基于SSA-MSVR的混凝土拱坝材料参数反演模型.pdf
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1、为进一步提高混凝土拱坝材料参数获取的准确性,构建了基于多输出支持向量回归(MSVR)和麻雀搜索算法(SSA)的混凝土拱坝材料参数反演模型。为了快速模拟坝体径向位移与材料参数的非线性关系,建立了高精度的 MSVR 模型代替有限元模型计算,并利用 SSA 对所需参数进行寻优反演。工程实例验证结果表明:构建的反演模型计算精度高,计算速度快,能快速反演坝体与坝基材料参数,可用于实际工程的材料参数反演分析。关键词:拱坝;材料参数;麻雀搜索算法;多输出支持向量回归;参数反演中图分类号:TV37摇 摇 摇 文献标志码:A摇 摇 摇 文章编号:10067647(2023)05005305Inversion m
2、odel of material parameters for concrete arch dams based on SSA鄄MSVR/YANG Jie1,2,LIU Zhi1,2,SONG Jintao1,2,CHENG Lin1,2,MA Chunhui1,2,RAN Li1,2(1.State Key Laboratory of Eco鄄Hydraulics in Northwest AridRegion,Xi爷an University of Technology,Xi爷an 710048,China;2.Institute of Water Resources and Hydroe
3、lectric Engineering,Xi爷an University of Technology,Xi爷an 710048,China)Abstract:To further improve the accuracy of obtaining material parameters for concrete arch dams,a material parameterinversion model based on multi鄄output support vector regression(MSVR)and sparrow search algorithm(SSA)wasconstruc
4、ted.To quickly simulate the nonlinear relationship between radial displacement of dam body and materialparameters,a high鄄precision MSVR model was established instead of the finite element model calculation,and SSA wasused to optimize and invert the required parameters.The verification results of eng
5、ineering examples show that theconstructed inversion model has high calculation accuracy and fast calculation speed,which can quickly invert the materialparameters of the dam body and dam foundation,and can be used for the inversion analysis of material parameters in actualengineering.Key words:arch
6、 dam;material parameters;sparrow search algorithm;multi鄄output support vector regression;parameterinversion摇 摇 坝体弹性模量与基岩变形模量是拱坝结构分析的重要参数,是研究拱坝真实运行性态的重要依据。由于设备、试验场地等因素的制约,传统的室内试验、原位试验等方法很难准确获得高拱坝真实状态下的力学参数1鄄3。因此,利用监测资料进行反演已经成为获取坝体弹性模量与基岩变形模量的常用方法之一4。随着反演方法的迅速发展,越来越多的智能算法被应用于反演分析中。万智勇等5考虑冻胀变形的影响,利用 BP
7、 神经网络反演得到高寒地区碾压混凝土坝真实状态下的力学参数;程琳等6 医基于多输出支持向量机对混凝土坝材料动参数进行了反演,反演精度较好;刘健等7基于改进的 BP 人工神经网络对李家峡拱坝坝体弹性模量及基岩变形模量进行反演,得到了较为理想的结果;程井等8基于无似然函数的马尔可夫链蒙特卡罗方法将坝体及坝基变形模量参数视为随机变量进行随机反演,分析了参数分布的统计特性与观测值波动之间的关系,结果表明后验分布变异性与观测值离散性呈正相关关系;Zheng 等9利用克隆选择算法和多输出支持向量机算法对面板堆石坝的堆石材料参数进行了反演分析,结果表明提出的反演模型能准确得到堆石材料参数;胡清义等10提出基
8、于改进型差分进化算法和在线支持回归机的参数反演方法,对构皮滩拱35水利水电科技进展,2023,43(5)摇 Tel:02583786335摇 E鄄mail:jz 摇 http:/坝进行了材料参数反演分析,结果表明该方法可以快速准确反演得到高拱坝的材料参数。但传统智能算法存在以下一些问题:淤参数多为人为选定,模型自适应性差;于优化算法易陷入局部收敛,且收敛速度慢;盂针对多输入多输出问题,很难建立输入和输出的非线性关系,反演精度不足。近些年,多输出支持向量回归(multi鄄output support vector regression,MSVR)被广泛应用于建模预测中,其所需的支持向量更少,同时
9、整体预测精度和抗噪性能更好,对于解决少样本问题具有较好的效果,同时也弥补了传统神经网络易陷入局部极值的缺陷11鄄12。为了进一步提高反演模型的自适应性和反演精度,本文建立了基于麻雀搜索算法(sparrow searchalgorithm,SSA)和 MSVR 的混凝土拱坝材料参数反演模型(以下简称“SSA鄄MSVR 模型冶)。SSA鄄MSVR模型针对 MSVR 模型自适应性差的问题,利用 SSA优秀的全局搜索能力和收敛速度13对 MSVR 的惩罚因子和核参数进行迭代寻优,提高了模型的自适应能力,并利用大坝监测资料,反演坝体和坝基参数。1摇 SSA鄄MSVR 模型构建1.1摇 SSA 和 MSV
10、R 算法原理SSA 是一种受麻雀种群捕食行为启发而提出的新型群智能优化算法13,该算法将麻雀分为发现者和加入者,并引入预警机制,随机选取部分麻雀为警戒者,警戒者可以是发现者或加入者。发现者中适应度较好的在搜索食物时会优先获得食物,具有更好的全局搜索能力,为加入者提供搜索范围和搜索方向。当发现捕食者时,警戒者给发现者和加入者发出预警,预警值大于安全值时,发现者会将加入者带到安全区域进行觅食。在麻雀群中,发现者、加入者、警戒者的比例是固定的,但他们的身份是动态的,在算法迭代更新中,发现者、加入者和警戒者会根据不同的条件对其位置进行更新,同时,需要对更新后的麻雀位置进行边界条件的判定。本文发现者、加
11、入者、警戒者的比例设置为 90%、10%、20%。MSVR 旨在通过引入非线性映射函数渍(),将已知样本训练拟合建立的多输入和多输出之间的非线性关系转化为线性关系拟合问题14,在高维特征空间建立拟合函数15,即回归函数 f(x)。回归函数 f(x)在拟合时会存在一个微小的差量,即不敏感函数 着,可通过对不敏感函数 着 进行优化来解决支持向量回归问题。因此可以采用优化算法快速迭代求解的优势,解决支持向量回归问题。MSVR 在非线性变形方面有着不错的拟合效果和泛化能力16鄄18,本文采用 SSA 对 MSVR 的惩罚因子和核参数进行优化,进一步提高模型的自适应能力,从而满足 SSA鄄MSVR 模型
12、稳定性和精度的要求。1.2摇 SSA鄄MSVR 模型反演流程本文基于 SSA鄄MSVR 模型对坝体弹性模量和基岩变形模量进行反演分析,利用 SSA 较好的全局搜索能力对 MSVR 的惩罚因子和核参数进行寻优处理,建立具有自适应能力的 MSVR 模型19鄄20。然后再利用 SSA 对坝体和基岩参数进行全局寻优,搜索满足条件的参数组合,即完成反演任务。SSA鄄MSVR 模型反演混凝土拱坝材料参数的具体步骤如下:步骤 1摇 根据工程相关资料确定坝体和基岩材料参数取值范围,构造多组参数组合。利用 Abaqus建立有限元模型,计算相应参数组合下的径向位移,并将参数组合与计算得到的径向位移作为计算样本,其
13、中 80%作为训练样本,20%作为测试样本。步骤 2摇 将构造的材料参数组合作为输入,计算的径向位移作为输出,代入 MSVR 模型中进行训练。同时,采用 SSA 优化惩罚因子和核参数。在测试过程中,当训练精度不满足要求时,继续对参数进行优化;当训练精度满足要求时,完成训练。步骤 3摇 SSA 在搜索材料参数时会随机构造新的参数组合,将其输入到训练完成的 MSVR 模型中,输出相应的位移计算值,以实测径向位移为目标计算该参数组合的适应度。将适应度最优的一组参数作为最优参数。步骤 4摇 更新参数组合,并计算其位移和适应度。若适应度优于当前最优适应度则将该组材料参数更新为最优参数,否则不进行更新。步
14、骤 5摇判断迭代次数是否达到最大迭代次数,若达到最大迭代次数,则输出当前最优的参数组合和最优适应度,迭代终止;否则,重复步骤 4。步骤 6摇 将反演得到的最优参数代入有限元模型进行正算,计算各测点径向位移,并与实测数据进行比较,判断精度是否满足要求,满足则为最终反演结果,否则,返回步骤 3 进行迭代更新。SSA鄄MSVR 模型反演流程图 1 所示。2摇 工程实例验证2.1摇 有限元模型建立以黄河上游某高混凝土双曲拱坝为工程实例,该拱坝最大坝高为250.0 m,水库正常蓄水位为2 452.0 m,校 核 洪 水 位 为 2 457.0 m,总 库 容 为10.79 亿 m3,调节库容为1.5 亿
15、 m3,具有日调节能力。采用 Abaqus 有限元计算软件建立有限元模型如图 2 所示,建模范围上下游分别取 1 倍坝高,以尽45水利水电科技进展,2023,43(5)摇 Tel:02583786335摇 E鄄mail:jz 摇 http:/图 1摇 SSA鄄MSVR 模型反演流程量模拟该工程真实地形并充分考虑该工程坝体结构,经过初步计算,有限元模型计算的位移规律符合拱坝变形规律,建立的有限元模型有很好的模拟效果。模型坐标系 x 轴正向为垂直河道向左岸方向,y轴正向为顺河道向上游方向,z 轴正向为垂直向上。拱坝实测位移值为径向位移,因此有限元模型计算得到的 y 轴方向位移需要转化为径向位移。有
16、限元模型共有 75094 个节点,68939 个单元,单元类型为八结点线性六面体单元,网格剖分时将测点布置在节点上。图 2摇 某高混凝土拱坝有限元模型2.2摇 待反演材料参数选择在构造参数组合时,考虑到拱坝两岸坝肩岩体不同高程处风化程度不同,因此两岸坝肩岩体变形模量按照高程进行分区,分为坝基面(2212.0 m)以下 E1、2212.0 2460.0 mE2、坝顶高程(2460.0 m)以上 E3。拱坝坝体内部结构复杂,分区虽然会提高精确性,但同时会增加反演耗时,影响反演效率,而用综合弹性模量完全可以满足坝体位移计算的精度要求,因此对坝体混凝土弹性模量不进行分区讨论,选用综合弹性模量 E0。由
17、于坝顶高程以上岩体参数变化对坝体变形影响较小,在参数选取时不考虑2460.0 m 以上两岸岩体弹性模量的变化,因此选取E1、E2和 E0为待反演参数,3 个参数变化范围参考工程相关地质报告,E1为 19.00 27.00 GPa,E2为18.00 29.00 GPa,E0为 26.00 34.00 GPa。2.3摇 反演模型建立该工程拱坝监测垂线采用正、倒垂线相结合的方法布置,从右岸往左岸依次为 PL1 PL7,共计 38条垂线。本文选取该拱坝中间垂线上的 PL4鄄1、PL4鄄2、PL4鄄3、PL4鄄4 测点为观测点,这 4 个测点均匀分布在坝体不同高程,能很好反应坝体位移变化规律。结合工程实
18、测资料,分别选取 2009 年 3 月 2 日(上游水位 2276.6 m)和 2021 年 7 月 1 日(上游水位 2451.3 m、下游水位 2238.9 m)作为模型计算的起止日期。根据拱坝位移变化规律,拱坝径向位移测值较大,变化方向更加明确,更容易反应荷载与位移之间的变化关系,同时参考文献5鄄8的研究成果,最终选取拱坝径向位移用以反演计算。将 3 组材料参数分别均匀分为 5 个水平,组合成 125 组参数组合。表 1 为 125 组设计参数组合及不同组合下有限元模型计算的径向位移值。表 1摇 参数设计组合及径向位移有限元模型计算值参数组合E0/GPaE1/GPaE2/GPa径向位移/
19、mmPL4鄄1PL4鄄2PL4鄄3PL4鄄4131.0021.0029.0050.9748.0138.7927.84226.0025.0018.0063.0959.5052.1734.06329.0025.0026.0054.6351.4345.1729.44431.0021.0018.0054.7551.7345.6430.30529.0021.0029.0054.0250.8544.8029.32631.0025.0026.0051.5948.5942.7327.96左左左左左左左左12231.0027.0026.0051.5648.5642.6427.8212326.0019.0026.
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