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基于粒子群算法和FLAC的洞室围岩参数反分析
  • 期刊名称:矿业研究与开发,2007,10,33-35
  • 时间:0
  • 分类:U453.2[建筑科学—桥梁与隧道工程;交通运输工程—道路与铁道工程]
  • 作者机构:[1]大连海事大学交通工程与物流学院,辽宁大连市116026, [2]河南理工大学土木建筑工程系,河南焦作市454000
  • 相关基金:国家自然科学青年基金(50508007).
  • 相关项目:复杂围岩条件下大型洞室群施工期反馈优化的并行智能方法
中文摘要:

围岩参数优化反分析需要多次正向计算,计算效率较低;优化程序与正向数值计算程序耦合需要大量开发工作。针对这些问题,将收敛快速的全局优化算法——粒子群算法和FLAC数值方法相结合,提出一种新的围岩参数识别方法,探讨该方法的原理和流程,并利用FLAC^3D的内嵌语言——FIsH编写程序。算例证明该方法收敛快速,分析精度高,是一种围岩参数识别的好方法。

英文摘要:

The back- analysis of mechanics parameters of surrounding rock of cave needs forward calculating again and again, resulting in low efficiency, and the development work of coupling the optimizing code and forward numerical simulation code is very much. In order to solve these problems, a new method for the back - analysis of mechanics parameters of su~ounding rock of cave was proposed by combining particle swarm optimization algorithm and FLAC numerical simulation analysis. The theory and calculating flow of the method are discussed, and the computing program is developed using FISH, embedded language of FLAC^3D. A computation example .proves that this method has rapid convergence and high precision.

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