【摘 要】
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为实时获取真实浇筑环境下混凝土热学特性变化规律,基于温度观测数据,建立了材料参数识别的群体智能优化粒子群模型。针对传统粒子群算法易早熟陷入局部极值点这一问题,将粒
【机 构】
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三峡大学水利与环境学院,三峡大学湖北省水电工程施工与管理重点实验室
【基金项目】
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国家自然科学基金青年科学基金(51809154),湖北省教育厅科学技术研究项目中青年人才(Q20181207)
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为实时获取真实浇筑环境下混凝土热学特性变化规律,基于温度观测数据,建立了材料参数识别的群体智能优化粒子群模型。针对传统粒子群算法易早熟陷入局部极值点这一问题,将粒子群算法与凹函数权值递减策略相结合,对粒子群算法进行改进,通过算法性能对比分析来说明其有效性。考虑冷却通水以及外界气温变化影响,将改进的粒子群算法用于某拱坝高温季节热学参数反演分析,通过实测温度与计算温度对比分析来说明反演参数的合理性。算例分析表明,改进的粒子群算法具有收敛速度快、识别精度高等优点。
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