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一种全局—局部优化算法及其在桩基承载力反演中的应用

韩炜  
【摘要】:全局优化算法的搜索面广但局部搜索能力差,局部优化算法则反之,本文探讨了将两者结合起来以扬长避短的方法,提出了一种全局-局部优化算法:遗传算法-单纯形法。本文然后将该全局-局部优化算法应用于桩基承载力的反演,并针对问题的特点,制定了一种桩基承载力的有效反演算法。 遗传算法是一种受到广泛注意的全局优化算法,在很多领域中获得了应用。本文对这一算法的主要环节及存在的问题作了分析和总结,并对简单遗传算法的不收敛性和含有最优个体保护策略的遗传算法的收敛性作了易于为工程研究人员理解的简洁证明。针对遗传算法早熟问题,本文利用单纯形法局部搜索效率高、操作简单和适宜与遗传算法匹配的优点,提出了当遗传算法出现早熟时,用单纯形法加强对模型空间的搜索,同时提供新的模型,增加种群的多样性,有效地解决了遗传算法的早熟问题并提高了计算效率。本文选择了7个能够从不同侧面严格考核算法搜索能力的检验函数进行了数值试验,并与其它全局优化算法作了对比,检验了本文提出的遗传算法-单纯形法的搜索能力。 CAPWAPC 法是现在使用广泛的大应变桩基承载力动测方法,它提供了正演计算程序并建议操作者采用人工试凑法来反演桩-土模型参数,其缺点是可操作性较差,反演结果与操作者的经验有关。鉴于技术保密的原因,CAPWAPC 的研制者未提供详尽的技术资料,本文对这一桩-土模型做了分析,给出了完整的正演公式,并在此基础上将遗传算法-单纯形法应用于桩基承载力反演,制定了一套反演方法,编制了相应的软件,以减小反演过程中人为因素的影响。为了解决桩-土模型参数反演时参数过多、计算量大的问题,在建议的反演方法中作者提出了将优化过程分为两步的技术路线,并通过实例计算证实了该技术路线易于操作,并能显著地加快反演速度。 最后,作者对本文工作作了总结,指出了工作中存在的问题,并对今后的工作作了讨论。


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