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申请/专利权人：三峡大学

摘要：本发明涉及利用改进ABC算法确定热学参数的大坝温度预测方法，包括：采集大坝不同部位的混凝土温度监测数据；建立各个混凝土浇筑仓的有限元模型；确定热学参数，并建立目标函数；利用有限元模型进行温度仿真模拟计算，并计算目标函数值；利用改进的人工蜂群算法对热学参数进行迭代反演，判断得到的热学参数值的优劣；重复反演计算，得到满足要求的热学参数的取值，并将计算得到的温度值与混凝土实际温度值相比较，达到预期目标后停止迭代反演；根据得到的热学参数值，预测大坝混凝土的温度。本发明利用改进ABC算法对热学参数进行反演计算，减小了计算的热学参数值与真实值的误差，提高了大坝温度预测的精度，有利于对大坝实施精细化的实时温度调控。

主权项：1.利用改进ABC算法确定热学参数的大坝温度预测方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤1：采集大坝不同部位的混凝土温度监测数据；步骤2：建立各个混凝土浇筑仓的有限元模型，并设定初始条件和边界条件；步骤3：确定用于大坝温度预测的热学参数及其取值范围，并建立热学参数的目标函数；步骤4：在热学参数的取值范围内随机产生一组初始热学参数值并代入有限元模型进行温度仿真模拟计算，得到混凝土浇筑仓内节点处的温度值，与节点处混凝土的实际温度一并代入目标函数中，计算得到目标函数值；步骤5：利用基于交叉运算的全局人工蜂群算法对热学参数进行迭代反演，并利用目标函数判断得到的热学参数值的优劣；步骤6：重复步骤5，得到满足目标函数值要求的热学参数的取值，并将计算得到的温度值与混凝土实际温度值相比较，达到预期目标后停止迭代反演；步骤7：根据得到的热学参数值，预测大坝混凝土的温度；步骤2包括以下子步骤：步骤2-1：在CAD软件中建立起浇筑仓的实体模型，并从CAD软件中提取浇筑仓的坐标值，导入ANSYS软件中，建立浇筑仓的有限元模型，并对该有限元模型进行网格划分；同时对混凝土材料、单元属性进行分配赋值；步骤2-2：有限元模型的初始条件包含混凝土的初始温度，混凝土的初始温度根据现场的实测数据获得；将浇筑仓底面和横缝侧面作为绝热边界，浇筑仓顶面和上下游表面为第三类温度边界条件；混凝土与空气接触时，假定经过混凝土表面的热流量与混凝土表面温度和气温之差成正比，第三类传热边界条件的表达式如下： 1式中为热流量；为导热系数；为综合等效气温；为混凝土表面放热系数；为混凝土表面日平均温度；为法向方向单位矢量；步骤2-3：边界条件主要包括外界环境温度和混凝土的通水冷却；考虑冷却通水时混凝土温度的计算式如下： 2 3 4式中表示混凝土平均温度；为自然常数；为第档冷却通水水温；为档通水结束且第档通水开始时的混凝土温度；为第档通水时的水冷函数；为最终绝热温升；为第档通水时的水冷温升函数；为第档通水时的水冷参数；为流量或水温改变时刻；为冷却时间；均为待定的系数；水冷参数的计算式如下： 5 6 7 8非金属冷却水管的等效导温系数计算式为： 9式中为等效冷却柱体直径；为等效冷却柱体半径；分别为水管布置的水平、铅直间距；为水的密度，为通水流量，为水管长度，为水的比热，为混凝土导热系数；为等效导温系数，为水管外半径，为水管内半径，为水管导热系数；表示与水比热、水的密度、通水流量、水管长度有关的中间变量；步骤3包括以下子步骤：步骤3-1：确定反演的热学参数及取值范围，反演的热学参数包括混凝土表面放热系数，混凝土温升规律参数n、混凝土最终绝热温升；步骤3-2：建立热学参数反演的目标函数，将混凝土热学参数反演问题转变为最优化问题；目标函数的表达式如下： 13 14式中x表示该优化问题的可行解，表示该优化问题的最优解，x为D维向量，D表示优化问题的参数数量；、分别表示第j个位置i时刻的混凝土温度计算值、实测值；p表示测点位置总数量，q为总时长；、分别表示解空间的下界、上界；步骤4包括以下子步骤：步骤4-1：混凝土温度求解过程是对混凝土的浇筑次序、大气温度、浇筑温度、水化热的仿真模拟；ANSYS软件不能直接施加混凝土的水化热，为此将水化热转换为生热率，生热率即单位体积混凝土在单位时间内的生热量，可通过对水泥水化热公式求导得到；计算得到生热率后，再对单元施加生热率并计算温度场；生热率的计算式如下： 15式中为混凝土水化生热率；为混凝土中产生的热量；为混凝土密度；为混凝土比热；表示混凝土绝热温升；表示混凝土绝热温升函数的导数；表示混凝土龄期；根据式15，可通过绝热温升表达式来确定混凝土的生热率；步骤4-2：利用ANSYS软件的“单元生成”和“单元杀死”功能实现分仓浇筑混凝土的模拟仿真；分仓浇筑的模拟仿真前，将坝体单元全部“杀死”；仿真时，根据浇筑进度依次激活坝体单元；步骤4-3：通过ANSYS软件中参数化程序设计语言将不同时间段的混凝土生热率施加到浇筑仓的温度场上，再对浇筑仓混凝土进行温度场计算，得到混凝土的计算温度；步骤5中，基于交叉运算的全局人工蜂群算法针对人工蜂群算法收敛速度慢的问题，对解空间的搜索方程式进行如下改进， 20式中表示第i个粒子的速度；表示第i个粒子在搜索空间中的位置；表示全局最优解向量中的第d个分量；为[-1,1]中的随机数；为中的随机数，其中C为非负常数；式（20）通过项可平衡人工蜂群算法的探索与开发能力，但降低了全局寻优能力，针对这个问题，引入遗传算法中的交叉运算操作，对人工蜂群算法进一步改进， 21式中表示引入交叉运算后第i个粒子的速度；表示交叉算子；rand为[0,1]的随机数；当取较小值时，改进的人工蜂群算法的开发能力加强，反之，当取较大值时，改进的人工蜂群算法算法的探索能力加强；对应不同的优化问题，可取不同的值来使算法达到最好的寻优能力，提高了算法对不同优化问题的适应性。

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