国内刊号:41-1128/TV
国际刊号:1000-1379
发布日期:
作者:宿辉;孙熇远;赵宇飞;刘世伟;赵翠东;杨宇
单位:1.河北省智慧水利重点实验室,河北 邯郸 056006; 2.河北工程大学 水利水电学院, 河北 邯郸 056006; 3.中国水利水电科学研究院,北京 100044
关键词:堆石坝;爆破料;压实质量;BP神经网络;粒子群算法;遗传算法
碾压质量评价是大坝智慧化施工的关键技术之一,对坝体安全稳定性具有重要影响,而目前对其评价模型和方法尚未达成一致认识。以新疆阿尔塔什面板堆石坝为依托工程,结合现场填筑碾压监测数据和试坑检测试验数据,提出基于遗传算法和粒子群算法混合优化的BP神经网络算法(GA-PSO-BP)的爆破料压实质量评价模型。通过与BP、GA-BP、PSO-BP 3种预测模型进行对比分析,证明该模型的精度和优越性。结果表明:提出的基于GA-PSO-BP模型收敛速度更快、性能更好,且基于GA-PSO混合优化后的BP神经网络爆破料压实质量评价模型精度相对较高,可用于与新疆阿尔塔什混凝土面板堆石坝类似工况的压实质量评价。
来源:2023年第6期
《人民黄河》期刊编辑部