含水层参数识别的正则化方法

采用正则化最小二乘方法研究了含水层参数识别问题．通过合理选取正则化参数能够解决参数识别中的不稳定问题．同时通过合理布置水头观测点的位置和补充流量条件解决了参数识别中的唯一性问题．数值计算结果表明,在水头观测误差为1cm～2cm的条件下,参数识别结果的误差不超过1％．     

CHAOS-REGULARIZATION HYBRID ALGORITHM FOR NONLINEAR TWO-DIMENSIONAL INVERSE HEAT CONDUCTION PROBLEM

ＩｎｔｒｏｄｕｃｔｉｏｎＡｓａｋｉｎｄｏｆｉｍｐｏｒｔａｎｔｔｈｅｒｍａｌｃｈａｒａｃｔｅｒｉｓｔｉｃｓｏｆｔｈｅｍａｔｅｒｉａｌ,ｔｈｅｒｍａｌｃｏｎｄｕｃｔｉｖｉｔｙｍｕｓｔｂｅｄｅｔｅｒｍｉｎｅｄｔｏｍａｋｅｑｕａｎｔｉｆｉｃａｔｉｏｎａｌａｎａｌｙｓｉｓｏｆｔｅｍｐｅｒａｔｕｒｅｆｉｅｌｄ .Ｉｔｈａｓｂｅｅｎｔａｋｅｎｄｕｅａｔｔｅｎｔｉｏｎｔｏｅｓｔｉｍａｔｅｔｈｅｔｈｅｒｍａｌｃｏｎｄｕｃｔｉｖｉｔｙｆｒｏｍｉｎｎｅｒａｎｄ/ｏｒｂｏｕｎｄａｒｙｔｅｍｐｅｒａｔｕｒｅｍｅａｓｕｒｅｍｅ…     

非线性二维导热反问题的混沌-正则化混合解法

考虑热传导系数随温度变化,建立了非线性二维稳态导热反问题数值计算模型。并把混沌优化方法和梯度正则化方法相结合,构成一种混沌-正则化混合算法求该计算模型的全局解。以热传导系数随温度线性变化为例,由布置在结构边界上的观测点温度信息确定了结构材料热传导系数及其随温度变化规律。结果表明混合算法计算结果与初值无关,具有很好的全局寻优性能,而且计算量远比经典遗传算法和单纯采用混沌优化方法小。     

混凝土重力坝材料参数识别的正则化最小二乘法

基于混凝土重力坝坝顶水平位移原型观测资料,采用正则化最小二乘算法识别坝体混凝土和坝基岩石的弹性模量。建立了正则化最小二乘算法的叠代格式和正则化参数的确定方法;并提出了考虑先验信息的材料参数识别方法。最后,介绍了此方法工程应用实例,工程实际应用表明,此方法具有较快的收敛速度和良好的稳定性。