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李 灿1 , 王 龙1 , 熊俊驰1 , 林 峰2 , 魏 豪3 , 周殷弘2
( 1 . 中国空气动力研究与发展中心 ,绵阳 621000 ; 2. 中国建筑第八工程局有限公司 ,上海 200120 ;
3 . 哈尔滨工程大学 航天与建筑工程学院 ,哈尔滨 150009)
摘 要 :为研究大体积混凝土温度及应力监测在传感器数量有限情况下的最优布设位置 ,通过有限元仿真 获取测点位置的温度和应力值搭建数据库 ,利用神经网络的高拟合性及遗传算法的寻优特性 ,对大体积混凝土 温度场 、应力场进行神经网络拟合及传感器布设位置寻优。结果表明:嵌套遗传算法对监测点位优化后 ,各节 点预测值与实测值的均方根误差从 5. 21 减小至 3 . 56 , 确定系数从 0. 71 提升至 0. 91 , 优化效果显著。通过优化, 能够在有限传感器数量下实现大体积混凝土状态监测需求 ,具体较好的适用性。
关键词:神经网络 ;遗传算法 ;大体积混凝土 ;温度场 ;应力场 ;监测位置
中图分类号:TU755 . 4 文献标志码:A
文章编号: 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
作者简介:李 灿 (1995—) , 男 ,硕士 ,工程师 ,研究方向 :混凝土结构。
通信作者: 熊俊驰 (1972—) , 男 ,本科 , 工程师 ,研究方 向 :混凝土结构。
收稿日期:2023 - 05 - 06