江苏大学学报(自然科学版)

作者：孙维刚,张光磊,刘来君,秦煜,张筱雨

单位：1. 石家庄铁道大学 土木工程学院, 河北 石家庄 050043; 2.长安大学 公路学院, 陕西 西安 710064; 3. 石家庄铁道大学 材料科学与工程学院, 河北 石家庄 050043; 4. 中铁二院重庆勘察设计研究院有限责任公司, 重庆 400023

关键词： 混凝土箱梁,标准粒子群算法,遗传算法,热工参数,反演

基金：<p>国家自然科学基金资助项目（51408083）； 陕西省交通运输厅科研项目（13-25K）； 中铁二院科学技术研究计划项目 （14126146）</p>

针对通过施工现场和实验室试验获取混凝土箱梁水化热仿真分析所需的热工参数缺乏一定的准确性和便捷性,以某混凝土箱梁水化热过程为试验背景,结合文献研究结果确定混凝土箱梁热工参数的取值范围,采用方差分析确定各参数对温度的敏感性,并通过排序筛选敏感性高的参数作为待反演参数,基于标准粒子群算法,对比遗传算法对敏感性高的5个参数进行反演.研究结果表明:混凝土箱梁浇筑过程中,水泥水化热对温度的影响最大,智能算法能有效反演混凝土箱梁热工参数;当迭代次数增大到一定的程度时,标准粒子群算法对应的目标函数小于遗传算法对应的目标函数,遗传算法收敛过程曲线比较平缓,而标准粒子群算法的早期有突变.

来源：2019年第5期

《江苏大学学报(自然科学版)》期刊编辑部

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