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李 燦1 , 王 龍1 , 熊俊馳1 , 林 峰2 , 魏 豪3 , 周殷弘2
( 1 . 中國空氣動力研究與發展中心 ,綿陽 621000 ; 2. 中國建筑第八工程局有限公司 ,上海 200120 ;
3 . 哈爾濱工程大學 航天與建筑工程學院 ,哈爾濱 150009)
摘 要 :為研究大體積混凝土溫度及應力監測在傳感器數量有限情況下的最優布設位置 ,通過有限元仿真 獲取測點位置的溫度和應力值搭建數據庫 ,利用神經網絡的高擬合性及遺傳算法的尋優特性 ,對大體積混凝土 溫度場 、應力場進行神經網絡擬合及傳感器布設位置尋優。結果表明:嵌套遺傳算法對監測點位優化后 ,各節 點預測值與實測值的均方根誤差從 5. 21 減小至 3 . 56 , 確定系數從 0. 71 提升至 0. 91 , 優化效果顯著。通過優化, 能夠在有限傳感器數量下實現大體積混凝土狀態監測需求 ,具體較好的適用性。
關鍵詞:神經網絡 ;遺傳算法 ;大體積混凝土 ;溫度場 ;應力場 ;監測位置
中圖分類號:TU755 . 4 文獻標志碼:A
文章編號: 1005- 8249 (2025) 03- 0134- 07
DOI:10. 19860/j.cnki.issn1005 - 8249.2025 .03 .024
Li Can, Wang Long1, Xiong Junchi1, Lin Feng2, Wei Hao3,Zhou Yinhong2
(1. China Aerodynamics Research and Development Center, Mianyang 621000, China; 2. China Construction Eighth Engineering Division Co., LTD., Shanghai 200120, China; 3. College of Aerospace and Civil Engineering, Harbin Engineering University, Harbin 150009, China)
Abstract:In order to study the optimal location of temperature and stress monitoring of mass concrete under the circumstance of limited number of sensors, the temperature and stress values of measuring points were obtained by finite element simulation to build a database, and the high fit of neural network and the optimization characteristics of genetic algorithm were used to fit the temperature field and stress field of mass concrete and optimize the location of sensors. The results show that the RMSE between the predicted and measured values of each node decreases from 5.21 to 3.56, and the coefficient of determination increases from 0.71 to 0.91, and the optimization effect is remarkable. Through optimization, the condition monitoring requirements of mass concrete can be realized under the limited number of sensors, and the specific applicability is better.
Keywords: neural network; genetic algorithm; mass concrete; temperature field; stress field; monitoring position
作者簡介:李 燦 (1995—) , 男 ,碩士 ,工程師 ,研究方向 :混凝土結構。
通信作者: 熊俊馳 (1972—) , 男 ,本科 , 工程師 ,研究方 向 :混凝土結構。
收稿日期:2023 - 05 - 06
冀公網安備13011002000529 技術支持:數字河北 