采用遺傳算法和有限元法進行高壩工程滲流反問題研究.pdf

1、高壩工程滲流問題是一個非常復雜的問題，滲透系數(shù)的獲得是求解滲流場的關鍵。而目前試驗測定中，不論是室內(nèi)試驗還是原位測試，都有很大的局限性，很難得到符合實際的滲透系數(shù)。因此，很有必要采用試驗與計算相結合的方法來反演滲透系數(shù)。作者把遺傳算法與有限元法有機地結合起來，運用正反分析方法來計算滲透系數(shù)，得出了以下結論：(1)在傳統(tǒng)遺傳算法中，對于不同的優(yōu)化問題，需要反復實驗來確定交叉概率P_c和變異概率P_m，這是一件繁瑣的工作。而且很難找到適應于

2、每個問題的最佳值。針對這一問題，本文采用C++語言編寫了P_c和P_m能夠隨適應度改變而自動改變的自適應遺傳算法程序，它能夠提供相對某個解的最佳P_c和P_m，在保持群體多樣性的同時保證遺傳算法的收斂性。(2)在種群數(shù)相同，邊界條件相同的情況下，從收斂過程看，自適應遺傳算法(AGA)比簡單遺傳算法(SGA)收斂速度要快一些；從結果看，自適應遺傳算法更容易收斂，而簡單遺傳算法容易出現(xiàn)早熟，無法搜索到最優(yōu)解，所以前者從結果上看也要優(yōu)于后者。

3、(3)從算例計算的情況看，不論是二維還是三維滲流反分析中，在種群規(guī)模較小時，簡單遺傳算法幾乎不能搜索到反演最優(yōu)解。但當簡單遺傳算法的種群數(shù)增加到一定程度時，算法一般來說會有所改善，但在大多數(shù)情況下，仍然不如種群數(shù)為稍小的自適應遺傳算法搜索最優(yōu)解的速度。同時，增大種群規(guī)模必將帶來巨大的計算量，這在實際應用中增大了困難，還可能使求解變得難以實現(xiàn)。(4)在種群數(shù)相同，其他條件也相同的條件下，三角形單元和四邊形單元反演滲透系數(shù)K_x、K_y時，

4、水頭計算值和實測值的總誤差目標函數(shù)E(K_i)相差很小，同時反演出的滲透系數(shù)K_x、K_y的也基本接近，說明二維反演分析中，三角形和四邊形都可以用于滲透系數(shù)的反演。(5)從本文的工程實例計算的結果看，針對同一壩段，采用二維四邊形單元和三維六面體單元分別計算時，從結果看，對同一方向的滲透系數(shù)計算值相差不是很大，也在試驗測定的范圍之內(nèi)。但是，結果比地基中部滲透系數(shù)的值要小一些，主要原因是計算時沒有考慮帷幕灌漿的影響。從算例與工程實例的計算結