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机构地区:[1]河海大学土木与交通学院,江苏南京210098
出 处:《水电能源科学》2015年第5期80-82,共3页Water Resources and Power
基 金:国家自然科学基金项目(51279052)
摘 要:流固耦合渡槽的动力结构参数反演对于评价渡槽结构的健康状态尤为重要。结合粒子群与遗传算法,基于南水北调工程某穿黄渡槽模型动力试验测试数据,分别采用HOUSNER模型与附加质量模型进行渡槽结构动力参数反演。结果表明,与传统遗传算法相比,该算法具有更好的全局寻优性能和收敛速度,可用于流固耦合作用下渡槽的动力参数反演;HOUSNER模型比附加质量模型能更好地反映水体对结构的作用。Dynamic parametric inversion of aqueduct considering fluid soiid coupling plays an essential role in evalua- ting the health status of aqueduct. Based on the dynamic experiment data of crossing-Yellow River aqueduct model in the South-North Water Diversion Project, combination of particle swarm optimization and genetic algorithm is used to make dynamic parameter inversion of aqueduct structure with HOUSNER model and added mass model, respectively. Com- pared with the traditional genetic algorithm, the results show that the new hybrid algorithm has better global optimization performance and faster convergence. Thus, it is applicable to the dynamic parametric inversion of aqueduct considering fluid solid coupling. HOUSNER model can better reflect the impact of water body on the structure than that of the added mass model.
关 键 词:粒子群 遗传算法 流固耦合 参数反演 Housner 附加质量
分 类 号:TV321[水利工程—水工结构工程]
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