發(fā)布時(shí)間：2024-03-31 12:24

　　中國(guó)水能資源的開(kāi)發(fā)已逐漸向西部偏遠(yuǎn)地區(qū)推進(jìn),在建和擬建的大型水利水電工程壩址區(qū)多位于河谷深切、地質(zhì)條件復(fù)雜的西部地區(qū),查清庫(kù)區(qū)滲流問(wèn)題對(duì)水利水電工程的建設(shè)和安全管理十分重要。巖土體滲透系數(shù)是控制地下水滲流特征的關(guān)鍵參數(shù)之一,未知的滲透系數(shù)會(huì)對(duì)地下水模擬的可靠性產(chǎn)生嚴(yán)重影響。由于工程巖體的滲透性常具有空間變異性,僅依靠傳統(tǒng)的現(xiàn)場(chǎng)試驗(yàn)法已不能滿足工程需求。利用逆模型進(jìn)行參數(shù)估計(jì)是地下水模擬的一個(gè)重要組成部分。作為一種典型的反演方法,數(shù)值模型和優(yōu)化算法相結(jié)合的模擬-優(yōu)化方法需多次調(diào)用數(shù)值模型,以對(duì)大量隨機(jī)生成的候選解進(jìn)行評(píng)估。即使使用高速處理器,參數(shù)反演也是一項(xiàng)非常耗時(shí)且計(jì)算量大的任務(wù)。本文針對(duì)模擬-優(yōu)化方法的高耗時(shí)問(wèn)題進(jìn)行了研究,在盡可能減小引入誤差的前提下,從優(yōu)化算法、反演參數(shù)和數(shù)值模型三方面研究了減少模擬-優(yōu)化方法時(shí)間成本的方法。由于水頭為滲透系數(shù)的非線性函數(shù),本文使用差分進(jìn)化算法作為參數(shù)反演的優(yōu)化算法。主要研究?jī)?nèi)容和成果如下:(1)闡述了模型校準(zhǔn)與參數(shù)反演的關(guān)系,給出了有限元軟件ADINA與優(yōu)化算法結(jié)合的方法,建立了估計(jì)滲透系數(shù)的模擬-優(yōu)化模型(ADINA-MMRDE)。通過(guò)一個(gè)算例...

【文章頁(yè)數(shù)】：151 頁(yè)

【學(xué)位級(jí)別】：博士

【部分圖文】：

圖2-5測(cè)試模型和模型組成

2穩(wěn)定滲流問(wèn)題反演模型的建立23圖2-5所示，模型使用的參數(shù)列于表2-2中，其中LBound、UBound和Middle分別表示各模型參數(shù)變化范圍的下界、上界和中間值，P為參數(shù)的代號(hào)。為了測(cè)試基于ADINA的模擬-優(yōu)化模型的性能，使用假定的參數(shù)組作為測(cè)試模型的真實(shí)參數(shù)，并以此參數(shù)....

圖3-1反射變異策略的變異操作示意圖

3差分進(jìn)化算法的改進(jìn)研究313差分進(jìn)化算法的改進(jìn)研究3.1引言差分進(jìn)化（DE）算法是一種簡(jiǎn)單且易于編程實(shí)現(xiàn)的隨機(jī)搜索技術(shù)。盡管DE算法相比傳統(tǒng)優(yōu)化算法具有更強(qiáng)的全局搜索能力，但其計(jì)算量遠(yuǎn)大于傳統(tǒng)優(yōu)化算法，且對(duì)于復(fù)雜的優(yōu)化問(wèn)題，其仍易陷入局部最優(yōu)。變異操作是DE算法的重要組成部分，....

圖4-3模型網(wǎng)格剖分及水頭分布云圖

圖6-1天然滲流場(chǎng)模型

6某水電站工程初始滲流場(chǎng)的反演研究105稱為運(yùn)行期模型）。這兩個(gè)模型具有相同的模型區(qū)域，運(yùn)行期模型由253,789個(gè)節(jié)點(diǎn)，1,504,142個(gè)四面體單元和15個(gè)單元組組成。網(wǎng)格和各單元組的組成如圖6-2所示。有關(guān)運(yùn)行期模型的復(fù)雜滲流控制系統(tǒng)的性能評(píng)估，請(qǐng)參閱文獻(xiàn)[202]。圖6-....

本文編號(hào)：3943929