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申请/专利权人:三峡大学
摘要:本发明涉及基于有限元分析和热学参数反演的大坝温度预测方法,包括: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,便于对大坝实施精细化的实时温度调控。
主权项:1.基于有限元分析和热学参数反演的大坝温度预测方法,其特征在于,包括以下步骤:步骤1: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1-1:在有限元软件中,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1-2: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;步骤1-3:边界条件主要包括外界环境温度和混凝土的通水冷却;步骤2: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2-1: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、混凝土最终绝热温升;步骤2-2: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;步骤3: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4:利用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5:重复步骤4,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6:根据得到的热学参数值,预测大坝混凝土的温度。
全文数据:
权利要求:
百度查询: 三峡大学 基于有限元分析和热学参数反演的大坝温度预测方法
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