特高拱坝多参数反演的智能优化径向基函数网络模型

寇文状; 康飞; 梅智

doi:10.20040/j.cnki.1000-7709.2023.20230213

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特高拱坝多参数反演的智能优化径向基函数网络模型

大坝安全与监测 | 更新时间：2026-02-25

- 特高拱坝多参数反演的智能优化径向基函数网络模型
- 特高拱坝多参数反演的智能优化径向基函数网络模型
- 水电能源科学 2023年第11期页码：69-72
- 作者机构：
  
  1. 大连理工大学水利工程学院
  2. 中国电建集团中南勘测设计研究院有限公司
- 作者简介：
- 基金信息：
  
  国家重点研发计划(2022YFB4703400);国家自然科学基金项目(52079022,51979027);中央高校基本科研业务费项目(DUT21TD106)
- DOI：10.20040/j.cnki.1000-7709.2023.20230213
  中图分类号： TV642.4
- 纸质出版：2023
- 稿件说明：
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寇文状, 康飞, 梅智. 特高拱坝多参数反演的智能优化径向基函数网络模型[J]. 水电能源科学, 2023,(11):69-72.

寇文状, 康飞, 梅智. 特高拱坝多参数反演的智能优化径向基函数网络模型[J]. 2023, (11): 69-72.
寇文状, 康飞, 梅智. 特高拱坝多参数反演的智能优化径向基函数网络模型[J]. 水电能源科学, 2023,(11):69-72. DOI： 10.20040/j.cnki.1000-7709.2023.20230213.

寇文状, 康飞, 梅智. 特高拱坝多参数反演的智能优化径向基函数网络模型[J]. 2023, (11): 69-72. DOI： 10.20040/j.cnki.1000-7709.2023.20230213.

摘要

利用大坝的监测数据对大坝力学参数进行精确反演，对于确保大坝的安全稳定运行至关重要。对此，提出基于径向基函数(RBF)网络和人工大猩猩部队优化算法(GTO)的拱坝参数反演模型。首先，采用RBF代理模型代替有限元模型，探讨材料参数与监测点位移响应之间的关系，RBF代理模型的采样数据由高效的拉丁超立方采样技术生成；其次，采用GTO智能优化算法，使材料参数识别的目标函数最小。工程实例分析结果表明，RBF-GTO模型能够在降低计算成本的同时实现高精度的混凝土特高拱坝参数反演分析。

Abstract

关键词

Keywords

references

乌东德拱坝蓄水初期变形性态分析评价[J]. 金鑫鑫;商玉洁;卢正超;乔承超;杨宁;乔雨.水电能源科学,2021(12)

溪洛渡特高拱坝建设的岩石工程关键技术[J]. 樊启祥;周绍武;李炳锋.岩石力学与工程学报,2012(10)

Artificial gorilla troops optimizer: A new nature-inspired metaheuristic algorithm for global optimization problems[J]. Benyamin Abdollahzadeh;Farhad Soleimanian Gharehchopogh;Seyedali Mirjalili.International Journal of Intelligent Systems,2021

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