基于自适应采样多保真度神经网络的土石坝邓肯—张E-B模型参数反演

李江波; 罗五洲; 夏旦; 吕小龙; 凌骐

doi:10.20040/j.cnki.1000-7709.2025.20240811

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基于自适应采样多保真度神经网络的土石坝邓肯—张E-B模型参数反演

水利枢纽、水工建筑物 | 更新时间：2026-02-25

- 基于自适应采样多保真度神经网络的土石坝邓肯—张E-B模型参数反演
- 基于自适应采样多保真度神经网络的土石坝邓肯—张E-B模型参数反演
- 水电能源科学 2025年第4期页码：143-146+167
- 作者机构：
  
  1. 湖南五凌电力科技有限公司
  2. 五凌电力有限公司
  3. 河海大学力学与工程科学学院
  4. 南瑞集团有限公司
- 作者简介：
- 基金信息：
  
  国家重点研发计划(2018YFC0406703);国家自然科学基金重点项目(11932006)
- DOI：10.20040/j.cnki.1000-7709.2025.20240811
  中图分类号： TP183;TV641
- 纸质出版：2025
- 稿件说明：
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李江波, 罗五洲, 夏旦, 等. 基于自适应采样多保真度神经网络的土石坝邓肯—张E-B模型参数反演[J]. 水电能源科学, 2025,(4):143-146+167.

李江波, 罗五洲, 夏旦, et al. 基于自适应采样多保真度神经网络的土石坝邓肯—张E-B模型参数反演[J]. 2025, (4): 143-146+167.
李江波, 罗五洲, 夏旦, 等. 基于自适应采样多保真度神经网络的土石坝邓肯—张E-B模型参数反演[J]. 水电能源科学, 2025,(4):143-146+167. DOI： 10.20040/j.cnki.1000-7709.2025.20240811.

李江波, 罗五洲, 夏旦, et al. 基于自适应采样多保真度神经网络的土石坝邓肯—张E-B模型参数反演[J]. 2025, (4): 143-146+167. DOI： 10.20040/j.cnki.1000-7709.2025.20240811.

摘要

为缓解土石坝参数反演过程中需多次调用有限元计算造成计算量过大的问题，提出了基于多保真度神经网络(MFNN)结合自适应采样的参数反演方法。即基于MFNN对不同保真度数据信息的融合能力，充分利用低保真度数据计算量小、易获得的优势，提高代理建模效率；结合自适应采样方法能针对性地提高代理模型局部精度的能力，可进一步降低计算成本。对土石坝邓肯—张E-B模型参数反演的结果表明，所提方法仅需少量迭代步便达到收敛，且根据反演值计算出的沉降位移响应与实测值吻合良好，精度满足工程要求。

Abstract

关键词

Keywords

references

Zhou, Xinjie,Sun, Xinjian,Li, Yongye,Zhang, Juntao,Li, Zhigang,Ma, Zhongxiang,Guan, Zhixuan,Zhang, Yuxiang,Zhang, Pengtao.Creep parameter inversion for high CFRDs based on improved BP neural network response surface method[J].Soft Computing,2022.

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