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岩石工程长期稳定性智能反馈分析方法
及应用研究 |
| 陈炳瑞 |
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| STUDY ON INTELLIGENT BACK ANALYSIS METHOD FOR LONG-TERM STABILITY OF ROCK ENGINEERING AND ITS APPLICATIONS |
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摘要 博士学位论文摘要：岩体流变是影响岩石工程长期稳定性的重要因素之一，对岩体流变的研究前人已作了许多工作，取得了丰富的研究成果，但模型识别和参数辨识上仍有一些不足。岩石是一种复杂的地质材料，其周围的地质环境和工程施工环境也是复杂的，而且是变化的，这使得人们对其认识很难一步到位，因此，对岩石介质进行反复认识是必要的。为此，提出一种岩石工程长期稳定性智能反馈分析法，该方法根据现场反馈信息，对岩体不断分析研究，必要时修正流变模型结构及其参数；该方法及时动态的将现场信息和地质分析模型联系起来，现场信息既是建模的重要依据又是验证模型正确与否的重要指标，而模型分析结果又能及时为设计、施工和长期稳定性维护提供合理建议。工程实例验证了方法的可行性、合理性与优越性：
(1) 为了提高流变模型参数识别速度与精度，防止陷入局部最优，对遗传算法和粒子群算法进行了系统地研究，针对其不足，分别进行了改进，提出了压缩搜索空间与速度范围的粒子群优化算法(CSV-PSO)和自适应搜索空间的混沌遗传混合算法(SA-CGA)。实例表明2种改进算法的优化性能都是优越的，并对2种算法进行了参数敏感性分析，为算法稳定快速收敛提供了参数参考取值区间。
(2) 针对流变模型辨识存在的不足，利用遗传规划算法(GP)善于动态处理模型结构的特点，提出了一种黏弹性组合模型自适应识别方法，该方法不仅仅局限于现有的几种流变模型结构，而是对组合模型的整个结构空间进行搜索，通过流变模型、GP结构树和流变本构方程之间的相互转换，实现了模型结构参数同时识别，不同于传统的模型识别算法。乌江构皮滩水电站的实例计算表明了该算法的可行性及在发现新模型中的鲁棒性，为黏弹性本构模型识别提供了一条的新途径。
(3) GP算法进行模型识别时，将会产生许多流变模型，而目前数值软件包含的流变模型一般都是常用的几种经典模型，无法实现对GP算法产生的流变模型一一识别，为此，从黏弹性等效原理出发，推导了黏弹塑性统一本构模型有限差分方程，在C++环境下对FLAC进行了二次开发，实现了与GP算法程序的无逢衔接，并通过与FLAC已有模型对比验证了二次开发模型的正确性。以此为基础，结合CSV-PSO算法，提出了基于快速拉格拉日法的全局并行CSV-PSO流变模型参数反演方法。
(4) 以自适应流变本构模型识别算法和基于快速拉格拉日法的全局并行CSV-PSO流变模型参数反演方法为基础，建立了动态更新数据、修正模型和参数的长期稳定性智能反馈分析系统，在VC++环境下开发了相应的软件，并对锦屏二级水电站辅助洞关键断面和龙滩水电站左岸高边坡流变模型和参数分别进行了反馈分析，获得了合适的流变模型及参数，并对其施工期与运行期的稳定性进行了分析，为工程施工、支护及长期运行维护提供了科学合理的建议。
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| 关键词 ：
岩石力学,
长期稳定性,
流变,
参数辨识,
粒子群算法,
遗传算法
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收稿日期: 2008-07-14
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