李明军
- 作品数：3 被引量：31H指数：2
- 供职机构：武汉大学水利水电学院水资源与水电工程科学国家重点实验室更多>>
- 发文基金：国家自然科学基金更多>>
- 相关领域：水利工程更多>>
- 基于改进粒子群优化算法和极限学习机的混凝土坝变形预测被引量：28
- 2019年
- 混凝土坝变形预测是评价大坝运行状态和预测大坝行为的重要方法.但是,混凝土坝的随机荷载和强非线性变形限制了传统多元线性回归模型的应用.而人工神经网络模型则对复杂和高度非线性行为具有良好适应性.针对基于梯度下降法的常规神经网络模型收敛速度慢和过度拟合等问题,提出了一种基于改进型粒子群优化算法选取极限学习机(ELM-IPSO)最优参数的大坝变形预测模型.针对传统粒子群算法搜索时间长、容易陷入局部最优的特点,采用自适应惯性权重和动态调整学习因子,对粒子群算法进行了改进.研究表明,IPSO算法提高了粒子群优化的全局搜索能力,提高了计算效率.应用IPSO优化ELM模型的初始权值和阈值.通过东江混凝土拱坝的实测资料,验证ELM-IPSO模型的预测性能.将计算结果与BPNN模型、ELM模型和传统ELM-PSO模型的结果进行比较.BPNN模型、ELM模型、ELM-PSO模型和ELM-IPSO模型的平方相关系数R2分别为89.15%、91.13%、93.87%和94.36%.ELM模型的R2大于BPNN模型,说明ELM模型比常规的BPNN模型预测精度更高,泛化性能更好.ELM-PSO模型的预测精度大于ELM模型,说明PSO对ELM的优化在提高预测精度方面具有良好的作用.4个模型中,ELM-IPSO模型的R^2最大,预测精度最高,这表明提出的ELM-IPSO模型能够有效提高混凝土坝变形的预测能力.
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- 关键词：极限学习机BP神经网络
- 混凝土拱坝位移确定性监控模型研究被引量：4
- 2019年
- 在缺乏坝体温度监测资料条件下,如何建立位移确定性模型是一个值得探讨的问题。针对运行期混凝土拱坝变形特点,在三维有限元数值分析方法的基础上提出在以气温和水温确定大坝温度边界时校验拱坝温度场的新方法,分别计算其水压和温度位移分量,从而建立混凝土拱坝的位移确定性模型。以东江拱坝为例,建立典型测点位移确定性模型且与实际观测位移资料进行对比,研究结果表明由此建立的位移确定性模型能够有效分离温度、水压以及时效等位移分量,精度且预测效果较好。这为我国大部分缺乏坝体温度监测资料的混凝土拱坝安全监控提供了一个新的思路。
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- 关键词：混凝土拱坝确定性模型温度分量
- 周边缝对U形河谷拱坝应力位移的影响
- 2017年
- 针对宽底的U形河谷拱坝坝踵常出现过大拉应力的问题,以某U形河谷拱坝为例,利用ANSYS三维有限元分析软件,通过设立5组不同的计算组合,分析研究了材料非线性、设置不同范围的周边缝对拱坝位移场、应力场及坝体可能存在开裂区的影响。结果表明,设缝后拱冠梁表现出顺河向的平移和倒向上游的转动两种刚体位移趋势,拱冠梁截面上游面的梁向拉应力减小甚至出现压应力,下游压应力也有所减小,周边缝设缝范围的改变对拱坝的应力及坝体可能存在的开裂状况影响不大。
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- 关键词：周边缝拱坝ANSYS非线性有限元
