来增强算法跳出局部最优解的能力。用两个Benchmarks函数测试比较SADE算与DE算法的性能,结果表明:SADE算法全局搜索能力强,精度高,收敛速度快,是一种求解非线性约束优化问题的有效方法。在收敛速度和稳定性方面明显优于DE算法。将该算法应用于岩石蠕变参数的反演,通过岩石三轴压缩数值试验验证了该算法能较好的反演蠕变参数,为类似的工程研究提供参考。2)选用SADE算法对岩石的蠕变本构模型和蠕变参数作反演。首先研究岩石蠕变全过程的力学特性,介绍蠕变特征对应的本构方程,并以西原模型为例推导岩石单轴和三轴蠕变的蠕变方程,其次利用SADE算法反演岩石单轴蠕变试验的蠕变参数,然后讨论了西原模型变参数蠕变方程,并用SADE算法反演其蠕变参数,最后利用SADE算法辨识岩石三轴蠕变试验的蠕变本构方程,说明岩石模型辨识的实质仍然是蠕变参数辨识,是通过多次反演比选出最优模型。3)选用SADE算法对隧道围岩的蠕变本构模型和蠕变参数作反演。以最简单的圆形巷道为例,通过推导其解析解建立目标函数,反演围岩参数。同时将隧道围岩的等效模量作为特征量辨识围岩蠕变模型,为隧道围岩的变形预测能提供力学模型。4)研究一种改进的Burgers蠕变模型。经典的Burgers模型由线性元件组合,无法描述岩石蠕变的非线性特性。基于分数阶微积分理论改进Burger模型,采用分数阶软体元件取代Maxwell元件的牛顿体,并针对Burgers模型无法描述加速蠕变的缺陷,将非线性黏塑性体NVPB（nonlinear viscous plastic body）模型与Burgers模型串联,得到基于分数阶微积分的改进Burgers蠕变模型。推导该模型的三维蠕变方程,针对绿片岩三轴蠕变试验反演模型参数,验证该模型能较好地描述绿片岩的全阶段蠕变特征。通过模型参数的敏感性分析知:改进Burgers模型可以通过分数阶指数α描述第Ⅱ、Ⅲ阶段蠕变变形大小和增长快慢,蠕变指数n描述加速蠕变变形的增长快慢。5)研究了改进Burgers模型在FLAC3D中的自定义过程。介绍了改进Burgers蠕变模型实现二次开发的具体步骤和操作方法,给出了成功生成userburger.dll的链接图,以及将该链接同FLAC3D进行接口、调用的命令和说明。最后用一个简单数值算例验证了二次开发的正确性。6)结合以上研究成果,针对九岭隧道工程,采用SADE算法反演围岩参数,通过以等效模量做为特征量,辨识围岩等效蠕变模型,得到改进Burgers模型可以较为理想地描述围岩的蠕变特征。采用本构模型自定义方法将改进Burgers模型嵌入FLAC3D中,对隧道围岩施工阶段作蠕变特性分析,为类似的工程施工提供参考。
邓高阳[5]（2017）在《地下洞室三维渗流场溢出边界模拟与渗流反演分析》文中研究指明自由面是渗流场数值模拟的关键,在地下洞室中渗流场的分布受到开挖边界影响,会形成许多溢出边界。本文在Signorini型变分不等式的基础上改善了溢出边界的迭代算法,使得该方法在地下洞室渗流模拟中收敛速度更快,并且在自由面和流量计算中有较高的精度。渗流场反演是确定渗透系数、边界条件和评价工程渗透稳定性的主要方法。本文通过混合优化智能算法结合地下洞室三维渗流场溢出边界有限元方法建立了地下洞室渗流场双目标反演模型,并将其运用于天荒坪抽水蓄能电站的渗流场反演,最后根据反演结果评价了工程区的渗透稳定性。其主要内容包括:（1）介绍了 Signorini型变分不等式基本概念,根据渗流有限元基本表达式,结合变分法的基本思想推导渗流求解的有限元公式,并给出流量的有限元计算公式,确定了地下洞室三维渗流场数值模拟的理论基础。（2）在郑宏提出的变分不等式运用于渗流自由面计算的基础上对地下洞室溢出边界进行模拟,改进了迭代计算方法以及收敛条件,提高了收敛速度同时保证了计算精度。程序能够有效计算地下洞室渗流自由面和渗流量,并通过算例进行验证。（3）通过几种智能方法的简单比较,将粒子群优化和细菌觅食优化混合算法运用于渗流反分析计算,实现了水头误差和流量误差双目标函数的反演算法,给出了渗流反演分析的模型和计算方法。将地下洞室三维渗流场计算程序与该优化算法程序结合形成地下洞室三维渗流场反演程序,并通过算例进行验证。（4）建立天荒坪抽水蓄能电站地下洞室三维有限元模型,根据监测资料,利用地下洞室三维渗流场反演程序进行反演计算,并评价反演效果。通过反演结果评价岩体和帷幕的渗透特性。
李毅[6]（2014）在《工程扰动条件下裂隙岩体的渗透特性及其演化规律研究》文中研究说明裂隙岩体的渗透特性取决于岩体的裂隙网络及其连通特性,并与岩体的岩性条件和赋存环境等因素密切相关。在开挖、锚固、灌浆等工程扰动条件下,裂隙岩体结构特征和赋存环境的变化必然导致其渗透特性的强烈演化,并对工程岩体的渗流场特征和渗流控制效果产生显着影响。裂隙岩体的渗透特性及其演化规律是近年来国际岩石力学领域的研究热点,也是大型水利水电工程、深埋地下工程、矿物与油气开采工程、深埋核废料处置工程等领域需要解决的关键难题。本文以裂隙岩体为研究对象,以锦屏一级和卡拉等大型水电工程为依托,采用理论分析、数值模拟和监测反馈相结合的方法,研究饱和／非饱和条件下裂隙岩体的渗透特性及其演化规律。主要研究内容如下：（1）阐述了裂隙岩体渗透特性的多尺度效应及裂隙岩体渗透特性的表征方法,改进了基于单孔压水试验和节理统计资料的裂隙岩体渗透张量的修正方法。总结了开挖、锚固、灌浆等工程扰动条件下裂隙岩体渗透特性的演化机理,并依托拟建的卡拉水电工程,采用裂隙岩体渗透特性的应变敏感性模型,研究了大型地下厂房洞室群开挖扰动效应及其诱发的围岩渗透特性演化特征,揭示了开挖卸荷过程中结构面滑移、剪胀、闭合等变形机制对裂隙岩体渗透特性的影响,评估了围岩渗透特性演化对地下厂房洞室群渗流场特征及渗流控制效果的影响,从而为工程渗控系统的优化设计提供理论依据。（2）提出了基于正交设计／均匀设计、非稳定渗流正分析、神经网络和NSGA-Ⅱ多目标优化算法相结合的裂隙岩体渗透特性多目标动态反演分析方法。该方法针对渗压、流量等不同类型的渗流监测时间序列数据建立多目标函数,采用正交设计、拉丁超立方抽样方法构造数量有限的待反演参数组合样本,采用抛物Signorini型变分不等式方法计算各组待反演参数组合情况下的渗流场动态演化特征,采用神经网络建立岩体渗透系数输入与渗压、流量时间序列输出之间的隐式映射关系,进而采用NSGA-Ⅱ多目标优化算法获得岩体渗透系数的Pareto最优解集。该方法既考虑了渗流监测数据随时间的动态变化过程,又克服了传统单目标反演方法的缺陷,较好地解决了岩体渗透特性反分析的唯一性与可靠性问题。（3）基于锦屏一级水电站左岸高边坡工程地质条件及构造发育特征,采用裂隙岩体渗透特性的应变敏感性模型,分析了左岸边坡在大规模开挖、坝体填筑及水库蓄水过程中的渗透特性演化特征。在此基础上,基于左岸边坡及坝基岩体的渗压、流量监测时间序列数据,采用裂隙岩体渗透特性的多目标动态反演分析方法,对锦屏一级水电站左岸边坡蓄水期渗流场进行了动态反演分析,获得了坝址区岩体的渗透系数,进而分析了蓄水期左岸边坡渗流场的动态演化特征以及左岸坝基1595m排水廊道排水孔涌水量偏大的原因。研究表明,该方法对于解决复杂地质及大规模渗控条件下的水利水电工程渗流反分析问题是有效的。（4）建立了考虑变形效应的岩石裂隙非饱和渗透特性演化模型。采用三维激光扫描,获得岩石裂隙的表面形态特征及开度分布；通过研究变形条件下裂隙开度分布的变化规律,建立了考虑变形效应的裂隙毛细压力与饱和度关系模型以及相对渗透系数模型,并采用试验数据对模型进行了验证。同时,基于岩石裂隙的表面形态特征以及裂隙中固、液、气三相之间力的平衡方程,研究了非饱和状态下裂隙的有效应力原理,推导了光滑平行裂隙和粗糙裂隙的有效应力表达式,分析了裂隙非饱和有效应力系数与饱和度之间的关系以及裂隙中接触效应对非饱和条件下裂隙有效应力的影响。研究成果对于非饱和条件下裂隙岩体的水力耦合机理研究具有一定指导意义。
康飞[7]（2009）在《大坝安全监测与损伤识别的新型计算智能方法》文中认为随着经济的高速发展,我国兴建了大批的重大土木工程项目,这些重大工程项目的使用期较长,影响力较大,一旦失事,会造成严重的生命财产损失。因此为了保障结构的安全性、完整性、适用性和耐久性,已经建成的许多重大工程结构和基础设施急需采用有效的手段检测和评定其安全状况、修复和控制损伤。许多新建的大型结构和基础设施,如大坝、桥梁、海洋平台等,增设了长期的安全/健康监测系统,以监测结构的服役安全状况,并为研究结构服役期间的损伤演化规律提供有效的、直接的方法。监测系统中数据采集与传感的一个基本假设是这些系统不是直接测量结构异常,而是测量系统在它的运作或环境载荷下的响应,或者是对嵌入传感系统中作动器输入的响应。传感器的读数或多或少的与结构异常的存在及其位置相关。数据处理程序对于结构健康监测系统来说是必须的,它们将传感器采集到的数据转化为结构状况的信息。计算智能是大坝等结构安全监测建立预报模型和进行反演分析的有力工具,已经取得了一些成果,但仍存在一些不足。计算智能目前仍处于快速发展阶段,将几种新型的计算智能方法引入大坝等结构的安全监测预报建模与反演分析领域,开展了一些有意义的工作。差分进化算法、微粒群优化算法和人工蜂群算法是几种具有较大发展潜力的新型智能优化方法,和传统的遗传算法相比具有实现简单、收敛性能好等优点。差分进化算法和微粒群优化算法在处理多维优化问题时具有较好的收敛性能,将他们用于损伤识别问题,并将几种人工免疫特性引入微粒群算法,提出了一种结构损伤识别的免疫加强微粒群算法。对人工蜂群算法进行了改进,针对其由搜索模式的单一性导致的参数较少时的“趋同”问题,将单纯形算子引入算法中,提出一种混合单纯形人工蜂群算法,改进算法不仅收敛速度明显加快,且由于搜索方式的增多,也很少陷入停滞现象。静动态反演分析算例表明,所提出的算法是高效的优化反演方法,为大坝参数的识别,进而进行结构响应预报建模与损伤评估提供了新的途径。径向基网络与BP网络相比,不仅具有生物学基础和数学基础,而且结构简单,学习速度快,隐节点具有局部特性,逼近能力更强。提出了一种处理复杂反演分析问题的蚁群聚类径向基网络模型。该模型避免了智能优化反演方法需要循环迭代,计算效率不高的问题;以及传统神经网络模型训练时间长、易陷入局部最优以及反演精度不高的问题。它可以直接用于三维土石坝双屈服面模型参数反演这样计算量巨大的大型非线性多参数反演问题。采用蚁群聚类选择径向基函数中心,克服了传统K-means聚类易陷入局部最优,和对初始聚类中心依赖强的缺点,能够获得更合理的聚类中心,得到满意的径向基网络模型。支持向量机是数据挖掘中的一项新技术,是借助于最优化方法解决机器学习问题的新工具。模型参数选择是采用支持向量机进行建模的关键影响因素,采用三种方法进行模型参数选择,分别是:基于网格平行搜索的交互验证法、遗传算法和粒子群算法。将所建立的模型用于金竹山电厂贮灰坝渗流测压管预测,表明支持向量机模型预测精度高,泛化能力强,是一种高效的系统建模方法。优化的传感器网络结构可以最小化所需要的传感器数量,节约投资,同时能够提高精度并提供一个鲁棒性的系统。在研究大坝安全监测中静动态传感器优化配置模型和准则的基础上,将单亲遗传算法用于求解该问题。传统遗传算法在求解组合优化问题时,交叉操作可能产生不可行解,需要借助一些复杂的操作算子,不仅效率不高且缺乏理论基础;单亲遗传算法遗传操作在一条染色体上进行,避免了该问题。同时为了进一步提高单亲遗传算法的性能,提出了两种改进算法,即自适应模拟退火单亲遗传算法和病毒协同进化单亲遗传算法。通过算例验证了所提出模型和算法的有效性。
莫伟伟[8]（2007）在《水位涨落及降雨条件下库岸滑坡水岩作用机理及稳定性分析》文中指出库岸滑坡是库区水岩作用导致的一类重要地质灾害,降雨及库水位变化是导致滑坡体变形发展的主导因素。开展滑坡在水作用下的定量研究,对水库型滑坡的预测和防治均具有较强的指导意义。茅坪滑坡是清江隔河岩水库库区一个典型的大型顺层基岩复古滑坡,具有多级、多期次的滑动特征。近十年的监测资料成果表明,自1993年4月10日大坝下闸蓄水以来,茅坪滑坡体开始发生显着的位移,并逐步演化为整体滑动,目前,滑坡体的最大变形已超过2100mm,且仍在发展变化之中。该滑坡一旦失稳,必将产生严重后果。本文以此为研究对象和工程背景,在对滑坡地质结构和变形监测资料进行详细研究的基础上,对滑坡的地质模型进行了较为逼真的模拟,建立了蓄水前后滑坡的饱和/非饱和渗流与应力耦合分析的等效连续介质有限元计算模型,对BP网络、遗传算法在滑坡体渗透系数和岩土体力学参数反演分析中的应用进行了探讨,通过敏感性分析和工程类比,确定了部分对滑坡变形影响较大参数及其范围,对滑坡各地层的渗透系数和物理力学参数进行了反演。将反演获得的参数输入非饱和渗流应力耦合模型进行计算,对库水位涨落及降雨等不同工况下滑坡的变形进行了分析;通过对ABAUQS的约束参数化方法的研究,采用同步有限元强度折减法,对蓄水前后滑坡的稳定性进行了评价。通过对滑坡体监测资料整理分析和参数的反演研究,以及对水动力作用过程模拟和滑坡体稳定性的评价,从而对滑坡水-岩力学作用机制进行了比较深入的研究。整个从定性到定量分析的过程,形成了一套比较系统的水库滑坡变形机理及稳定性分析方法,本文的研究成果对库岸滑坡的变形破坏机理及稳定性的评价预测具有一定的借鉴意义。
欧阳礼捷[9]（2007）在《隧洞开挖渗流场适时预报方法研究》文中提出渗流问题一直是岩土工程中的一个重要研究课题，而渗透参数的确定是研究渗流的关键。本文对隧洞开挖时渗透参数的确定方法进行了较为系统、深入的研究，在总结大量文献的基础上，本文主要做了如下几个方面的工作：1．简要介绍了渗流的基本理论和岩体渗流的计算模型，以八节点等参元为例给出了三维问题的渗流有限元格式，讨论了自由面和流量边界条件的处理；2．介绍了简单遗传算法（SGA）的基本流程，然后对遗传算子、交叉算子进行改进，并加入了加速遗传操作，有效地提高了遗传算法的效率，最后将局部的单纯形搜索引入到遗传算法中来，形成了混合遗传算法，对提高遗传算法的局部搜索能力有很大的作用；3．从线性问题的卡尔曼滤波公式出发，推导了非线性问题的扩展卡尔曼滤波公式，提出了渗流有限元和扩展卡尔曼滤波方法的耦合算法，用于渗流场的适时预报，并编制了相应的程序；4．利用本文提出的渗流场适时预报方法，对锦屏二级电站引水隧洞开挖过程中的渗流场进行了预报，并对预报的结果进行了简单的分析。
米健[10]（2007）在《裂隙岩体流固耦合参数反演分析》文中研究指明目前，国内外学者在裂隙岩体流固耦合模型选取方面进行了大量的研究工作，业已提出了诸多仿真性较好的耦合分析模型，而与这些模型相应的参数往往难以反映岩体真实的渗流及力学特性。而参数的准确选取是数值模拟的关键。由于耦合模型更好的模拟了裂隙岩体真实的变形机理和渗流特性，但其中包含了诸多不易直接测定的参数，因而，基于水头、位移等多类型观测资料进行渗流和力学参数的耦合反演不仅能够提高传统参数反演结果的可信度，而且为准确确定这些不易直接测定的参数提供了强有力的工具。本文在充分总结和分析本课题相关领域的诸多研究成果和最新进展的基础上，开展了裂隙岩体流固耦合的数值模拟及参数反演分析的研究，本文的主要工作及结论如下：1)采用变分不等式法解决有自由面的渗流问题，结合统一域混合模型，利用目前参数反演领域应用最广泛的间接法，针对裂隙岩体渗透参数反演进行了深入研究，改善了参数反演的适定性，提高了参数反演的可靠度；2)利用差分法分析了测点水头对渗透系数敏感性，并采用参数敏感性分析构造优化目标泛函权函数的方法，最大限度的利用了敏感性好的有利量测信息改善参数反演的适定性；3)利用网格分布法生成遗传算法的初始种群，并通过构造个体自适应概率对基本遗传算法做了改进，将改进后的算法与传统的单纯形法相结合，再进行小生境淘汰操作，形成了一种高效的混合加速遗传算法，克服了基本遗传算法局部搜索能力差、计算量大以及对大搜索空间适应能力差等缺陷，并将其成功的应用于某抽水蓄能电站地层裂隙岩体渗流参数反演实践中；4)考虑到裂隙岩体渗流与应力存在强烈的耦合作用，本文基于求解稳定渗流场与弹性位移场耦合的分析方法，采用正交计算对耦合分析中的力学参数进行敏感性分析，根据敏感性分析结果确定反演的力学目标参数，然后利用水头量测资料，应用本文提出的混合加速遗传算法进行裂隙岩体流固耦合的参数反演分析，并通过典型的大坝工程实例验证了以上理论的正确性。
二、裂隙岩体渗透参数的实数编码遗传反演（论文开题报告）
（1）论文研究背景及目的
此处内容要求：
首先简单简介论文所研究问题的基本概念和背景，再而简单明了地指出论文所要研究解决的具体问题，并提出你的论文准备的观点或解决方法。
写法范例：
本文主要提出一款精简64位RISC处理器存储管理单元结构并详细分析其设计过程。在该MMU结构中,TLB采用叁个分离的TLB,TLB采用基于内容查找的相联存储器并行查找,支持粗粒度为64KB和细粒度为4KB两种页面大小,采用多级分层页表结构映射地址空间,并详细论述了四级页表转换过程,TLB结构组织等。该MMU结构将作为该处理器存储系统实现的一个重要组成部分。
（2）本文研究方法
调查法：该方法是有目的、有系统的搜集有关研究对象的具体信息。
观察法：用自己的感官和辅助工具直接观察研究对象从而得到有关信息。
实验法：通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果关系。
文献研究法：通过调查文献来获得资料，从而全面的、正确的了解掌握研究方法。
实证研究法：依据现有的科学理论和实践的需要提出设计。
定性分析法：对研究对象进行“质”的方面的研究，这个方法需要计算的数据较少。
定量分析法：通过具体的数字，使人们对研究对象的认识进一步精确化。
跨学科研究法：运用多学科的理论、方法和成果从整体上对某一课题进行研究。
功能分析法：这是社会科学用来分析社会现象的一种方法，从某一功能出发研究多个方面的影响。
模拟法：通过创设一个与原型相似的模型来间接研究原型某种特性的一种形容方法。
三、裂隙岩体渗透参数的实数编码遗传反演（论文提纲范文）
（1）基于差分进化算法和降阶模型的渗流场反问题研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 1 绪论 |
| 1.1 研究背景及意义 |
| 1.2 渗透系数估计的研究现状 |
| 1.2.1 常规反分析方法 |
| 1.2.2 基于代理模型的反分析方法 |
| 1.3 标准差分进化算法 |
| 1.3.1 变异操作 |
| 1.3.2 交叉操作 |
| 1.3.3 选择操作 |
| 1.4 差分进化算法的研究现状 |
| 1.4.1 控制参数研究现状 |
| 1.4.2 变异策略的研究现状 |
| 1.5 降阶模型的研究现状 |
| 1.5.1 本征正交分解法 |
| 1.5.2 后验误差估计与贪心样本法 |
| 1.6 本文的主要研究内容和技术路线 |
| 1.7 主要创新点 |
| 2 稳定渗流问题反演模型的建立 |
| 2.1 稳态渗流控制方程 |
| 2.2 模型校准与参数反演 |
| 2.2.1 模型校准 |
| 2.2.2 参数反演 |
| 2.2.3 几种常用的目标函数 |
| 2.2.4 权值 |
| 2.3 提取观测信息中的先验信息 |
| 2.3.1 灵敏度 |
| 2.3.2 无量纲比例灵敏度 |
| 2.3.3 复合比例灵敏度 |
| 2.3.4 参数相关系数 |
| 2.4 非线性与优化方法的选择 |
| 2.4.1 渗透系数与水头的非线性关系 |
| 2.4.2 优化方法的选择 |
| 2.5 基于ADINA的模拟-优化模型的建立 |
| 2.5.1 反演前的步骤 |
| 2.5.2 批处理运行AUI |
| 2.5.3 反演流程 |
| 2.6 算例 |
| 2.6.1 观测资料提供给反演参数的信息 |
| 2.6.2 目标函数标准对参数估计的影响 |
| 2.6.3 观测误差对参数估计的影响 |
| 2.6.4 种群规模的选取 |
| 2.7 耗时讨论 |
| 2.8 本章小结 |
| 3 差分进化算法的改进研究 |
| 3.1 引言 |
| 3.2 反射变异策略 |
| 3.3 基于轮盘赌选择的多变异策略差分进化算法 |
| 3.3.1 多种变异策略 |
| 3.3.2 控制参数自适应调整机制 |
| 3.3.3 轮盘赌选择机制 |
| 3.3.4 MMRDE算法的实现 |
| 3.4 测试基准 |
| 3.4.1基准函数集1 |
| 3.4.2基准函数集2 |
| 3.4.3 收敛条件设定 |
| 3.5 反射变异策略的性能测试 |
| 3.5.1 实验建立 |
| 3.5.2 测试集1的结果分析 |
| 3.5.3 测试集2的结果分析 |
| 3.6 MMRDE的性能测试 |
| 3.6.1 实验建立 |
| 3.6.2 测试结果分析 |
| 3.6.3 MMRDE的直接性能研究 |
| 3.6.4 进化中的变异策略 |
| 3.6.5 自适应参数分析 |
| 3.7 本章小结 |
| 4 基于稳态渗流模型的降阶方法 |
| 4.1 引言 |
| 4.2 近似与POD理论 |
| 4.2.1 近似理论 |
| 4.2.2 POD的概念 |
| 4.3 POD基空间的构建方法 |
| 4.3.1 由最小近似误差构造POD基 |
| 4.3.2 由相关矩阵构造POD基 |
| 4.3.3 由SVD分解构造POD基 |
| 4.4 Galerkin投影表示的降阶模型 |
| 4.4.1 Galerkin投影 |
| 4.4.2 基于POD法的降阶模型的构建步骤 |
| 4.5 快照集对POD模型性能的影响 |
| 4.5.1 参数集生成方法 |
| 4.5.2 测试用例 |
| 4.5.3 试验建立 |
| 4.5.4 参数集分析 |
| 4.5.5 模态分析 |
| 4.6 后验误差估计 |
| 4.6.1 残差项的离线计算 |
| 4.6.2 稳定常数的计算 |
| 4.6.3 稳定常数与参数的变化关系 |
| 4.6.4 后验误差界与真实误差的比较 |
| 4.6.5 构建降阶基空间的贪心算法 |
| 4.7 对贪心算法的适当修改 |
| 4.7.1 无重复快照的贪心算法 |
| 4.7.2 迭代终止条件的讨论 |
| 4.8 算例 |
| 4.8.1 耗时测试 |
| 4.8.2 剖分密度对降阶效果的影响 |
| 4.8.3 反演参数个数对降阶效果的影响 |
| 4.9 本章小结 |
| 5 基于降阶模型的渗透系数反演程序设计 |
| 5.1 引言 |
| 5.2 识别材料中的待反演参数 |
| 5.3 矩阵的分块 |
| 5.3.1 原理 |
| 5.3.2 子程序 |
| 5.4 边界条件处理 |
| 5.4.1 方法一 |
| 5.4.2 方法二 |
| 5.5 渗透矩阵的存储机制 |
| 5.5.1 Skyline稀疏矩阵存储格式 |
| 5.5.2 CSR稀疏矩阵存储格式 |
| 5.5.3 Skyline与 CSR存储格式间的转换 |
| 5.5.4 降阶模型的内存管理 |
| 5.6 钻孔监测水头的插值 |
| 5.6.1 判断钻孔点归属单元的方法 |
| 5.6.2 钻孔点局部坐标的计算 |
| 5.6.3 反演方法及流程图 |
| 5.7 算例 |
| 5.7.1 钻孔水头插值计算效果 |
| 5.7.2 训练样本数对参数反演的影响 |
| 5.7.3 观测误差对参数估计的影响 |
| 5.7.4 与全阶模型的运行时间对比 |
| 5.8 本章小结 |
| 6 某水电站工程初始渗流场的反演研究 |
| 6.1 工程概况 |
| 6.2 工程地质条件 |
| 6.3 有限元模型 |
| 6.4 渗透系数范围的确定 |
| 6.5 天然渗流场的反演分析 |
| 6.5.1 参数估计过程分析 |
| 6.5.2 反演参数的验证 |
| 6.6 耗时对比 |
| 6.7 本章小结 |
| 7 结论和展望 |
| 7.1 主要结论 |
| 7.2 展望 |
| 致谢 |
| 参考文献 |
| 附录1:基准函数集1 |
| 附录2:在Fortran中调用CEC函数系的方法 |
| 附录3 |
| 一、攻读博士期间发表论文 |
| 二、攻读博士期间参加科研项目 |
| 三、攻读博士期间所获奖励 |
（2）隧道开挖过程中的涌水与防护正反问题分析（论文提纲范文）
| 摘要 |
| abstract |
| 1 绪论 |
| 1.1 研究背景 |
| 1.2 国内外相关工作研究进展 |
| 1.2.1 反分析简述 |
| 1.2.2 反分析在结构工程中的应用 |
| 1.2.3 隧道涌水正反分析研究 |
| 1.3 本文主要研究思路 |
| 2 确定待反演参数及反演围岩参数 |
| 2.1 确定待反演参数 |
| 2.1.1 圆形隧道位移解析解 |
| 2.1.2 参数可辨识条件 |
| 2.1.3 反演结果唯一性分析 |
| 2.2 反分析围岩参数方法 |
| 2.2.1 假想应力法 |
| 2.2.2 反分析围岩参数 |
| 2.3 小结 |
| 3 位移监测点布置与鸡公山隧道围岩参数反演 |
| 3.1 位移监测点布置原则及其优化布置 |
| 3.1.1 监测点布置原则及其量测内容 |
| 3.1.2 监测点优化布置判据 |
| 3.1.3 圆形隧道位移监测点的优化布置分析 |
| 3.2 鸡公山隧道围岩参数反演 |
| 3.2.1 鸡公山隧道工程地质 |
| 3.2.2 位移监测数据 |
| 3.2.3 反演结果分析 |
| 3.3 小结 |
| 4 隧道开挖渗流场分析及防、排水技术分析 |
| 4.1 鸡公山隧道涌水模型建立 |
| 4.1.1 正演模型建立 |
| 4.1.2 参数选取 |
| 4.2 隧道开挖的渗流场分析 |
| 4.2.1 渗流场分析 |
| 4.2.2 隧道涌水机理分析 |
| 4.3 隧道防、排水技术分析 |
| 4.3.1 隧道防水技术分析 |
| 4.3.2 隧道排水方式分析 |
| 4.4 小结 |
| 5 鸡公山隧道围岩结构正分析及支护结构优化 |
| 5.1 鸡公山隧道开挖的位移场分析 |
| 5.1.1 双洞隧道塑性变形分析 |
| 5.1.2 双洞隧道位移场分析 |
| 5.2 支护结构优化判据及准则 |
| 5.2.1 隧道围岩稳定性准则 |
| 5.2.2 隧道围岩稳定性判据 |
| 5.3 鸡公山隧道支护结构优化 |
| 5.4 小结 |
| 6 结论和展望 |
| 6.1 结论 |
| 6.2 创新点 |
| 6.3 展望 |
| 参考文献 |
| 作者简介 |
| 作者在攻读硕士学位期间获得的学术成果 |
| 致谢 |
（3）基于遗传算法的采空区渗透系数反演研究（论文提纲范文）
| 致谢 |
| 摘要 |
| abstract |
| 变量注释表 |
| 1 绪论 |
| 1.1 研究背景及意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.3 研究内容及技术路线 |
| 2 采空区渗透系数反演相关理论研究 |
| 2.1 采空区多孔介质基本理论 |
| 2.2 采空区渗流场基本控制方程 |
| 2.3 遗传算法基本理论 |
| 2.4 本章小结 |
| 3 采空区渗透系数反演研究 |
| 3.1 采空区渗透系数反演模型建立 |
| 3.2 采空区渗透系数反演模型遗传算法求解 |
| 3.3 本章小结 |
| 4 基于遗传算法的渗透系数反演试验 |
| 4.1一维渗透系数测量实验 |
| 4.2 渗透系数反演目标模型构建 |
| 4.3 基于遗传算法的渗透系数反演算例及分析 |
| 4.4 本章小结 |
| 5 结论与展望 |
| 5.1 结论 |
| 5.2 展望 |
| 附录1 |
| 附录2 |
| 附录3 |
| 参考文献 |
| 作者简历 |
| 学位论文数据集 |
（4）隧道围岩本构模型辨识及其在隧道稳定性评估中的应用（论文提纲范文）
| 中文摘要 |
| Abstract |
| 第1章 引言 |
| 1.1 研究背景 |
| 1.2 研究目的和意义 |
| 1.3 国内外研究现状及存在的问题 |
| 1.3.1 反分析优化算法研究现状 |
| 1.3.2 岩石蠕变本构模型辨识研究现状 |
| 1.3.3 应用分数阶微积分理论的岩石本构模型现状 |
| 1.3.4 隧道围岩蠕变研究现状 |
| 1.3.5 本构模型二次开发研究现状 |
| 1.4 研究内容及技术路线 |
| 1.4.1 研究内容 |
| 1.4.2 技术路线 |
| 1.5 研究方法 |
| 第2章 差分进化模拟退火优化算法研究 |
| 2.1 岩土工程反分析理论概述 |
| 2.2 差分进化算法简介 |
| 2.2.1 差分进化算法的策略和步骤 |
| 2.2.2 差分进化算法控制参数选择 |
| 2.3 模拟退火算法简介 |
| 2.3.1 物理系统退火过程 |
| 2.3.2 Metropolis准则 |
| 2.4 混合差分进化-模拟退火算法(SADE) |
| 2.4.1 差分进化-模拟退火算法设计 |
| 2.4.2 算法验证 |
| 2.5 SADE在岩石参数反演中的应用 |
| 2.5.1 优化问题的目标函数与约束条件 |
| 2.5.2 选择回归函数 |
| 2.5.3 参数的反演步骤 |
| 2.5.4 算例 |
| 2.6 本章小结 |
| 第3章 岩石蠕变本构模型及其参数辨识 |
| 3.1 岩石蠕变全过程 |
| 3.1.1 岩石蠕变特征及其本构方程 |
| 3.1.2 岩石参数辨识的解析法 |
| 3.2 SADE算法反演单轴压缩蠕变参数 |
| 3.2.1 单轴压缩蠕变试验 |
| 3.2.2 SADE算法反演单轴压缩蠕变常参数 |
| 3.2.3 对模型变参数的讨论 |
| 3.2.4 SADE算法反演单轴压缩蠕变变参数 |
| 3.3 SADE算法辨识三轴压缩实验的蠕变模型 |
| 3.3.1 岩石本构模型辨识的基本原则 |
| 3.3.2 岩石三轴压缩蠕变试验 |
| 3.3.3 蠕变模型的三维表达式 |
| 3.3.4 SADE算法辨识蠕变模型的过程及结论 |
| 3.4 本章小结 |
| 第4章 隧道围岩蠕变本构模型及其参数反分析 |
| 4.1 优化反分析法辨识围岩参数的一般过程 |
| 4.2 圆形隧道数值试验对反分析方法的验证 |
| 4.2.1 数值试验验证思路 |
| 4.2.2 圆形隧道开挖数值模拟试验 |
| 4.3 围岩蠕变参数反分析 |
| 4.3.1 SADE算法反分析围岩蠕变参数 |
| 4.3.2 围岩蠕变参数反分析结果与分析 |
| 4.4 围岩蠕变本构模型辨识 |
| 4.4.1 围岩蠕变本构模型辨识原理 |
| 4.4.2 SADE算法辨识围岩蠕变本构模型 |
| 4.4.3 围岩蠕变本构模型辨识结论与验证 |
| 4.5 本章小结 |
| 第5章 基于分数阶微积分的Burgers加速蠕变模型研究 |
| 5.1 Burgers蠕变模型 |
| 5.1.1 Burgers蠕变模型的力学特征 |
| 5.1.2 Burgers蠕变模型的三维表达式 |
| 5.2 基于分数阶微积分的Burgers蠕变模型 |
| 5.2.1 分数阶微积分元件 |
| 5.2.2 基于分数阶微积分理论改进Burgers模型的讨论 |
| 5.3 描述加速蠕变的Burgers模型 |
| 5.3.1 非线性黏塑性元件 |
| 5.3.2 非线性黏塑性元件描述加速蠕变 |
| 5.4 改进的Burgers模型 |
| 5.4.1 改进Burgers模型的三维蠕变方程 |
| 5.4.2 三轴压缩试验及参数辨识 |
| 5.4.3 模型参数敏感性分析 |
| 5.5 本章小结 |
| 第6章 围岩蠕变本构模型在FLAC3D中的二次开发 |
| 6.1 FLAC3D简介 |
| 6.2 FLAC3D蠕变模型 |
| 6.3 FLAC3D开发自定义本构 |
| 6.3.1 FLAC3D自定义本构的基本原理 |
| 6.3.2 FLAC3D自定义本构的关键技术 |
| 6.4 改进Burgers模型自定义开发 |
| 6.4.1 改进Burgers模型的计算原理 |
| 6.4.2 改进Burgers模型的开发过程 |
| 6.5 模型验证 |
| 6.5.1 三维蠕变数值试验 |
| 6.5.2 模拟结果分析 |
| 6.6 本章小结 |
| 第7章 工程应用 |
| 7.1 隧道围岩等效蠕变本构与等效蠕变参数 |
| 7.2 工程概况 |
| 7.3 隧道围岩等效蠕变本构模型辨识 |
| 7.3.1 围岩等效蠕变本构模型辨识的具体步骤 |
| 7.3.2 围岩等效本构模型辨识结论及其验证 |
| 7.4 隧道施工期数值模拟分析 |
| 7.4.1 参数的给定 |
| 7.4.2 计算蠕变的时间设置 |
| 7.4.3 施工期各阶段模拟 |
| 7.4.4 计算结果及二衬施作时间 |
| 7.5 围岩蠕变对隧道施工期的影响 |
| 7.6 本章小结 |
| 第8章 结论与展望 |
| 8.1 结论 |
| 8.2 创新点 |
| 8.3 展望 |
| 致谢 |
| 参考文献 |
| 攻读学位期间获得与学位论文相关的科研成果 |
（5）地下洞室三维渗流场溢出边界模拟与渗流反演分析（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 问题提出的背景 |
| 1.2 渗流计算分析现状 |
| 1.2.1 渗流模型研究 |
| 1.2.2 渗流计算方法研究 |
| 1.2.3 渗流反演研究现状 |
| 1.3 本文的主要内容 |
| 第2章 三维渗流场有限元计算方法 |
| 2.1 概述 |
| 2.2 渗流场基本方程和理论 |
| 2.2.1 达西定律 |
| 2.2.2 渗流微分方程 |
| 2.2.3 定解条件 |
| 2.3 三维渗流场有限元计算式 |
| 2.4 基于变分不等式的三维渗流场有限元计算理论 |
| 2.5 本章小节 |
| 第3章 地下洞室三维渗流场溢出边界的数值模拟 |
| 3.1 溢出边界模拟方法 |
| 3.2 溢出边界流量计算 |
| 3.3 算例验证 |
| 3.4 本章小结 |
| 第4章 地下洞室三维渗流场反演 |
| 4.1 渗流场反演目标函数 |
| 4.2 渗流场智能优化算法 |
| 4.3 地下洞室渗流场反演计算方法 |
| 4.4 算例验证 |
| 4.5 本章小结 |
| 第5章 天荒坪抽水蓄能电站地下洞室三维渗流场反演 |
| 5.1 工程简介 |
| 5.2 渗流场反演计算 |
| 5.3 结论 |
| 第6章 结论和展望 |
| 6.1 本文结论 |
| 6.2 展望 |
| 参考文献 |
| 硕士期间研究成果 |
| 致谢 |
（6）工程扰动条件下裂隙岩体的渗透特性及其演化规律研究（论文提纲范文）
| 论文创新点 |
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 1 绪论 |
| 1.1 选题依据及研究意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.2.1 裂隙岩体渗透特性及其演化规律 |
| 1.2.2 裂隙岩体渗透性的测试技术与反演分析 |
| 1.2.3 岩石裂隙非饱和渗透特性研究 |
| 1.3 本文主要研究内容 |
| 2 裂隙岩体渗流分析模型与渗流控制原理 |
| 2.1 引言 |
| 2.2 渗流分析的理论模型 |
| 2.2.1 稳定/非稳定渗流分析模型 |
| 2.2.2 饱和/非饱和渗流分析模型 |
| 2.3 水电工程渗流分析中重点关注的两个问题 |
| 2.3.1 裂隙岩体渗透参数的不确定性问题 |
| 2.3.2 复杂渗控结构的数值模拟问题 |
| 2.4 渗流控制的基本理论 |
| 3 裂隙岩体的渗透特性及其表征方法 |
| 3.1 引言 |
| 3.2 岩体渗透特性的多尺度效应 |
| 3.2.1 岩块尺度 |
| 3.2.2 结构面尺度 |
| 3.2.3 岩体尺度 |
| 3.3 裂隙岩体的渗透张量及其模型 |
| 3.4 裂隙岩体渗透张量的修正方法 |
| 3.5 裂隙岩体渗透特性的演化及其模型 |
| 3.5.1 裂隙岩体渗透特性演化的工程诱因 |
| 3.5.2 裂隙岩体渗透张量演化的应变敏感模型 |
| 3.5.3 渗透特性演化对渗控效应的影响分析 |
| 3.6 裂隙岩体渗透特性的多目标反演分析方法 |
| 3.6.1 渗流多目标反演问题的数学表述 |
| 3.6.2 渗流多目标反演分析的实现 |
| 3.7 本章小结 |
| 4 锦屏一级左岸边坡岩体渗透特性及渗流分析 |
| 4.1 研究背景 |
| 4.2 工程扰动下边坡岩体渗透特性演化规律研究 |
| 4.2.1 有限元模型 |
| 4.2.2 计算参数 |
| 4.2.3 计算成果分析 |
| 4.3 边坡裂隙岩体渗透特性的反演分析 |
| 4.3.1 渗控及渗流监测方案概况 |
| 4.3.2 有限元模型 |
| 4.3.3 渗透系数的反演 |
| 4.3.4 计算成果分析 |
| 4.4 锦屏左岸1595m排水廊道涌水问题的研究 |
| 4.5 本章小结 |
| 5 岩石裂隙的非饱和渗透特性及其演化规律研究 |
| 5.1 引言 |
| 5.2 裂隙几何形貌及其表征 |
| 5.3 毛细压力与饱和度之间的关系 |
| 5.4 单裂隙法向变形条件下毛细压力与饱和度的关系 |
| 5.5 剪切变形条件下单裂隙毛细压力曲线预测 |
| 5.6 裂隙非饱和渗透系数研究 |
| 5.7 非饱和状态下岩石裂隙的有效应力原理 |
| 5.7.1 光滑平行裂隙的非饱和有效应力原理 |
| 5.7.2 粗糙裂隙的非饱和有效应力原理 |
| 5.7.3 有效应力系数与饱和度之间的关系 |
| 5.8 本章小结 |
| 6 结论与展望 |
| 6.1 主要结论 |
| 6.2 研究展望 |
| 参考文献 |
| 攻读博士学位期间发表的论文 |
| 攻读博士学位期间参与的科研项目 |
| 致谢 |
（7）大坝安全监测与损伤识别的新型计算智能方法（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 1 绪论 |
| 1.1 课题研究的背景和意义 |
| 1.2 大坝安全分析评价的监控模型与反演分析方法 |
| 1.2.1 建立大坝与坝基安全监控模型的理论和方法 |
| 1.2.2 水工建筑物反演分析研究进展 |
| 1.3 损伤识别理论和方法 |
| 1.3.1 基于静动力测试的结构损伤识别 |
| 1.3.2 计算智能在损伤识别中的应用 |
| 1.4 大坝安全监测与测试中的传感器优化配置 |
| 1.4.1 静态监测传感器优化配置研究进展 |
| 1.4.2 动态监测传感器优化配置研究进展 |
| 1.4.3 基于进化计算的传感器优化配置 |
| 1.5 计算智能及其研究进展 |
| 1.5.1 计算智能的历史渊源:从人工智能到计算智能 |
| 1.5.2 进化计算 |
| 1.5.3 人工神经网络 |
| 1.5.4 传统计算智能存在的问题 |
| 1.6 本文主要研究内容 |
| 2 基于差分进化与微粒群算法的大坝损伤识别 |
| 2.1 差分进化算法 |
| 2.1.1 差分进化算法简介 |
| 2.1.2 标准差分进化算法操作算子 |
| 2.1.3 差分进化算法的其他形式 |
| 2.1.4 差分进化算法的流程 |
| 2.2 微粒群算法 |
| 2.2.1 微粒群算法简介 |
| 2.2.2 基本微粒群算法 |
| 2.2.3 微粒群算法流程 |
| 2.2.4 微粒群算法的边界处理 |
| 2.3 基于静力测试的结构损伤识别 |
| 2.3.1 损伤参数化 |
| 2.3.2 基于静力位移的损伤识别目标函数 |
| 2.3.3 基于静力位移与自振频率的损伤识别目标函数 |
| 2.4 基于振动模态的结构损伤识别 |
| 2.4.1 基于自振频率和振型变化的损伤识别目标函数 |
| 2.4.2 基于模态柔度变化的损伤识别目标函数 |
| 2.4.3 基于均布载荷表面的损伤识别目标函数 |
| 2.4.4 基于模态相关性的损伤识别目标函数 |
| 2.4.5 不同损伤识别目标函数敏感性的评价标准 |
| 2.5 结构损伤识别的免疫加强微粒群算法 |
| 2.5.1 人工免疫系统 |
| 2.5.2 免疫加强微粒群算法 |
| 2.5.3 算法验证 |
| 2.6 损伤识别算例分析 |
| 2.6.1 基于静力测试和自振频率的损伤识别算例 |
| 2.6.2 基于自振频率与模态振型的损伤识别算例 |
| 2.6.3 混凝土坝损伤识别算例 |
| 2.7 本章小结 |
| 3 混凝土坝参数反演的人工蜂群算法 |
| 3.1 人工蜂群算法 |
| 3.1.1 真实蜜蜂的行为 |
| 3.1.2 人工蜂群算法 |
| 3.2 引入单纯形算子的人工蜂群算法 |
| 3.2.1 Nelder-Mead单纯形搜索法 |
| 3.2.2 混合单纯形人工蜂群算法 |
| 3.3 混凝土坝材料参数反演分析理论 |
| 3.3.1 基于大坝位移观测数据的反演分析 |
| 3.3.2 基于模态观测的大坝动力参数反演 |
| 3.4 算例验证与分析 |
| 3.4.1 基于HSABCA的混凝土坝静力参数反演 |
| 3.4.2 基于HSABCA的混凝土坝动态参数反演 |
| 3.5 本章小结 |
| 4 土石坝参数反演的蚁群聚类RBF网络模型 |
| 4.1 径向基函数神经网络的基本原理和特点 |
| 4.1.1 RBF网络的结构和工作原理 |
| 4.1.2 RBF网络的生物学基础 |
| 4.1.3 RBF网络的数学基础 |
| 4.1.4 RBF网络与多层感知器的比较 |
| 4.2 RBF网的学习算法 |
| 4.2.1 聚类方法 |
| 4.2.2 随机梯度方法 |
| 4.2.3 RBF网络训练的其他方法 |
| 4.3 蚁群优化算法 |
| 4.3.1 蚂蚁的觅食行为及其优化过程 |
| 4.3.2 求解旅行商问题的基本ACO算法 |
| 4.3.3 对AS算法的改进 |
| 4.4 基于蚁群聚类的RBF网络模型 |
| 4.4.1 蚁群聚类算法 |
| 4.4.2 蚁群聚类RBF网络 |
| 4.5 堆石坝双屈服面模型参数灵敏度分析 |
| 4.5.1 堆石坝静力计算的南水模型 |
| 4.5.2 灵敏度分析的Morris法 |
| 4.5.3 堆石坝双屈服面参数灵敏度分析算例 |
| 4.6 基于蚁群聚类RBF网络的堆石料参数反演 |
| 4.7 算例验证与分析 |
| 4.7.1 计算模型与参数 |
| 4.7.2 计算结果与分析 |
| 4.8 本章小结 |
| 5 大坝安全监测预测建模的支持向量机方法 |
| 5.1 支持向量机数学模型 |
| 5.1.1 经验风险最小化与泛化能力 |
| 5.1.2 统计学习理论 |
| 5.1.3 支持向量分类机 |
| 5.1.4 ε-支持向量回归机 |
| 5.1.5 v-支持向量回归机 |
| 5.2 SVR参数选择 |
| 5.2.1 基于网格平行搜索的交互验证法 |
| 5.2.2 基于智能优化算法的模型参数选择方法 |
| 5.3 SVR在贮灰坝渗流监测中的应用 |
| 5.3.1 贮灰坝渗流监测的背景和意义 |
| 5.3.2 金竹山电厂贮灰坝概况 |
| 5.3.3 渗流预测浸润线预测ε-SVR模型的建立 |
| 5.3.4 浸润线预测实例 |
| 5.4 本章小结 |
| 6 基于单亲遗传算法的传感器优化配置 |
| 6.1 单亲遗传算法 |
| 6.1.1 单亲遗传算法的编码和遗传算子 |
| 6.1.2 单亲遗传算法的选择方式和运行过程 |
| 6.1.3 单亲遗传算法与传统遗传算法的比较 |
| 6.1.4 基于单亲遗传算法的传感器优化配置 |
| 6.2 自适应模拟退火单亲遗传算法 |
| 6.2.1 借鉴模拟退火思想的适应度变换 |
| 6.2.2 重组算子操作概率的非线性自适应变换 |
| 6.3 病毒协同进化单亲遗传算法 |
| 6.3.1 生物病毒机制简介及抽象模型 |
| 6.3.2 病毒个体染色体编码方案及自身测度 |
| 6.3.3 病毒个体的进化操作算子 |
| 6.3.4 传感器优化配置病毒协同进化单亲遗传算法 |
| 6.4 大坝安全监测传感器优化配置的最大覆盖率模型 |
| 6.4.1 无线传感网络中的传感器优化配置问题 |
| 6.4.2 超声无损检测传感器优化配置问题 |
| 6.4.3 大坝安全监测的最大概率覆盖模型及优化 |
| 6.5 大坝动态测试传感器优化配置准则与方法 |
| 6.5.1 模态测试传感器优化配置准则 |
| 6.5.2 传感器优化配置算法 |
| 6.6 算例分析 |
| 6.6.1 土石坝安全监测传感器优化配置 |
| 6.6.2 混凝土拱坝动力测试传感器优化配置 |
| 6.7 本章小结 |
| 7 结论与展望 |
| 7.1 主要结论 |
| 7.2 研究内容的一些展望 |
| 参考文献 |
| 创新点摘要 |
| 攻读博士学位期间发表学术论文情况 |
| 攻读博士学位期间参与项目情况 |
| 致谢 |
| 作者简介 |
（8）水位涨落及降雨条件下库岸滑坡水岩作用机理及稳定性分析（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 选题依据和研究意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.3 主要研究内容、技术路线与创新之处 |
| 1.4 本章小结 |
| 第二章 茅坪滑坡工程地质及监测成果分析 |
| 2.1 茅坪滑坡地质条件 |
| 2.2 茅坪滑坡形成条件和形成机制 |
| 2.3 滑坡体主要监测成果 |
| 2.4 本章小结 |
| 第三章 库水位变化及降雨条件下滑坡的水岩作用研究 |
| 3.1 库水位涨落对滑坡的水岩作用机理 |
| 3.2 降雨作用下滑坡的水岩作用机理 |
| 3.3 本章小结 |
| 第四章 滑坡饱和／非饱和渗流与应力耦合有限元分析 |
| 4.1 饱和/非饱和渗流-应力耦合控制方程 |
| 4.2 降雨入渗及其模拟 |
| 4.3 渗流-应力耦合问题的有限元求解 |
| 4.4 茅坪滑坡的数值模拟 |
| 4.5 本章小结 |
| 第五章 水岩作用下滑坡岩土体参数反演分析 |
| 5.1 BP网络的基本原理及其实现 |
| 5.2 遗传算法基本原理及其实现 |
| 5.3 滑坡体渗透系数的反演 |
| 5.4 茅坪滑坡力学参数反演分析 |
| 5.5 本章小结 |
| 第六章 库水位变化及降雨条件下滑坡变形及稳定性分析 |
| 6.1 滑坡稳定性评价方法 |
| 6.2 基于ABAQUS约束参数化研究方法的强度折减分析 |
| 6.3 库水位涨落及降雨条件下滑坡变形特征分析 |
| 6.4 茅坪滑坡稳定性的强度折减分析 |
| 6.5 本章小结 |
| 第七章 结论与展望 |
| 7.1 结论 |
| 7.2 展望 |
| 参考文献 |
| 附录 |
| 致谢 |
（9）隧洞开挖渗流场适时预报方法研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 研究的目的和意义 |
| 1.2 研究现状 |
| 1.2.1 裂隙岩体渗流模型研究现状 |
| 1.2.2 反演方法研究现状 |
| 1.2.3 适时预报方法研究现状 |
| 1.3 本文主要的研究工作 |
| 第2章 渗流场的有限元分析 |
| 2.1 渗流的基本理论 |
| 2.1.1 达西渗透定律 |
| 2.1.2 连续性方程 |
| 2.1.3 稳定渗流基本微分方程 |
| 2.1.4 渗流问题的定解条件 |
| 2.2 三维稳定渗流有限元法 |
| 2.2.1 稳定渗流的变分方程 |
| 2.2.2 渗流的有限单元法 |
| 2.3 裂隙岩体渗流三维有限元模拟 |
| 2.3.1 等效连续介质模型 |
| 2.3.2 离散裂隙网络模型 |
| 2.3.3 裂隙岩体渗流的有限元模拟 |
| 2.4 渗流的自由面问题及流量边界处理 |
| 2.4.1 渗流的自由面问题 |
| 2.4.2 流量边界的处理 |
| 2.5 本章小结 |
| 第3章 渗透参数反问题研究 |
| 3.1 概述 |
| 3.2 渗透参数反演方法研究 |
| 3.2.1 遗传算法基本原理 |
| 3.2.2 遗传算法的基本要素 |
| 3.2.3 简单遗传算法的改进策略 |
| 3.2.4 遗传和单纯形混合算法 |
| 3.3 渗流参数反问题模型 |
| 3.3.1 待反演参数的确定 |
| 3.3.2 程序编制 |
| 3.4 算例分析 |
| 3.4.1 De jong函数F_1 |
| 3.4.2 渗透参数反演算例 |
| 3.5 本章小结 |
| 第4章 隧洞开挖渗流场适时预报方法研究 |
| 4.1 引言 |
| 4.2 卡尔曼滤波法介绍 |
| 4.2.1 卡尔曼滤波模型 |
| 4.2.2 扩展卡尔曼滤波器与有限元耦合算法 |
| 4.2.3 渗流场适时预报步骤 |
| 4.3 水头对待估参数偏导的求解 |
| 4.3.1 概述 |
| 4.3.2 有限元直接偏微分算法 |
| 4.4 算例分析 |
| 4.5 本章小结 |
| 第5章 工程实例研究 |
| 5.1 锦屏二级工程概况 |
| 5.2 锦屏二级地层岩性与构造 |
| 5.3 计算模型 |
| 5.3.1 边界条件 |
| 5.3.2 地质建模 |
| 5.4 渗流场适时预报计算 |
| 5.4.1 适时预报计算参数的确定 |
| 5.4.2 适时预报结果及分析 |
| 5.5 本章小结 |
| 第6章 总结与展望 |
| 6.1 全文小结 |
| 6.2 存在的问题及研究展望 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
（10）裂隙岩体流固耦合参数反演分析（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 问题的提出及研究意义 |
| 1.2 渗流参数反演方法 |
| 1.2.1 脉冲谱法 |
| 1.2.2 数值优化反演方法 |
| 1.2.3 人工神经网络法 |
| 1.2.4 随机反演方法 |
| 1.2.5 遗传算法 |
| 1.3 位移反分析研究进展 |
| 1.4 本文主要工作 |
| 第2章 裂隙岩体流固耦合特性 |
| 2.1 岩体裂隙渗流特性 |
| 2.1.1 岩体单裂隙渗流立方定律 |
| 2.1.2 岩体裂隙等效水力开度 |
| 2.1.3 平行裂隙组水力特征 |
| 2.2 岩体裂隙变形特性 |
| 2.2.1 法向应力作用下岩体裂隙法向变形 |
| 2.2.2 岩体裂隙剪胀特性 |
| 2.3 岩体裂隙流固耦合特性 |
| 2.3.1 法向应力作用下岩体裂隙的渗流特性 |
| 2.3.2 剪切作用下岩体裂隙的渗流特性 |
| 2.3.3 三维应力作用下岩体裂隙的渗流特性 |
| 2.3.4 应变敏感的裂隙岩体渗流特性 |
| 2.4 本章小结 |
| 第3章 裂隙岩体渗流参数反分析 |
| 3.1 裂隙岩体渗流模型 |
| 3.2 裂隙岩体渗流分析 |
| 3.2.1 统一域混合模型的基本控制方程 |
| 3.2.2 渗流边界条件 |
| 3.2.3 统一域混合模型的渗流分析 |
| 3.3 裂隙岩体渗流参数反分析 |
| 3.3.1 目标未知参数的确定 |
| 3.3.2 目标函数的建立 |
| 3.3.3 偏微分计算 |
| 3.4 遗传算法的改进及其应用 |
| 3.4.1 遗传算法基本原理 |
| 3.4.2 遗传算法编码和基本遗传算子 |
| 3.4.3 基本遗传算法的改进策略 |
| 3.4.4 混合加速遗传算法的实现步骤 |
| 3.5 本章小结 |
| 第4章 裂隙岩体流固耦合参数反演分析 |
| 4.1 裂隙岩体流固耦合分析 |
| 4.2 裂隙岩体流固耦合参数反演模型 |
| 4.2.1 耦合参数反问题模型的建立 |
| 4.2.2 耦合参数反问题的力学参数敏感性分析 |
| 4.3 本章小结 |
| 第5章 工程实例 |
| 5.1 裂隙岩体渗透系数反演 |
| 5.1.1 工程概况 |
| 5.1.2 计算模型及边界条件 |
| 5.1.3 裂隙岩体渗流场反演结果分析 |
| 5.2 坝基裂隙岩体流固耦合分析及参数反演分析 |
| 5.2.1 坝基裂隙岩体流固耦合分析 |
| 5.2.2 裂隙岩体两场耦合参数反演分析 |
| 5.3 本章小结 |
| 第6章 结论与展望 |
| 参考文献 |
| 攻读硕士学位期间参加的主要科研项目 |
| 攻读硕士学位期间发表的论文 |
| 致谢 |
四、裂隙岩体渗透参数的实数编码遗传反演（论文参考文献）
- [1]基于差分进化算法和降阶模型的渗流场反问题研究[D]. 钱武文. 西安理工大学, 2020(10)
- [2]隧道开挖过程中的涌水与防护正反问题分析[D]. 马恕君. 沈阳建筑大学, 2020(04)
- [3]基于遗传算法的采空区渗透系数反演研究[D]. 达世安. 辽宁工程技术大学, 2019(07)
- [4]隧道围岩本构模型辨识及其在隧道稳定性评估中的应用[D]. 杨柳. 武汉理工大学, 2018(07)
- [5]地下洞室三维渗流场溢出边界模拟与渗流反演分析[D]. 邓高阳. 武汉大学, 2017(06)
- [6]工程扰动条件下裂隙岩体的渗透特性及其演化规律研究[D]. 李毅. 武汉大学, 2014(07)
- [7]大坝安全监测与损伤识别的新型计算智能方法[D]. 康飞. 大连理工大学, 2009(10)
- [8]水位涨落及降雨条件下库岸滑坡水岩作用机理及稳定性分析[D]. 莫伟伟. 长江科学院, 2007(03)
- [9]隧洞开挖渗流场适时预报方法研究[D]. 欧阳礼捷. 河海大学, 2007(05)
- [10]裂隙岩体流固耦合参数反演分析[D]. 米健. 武汉理工大学, 2007(04)