中国博士后科学基金(20080440812)
- 作品数：9 被引量：61H指数：4
- 相关作者：苏国韶燕柳斌符兴义张研武振兴更多>>
- 相关机构：广西大学中国科学院武汉岩土力学研究所更多>>
- 发文基金：中国博士后科学基金国家自然科学基金国家重点实验室开放基金更多>>
- 相关领域：水利工程建筑科学电气工程自动化与计算机技术更多>>
- 高地应力与强渗透水压下软弱围岩支护被引量：3
- 2009年
- 为了解决锦屏Ⅱ级水电站引水隧洞工程中高地应力和高渗透水压力条件下破碎带洞段软弱围岩合理支护的关键技术问题,应用弹塑性基于流固耦合原理的三维快速拉格朗日有限差分法,分析比较了不同支护方案下隧洞围岩塑性区分布范围与变形特征。研究结果表明,在高地应力和高渗透水压力条件下,根据将围岩视为承载结构以充分发挥围岩承载能力的设计理念,围岩支护采用可使围岩与支护结构充分地联合承载的喷锚支护、固结灌浆和混凝土衬砌的联合支护型式,这是解决高地应力与强渗透水压力联合用下软弱围岩稳定性问题的有效途径。
- 苏国韶燕柳斌李海符兴义
- 关键词：引水隧洞围岩稳定支护流固耦合
- 位移反分析的粒子群优化-高斯过程协同优化方法被引量：20
- 2011年
- 针对采用随机全局优化技术进行岩土工程位移反分析存在数值计算量大、效率低的问题,将粒子群优化算法与高斯过程机器学习技术相结合,提出了位移反分析的粒子群优化-高斯过程协同优化方法。该方法利用全局寻优性能优异的粒子群优化算法进行寻优的基础上,采用高斯过程机器学习模型不断地总结历史经验,预测包含全局最优解的最有前景区域,通过提高粒子群搜索效率并降低适应度评价次数,进而有效地降低位移反分析过程中的数值计算工作量。多种测试函数的数学验证和工程算例的研究结果表明该方法是可行的,与传统方法相比较,可显著地降低位移反分析的计算耗时。
- 苏国韶张克实吕海波
- 关键词：位移反分析粒子群优化
- 水库水温分布结构识别的高斯过程机器学习方法被引量：8
- 2009年
- 利用高斯过程机器学习模型建立水库水温垂直分布结构类型与其复杂影响因素之间的非线性映射关系,提出一种基于高斯过程机器学习的水库水温垂直分布结构类型的模式识别方法。工程实例应用表明,该方法具有模型参数自适应确定、容易实现且识别精度高等优点。
- 张研苏国韶燕柳斌
- 关键词：高斯过程模式识别
- 基于自适应协方差矩阵进化策略的结构可靠度计算被引量：3
- 2011年
- 自适应协方差矩阵进化策略(CMA-ES)算法是一种引导式随机优化算法,兼顾了深度搜索最优解和广度搜索解空间的能力。针对采用遗传算法(GA)、粒子群优化算法(PSO)等仿生优化算法求解复杂结构可靠度时往往遇到计算代价过高的问题,基于结构可靠度指标的几何涵义并结合验算点法,提出了结构可靠度计算的自适应协方差矩阵进化策略方法。研究结果表明,该方法是可行的,具有全局性好、收敛速度快的优点,与遗传算法、粒子群优化算法相比较,可大幅度地提高计算效率,为结构可靠度计算提供了一条新的途径。
- 苏国韶武振兴燕柳斌
- 关键词：可靠度验算点法
- 爆炸荷载作用下岩体振动特性的DE-FLAC^(3D)数值模拟方法被引量：14
- 2009年
- 针对岩体爆炸数值模拟中爆炸荷载参数与岩体振动阻尼参数等计算参数难以确定的问题,将具有收敛速度快、易于实现和全局寻优能力强等优点的差分进化算法(differential evolution,DE)算法融入三维快速拉格朗日差分法(FLAC3D)岩土工程数值计算程序,提出了爆炸荷载作用下岩体振动特性的DE-FLAC3D数值模拟方法.该方法从爆炸荷载参数和岩体振动阻尼参数的随机值出发,以岩体质点振动速度随时间变化过程的数值计算值与现场实测值的误差作为适应度,利用DE算法规则实现爆炸荷载参数和岩体振动阻尼参数耦合模式的合理进化,进而实现计算参数的快速自适应辨识.龙滩水电站地下厂房爆炸开挖振动试验数值模拟研究结果表明,该方法是可行的,显著提高了岩体爆炸效应数值模拟结果的精度.
- 苏国韶张小飞符兴义陈光强
- 关键词：爆炸荷载数值模拟
- 结构可靠度分析的高斯过程重要抽样方法被引量：1
- 2010年
- 针对传统复杂水工结构可靠度分析方法的局限性,提出了结构可靠度分析的高斯过程重要抽样方法。通过高斯过程机器学习方法实现结构功能函数及其偏导数的显式表达,进而结合传统重要抽样法计算结构的失效概率与可靠指标。实例验证了方法的可行性,与传统方法相比较,高斯过程重要抽样方法具有计算精度高、计算效率高和参数自适应化等优点。
- 肖义龙苏国韶
- 关键词：结构可靠度分析高斯过程重要抽样法可靠指标功能函数偏导数
- 桁架形状优化的自适应协方差矩阵进化策略方法被引量：2
- 2011年
- 自适应协方差矩阵进化策略(CMA-ES)是在进化策略算法(ES)基础上发展起来的一种新的全局优化算法,对于处理复杂非线性多峰值优化问题具有很好的适用性.结合有限元方法,提出一种桁架形状优化的自适应协方差矩阵进化策略方法.采用空间25杆桁架和平面37杆桥形桁架两个桁架形状优化的经典算例对方法的可行性和先进性进行验证,其中,空间25杆桁架分为不考虑局部稳定约束和考虑局部稳定约束两种情况进行计算.研究结果表明,该方法是可行的,与基于遗传算法、粒子群优化算法等现代全局优化算法的桁架形状优化方法相比较,具有寻优效率高、收敛速度快、全局优化能力强的优点,在获得相同精度最优解的条件下,调用有限元分析的次数明显较少,从而有效地减少了计算耗时.
- 苏国韶武振兴燕柳斌
- 关键词：结构优化桁架
- CFG桩复合地基承载力预测的高斯过程模型
- 2011年
- 高斯过程是新近发展的一种机器学习方法,对处理复杂非线性问题具有很好的适应性。针对CFG桩复合地基承载力难以合理确定的问题,提出了基于高斯过程的CFG桩复合地基承载力预测模型。该模型通过对少量训练样本的学习,就可以建立CFG桩复合地基承载力与其影响因素之间的复杂非线性映射关系。将模型应用于工程实例,研究结果表明,CFG桩复合地基承载力预测的高斯过程模型是科学可行的。高斯过程模型的预测精度高,适用性强,具有算法参数自适应化的特点且易于实现,具有良好的工程应用前景。
- 苏国韶张研燕柳斌
- 关键词：地基承载力高斯过程
- 圆弧破坏型岩质边坡安全系数快速估计的高斯过程模型被引量：10
- 2010年
- 高斯过程是新近发展起来的一种新的机器学习方法,对处理复杂非线性问题具有良好的适应性.针对边坡非线性系统的复杂性,为实现边坡安全快速设计和稳定性评价的工程实践要求,在高斯过程回归模型的基础上,提出了一种圆弧破坏型岩质边坡安全系数估计的高斯过程模型.该模型不必建立复杂的力学计算模型,而是利用高斯过程的自学习功能,通过对工程实例先验知识进行学习,建立圆弧破坏型岩质边坡安全系数与其各种影响因素之间的非线性映射关系,然后利用贝叶斯推理规则估计边坡安全系数.工程实例研究的结果表明,该模型是可行的,可以快速准确地给出具有概率意义的圆弧破坏型岩质边坡安全系数.
- 苏国韶
- 关键词：边坡安全系数高斯过程
