国家自然科学基金(50678131)
- 作品数：5 被引量：61H指数：4
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- 双参数交叉影响的连续域蚁群算法设计
- 2010年
- 针对土木工程领域中的复杂参数反分析问题,基于常规蚁群算法进行了数学模型的构建、算法结构分析,并采用残留信息素数量限制、信息素的持久性系数自适应控制和全局更新规则对算法进行了加强设计,提出了双参数交叉影响的连续域组合优化蚁群算法;同时通过选取五个比较敏感的控制因子:蚁群数量、算法收敛标准、最小信息素持久性系数、循环次数和信息素强度常量进行了数字仿真实验,提出了算法的优化组合参数。通过实例对这种参数识别方法进行了验证,理论结果与实测数据吻合较好,表明了算法的有效性,实现了蚁群算法在土木工程连续域问题方面的应用,丰富了蚁群算法的内涵。
- 袁建议宫全美周顺华
- 关键词：蚁群算法信息素土木工程连续优化问题
- 软土盾构隧道不均匀沉降预测的蚁群算法改进及参数选取被引量：8
- 2011年
- 根据实测沉降数据,分析软土盾构隧道不均匀沉降发展规律及其成因,获得规律性的主导信息,配以随机性较强的辅助信息,对蚁群算法预测模型进行完善,并结合实例初步探讨模型中部分参数的选取原则。研究结果表明:(1)可认为实测数据中规律性的主导信息与纵向沉降槽内沉降显著位置的数量、累计沉降量及其与沉降非显著位置的间距有关;(2)改进后的预测模型计算过程清晰、算式简单、使用方便,且预测精度更高,最大误差可控制在0.5%左右;(3)信息素挥发系数和蚂蚁总数的匹配对预测结果精度的影响较大,而反映辅助信息的修正函数在无随机因素出现时其作用并不明显。
- 韦凯宫全美周顺华
- 关键词：土力学软土盾构隧道长期沉降不均匀沉降
- 隧道长期不均匀沉降预测的蚁群算法被引量：25
- 2009年
- 利用上海地区地铁盾构隧道运营期的大量实测沉降资料,找出其长期不均匀沉降规律与蚁群算法思想的对应关系,提出了一种基于蚁群算法的隧道长期不均匀沉降的新预测模型.为了检验新模型的预测效果,运用预测与实测数据对比分析的方式,得出新预测模型的构建及完善思路.研究结果表明,该预测模型利用实测资料直接建模,避免了传统方法计算过程中各种人为因素的干扰,预测精度高,简便易行,适应性强,可供完善的空间也很广,可为今后隧道长期不均匀沉降的预测计算提供一种全新的思路.
- 韦凯宫全美周顺华
- 关键词：隧道长期沉降不均匀沉降沉降预测蚁群算法
- 基于蚁群算法的地铁盾构隧道长期沉降预测被引量：21
- 2008年
- 在软土地区,投入运营的地铁盾构隧道会因各种原因产生对隧道结构内力、变形、接头防水以及隧道正常运营不利的纵向不均匀沉降。由于影响因素复杂,目前尚无可行的沉降预测模型。本文在对上海地铁1号线某区间沉降实测数据分析的基础上,采用具有较强鲁棒性、优良的分布式计算、易于与其他方法相结合等优点的蚁群算法,综合考虑各因素对沉降影响的整体效果,利用隧道实测的纵向累积沉降量、累积沉降差分别构造信息函数和启发函数,建立地铁盾构隧道长期沉降预测模型。预测结果表明,该方法不仅可行而且与实际量测数据吻合较好。
- 韦凯宫全美周顺华
- 关键词：盾构隧道沉降预测蚁群算法
- 提速铁路基床长期累积沉降及等效循环荷载试验研究被引量：18
- 2009年
- 我国铁路大范围的列车提速对既有线和新线路基的刚度和变形提出了较高的要求。本文基于实测的路基动应力波形，通过室内动三轴试验研究铁路基床C组填料压实土分别在列车荷载和正弦荷载作用下的长期变形规律，并采用Monismith模型进行拟合，得到基床表层和底层土的长期累积沉降计算公式。试验结果表明，由于基床表层土承受的围压较低、动荷载较大，表层相对底层产生的长期变形大、持续时间也长。通过加载一系列不同幅值、不同形式的正弦荷载，提出基于基床土长期变形等效的提速列车荷载的正弦荷载等效方法，即一个半正弦波代表一个转向架的列车动荷载，荷载幅值折减系数在0．45～0．65之间；并通过能量法得到验证。
- 宫全美罗喆袁建议
- 关键词：提速铁路动三轴试验
