重力坝可靠性分析的IPSO-Kriging模型 宋蕾1,欧斌2,刘中明1,盛明强3 (1.南昌工学院人居环境学院,南昌330108;2.云南农业大学水利学院,昆明650201;3.南昌大学建筑工程学院,南昌330031)
重力坝可靠性分析的IPSO-Kriging模型
宋蕾1,欧斌2,刘中明1,盛明强3
(1.南昌工学院人居环境学院,南昌330108;2.云南农业大学水利学院,昆明650201;3.南昌大学建筑工程学院,南昌330031)
作者
宋蕾 (1983—),女,江西南昌人,讲师,主要从事工程结构安全控制与管理研究?
通信作者：
欧斌 (1983—),男,湖南岳阳人,讲师,博士,主要从事水利工程安全监测与评价研究?
引用格式
宋蕾,欧斌,刘中明,等.重力坝可靠性分析的IPSO-Kriging模型[J].南水北调与水利科技(中英文),2021,19(4):768-775.
摘要
针对传统概率可靠性分析方法在重力坝可靠性分析方面因结构自身性能不确定性及功能函数高度非线性等影响,其解析过程中收敛性差?精度低且耗时较长等问题,结合改进粒子群算法(particle swarm optimization,PSO)?Kriging模型提出一种基于IPSO-Kriging模型的重力坝可靠性分析方法?借助PSO全局寻优能力强和鲁棒性强等优点,通过对算法本身加以变异操作?惯性权重和高斯加权等诸多方面进行重构(improved PSO,IPSO),依靠IPSO算法的群体搜索能力克服模式搜索法寻得参数θ* 易陷入局部最优值和对初始值较敏感的缺点,确保在任意初始值条件下都能获得极大似然条件下搜索到的最优参数θ*,进而改善传统PSO收敛速度慢和早熟等问题?通过构建融合IPSO算法IPSO-Kriging数学模型,建立基于IPSO-Kriging模型的重力坝可靠性优化模型?经实例考证所建方法既能合理考量参数变异性,又能在提升精度基础上减少仿真计算次数以实现重力坝工程可靠性的高效计算?
关键词
重力坝;Kriging模型;粒子群算法;结构可靠度;数值优化
基金项目
江西省教育厅青年基金(GJJ171105)
