《基於仿生計算智慧型的地下工程反分析——理論與套用》是2009年由科學出版社出版的圖書，作者是高瑋、劉泉聲。
基本介紹
- 書名：基於仿生計算智慧型的地下工程反分析——理論與套用
- 作者：高瑋、劉泉聲
- ISBN：9787030244222
- 頁數：164
- 定價：40.00
- 出版社：科學出版社
- 出版時間：2009-5-1
- 裝幀：平裝
- 開本：16開
編輯推薦,內容簡介,目錄,
編輯推薦
《基於仿生計算智慧型的地下工程反分析：理論與套用》從圍岩參數反分析及本構模型反分析兩個角度人手，全面而系統的進行了仿生計算智慧型與地下工程反分析的融合研究，提出了大量新穎的反分析研究方法，最後，通過三個大型地下工程實例的套用證明了《基於仿生計算智慧型的地下工程反分析：理論與套用》提出的主要反分析方法的工程實用性。其主要內容如下。
內容簡介
本書全面系統地介紹了近年來在仿生計算智慧型地下工程反分析方面的研究成果。主要從圍岩物性參數反分析和圍岩模型辨識兩個方面進行了介紹，針對不同反分析問題的難點，提出了大量有針對性的新型仿生算法，並基於有限元數值平台，創造性的提出了一系列新型的反分析技術，基本解決了傳統反分析存在的一些難題。最後通過幾個大型工程的套用證明了所提算法的可行性及有效性。
本書可供從事地下工程反分析、地下工程穩定性分析等的專業研究人員及從事地下工程設計施工的工程技術人員參考，也可以作為地下工程、隧道工程等專業的研究生教材。
本書可供從事地下工程反分析、地下工程穩定性分析等的專業研究人員及從事地下工程設計施工的工程技術人員參考，也可以作為地下工程、隧道工程等專業的研究生教材。
目錄
1 緒論
1.1 反分析的不同描述法
1.1.1 數學描述法
1.1.2 力學描述法
1.1.3 信息描述法
1.1.4 系統描述法
1.2 地下工程反分析研究現狀
1.2.1 參數反分析研究
1.2.2 模型反分析研究
1.3 反分析的仿生計算智慧型研究
1.3.1 基於人工神經網路的反分析研究
1.3.2 基於進化計算的反分析研究
1.3.3 其他仿生計算智慧型反分析研究
1.4 本書主要內容
參考文獻
2 仿生計算智慧型原理及方法
2.1 人工神經網路（ANN）
2.1.1 多層前向神經網路
2.1.2 進化神經網路（ENN）
2.2 進化計算（EC）
2.2.1 遺傳算法（GA）
2.2.2 進化規劃（EP）
2.3 人工免疫算法
2.3.1 生物免疫系統
2.3.2 人工免疫算法
2.4 蟻群算法
2.4.1 蟻群算法的生物基礎
2.4.2 蟻群最佳化算法的實現
2.5 粒子群最佳化算法
2.5.1 粒子群最佳化算法的提出
2.5.2 粒子群最佳化算法的實現
2.5.3 粒子群最佳化算法同進化算法的比較
2.5.4 粒子群最佳化算法的仿真實驗
2.6 其他算法簡介
2.6.1 模擬退火算法
2.6.2 混沌最佳化算法
2.6.3 DNA分子計算
參考文獻
3 地下工程圍岩物性參數反分析研究
3.1 進化神經網路逆反分析
3.1.1 神經網路反分析的必要性
3.1.2 進化神經網路的訓練樣本獲取
3.1.3 進化神經網路算法
3.1.4 逆反分析的進化神經網路研究
3.2 仿生最佳化反分析研究
3.2.1 仿生最佳化反分析的必要性
3.2.2 改進的快速遺傳算法及其在反分析中的套用
3.2.3 進化規劃及其在反分析中的套用
3.2.4 免疫連續蟻群算法反分析研究
3.2.5 粒子群最佳化反分析研究
3.3 基於仿生最佳化算法的岩體滲流參數反分析研究
3.3.1 岩體滲透係數反演的基本模型
3.3.2 岩體滲透係數反演的仿生算法實現
3.3.3 算例分析
參考文獻
4 地下工程圍岩本構模型反分析研究
4.1 圍岩彈塑性本構模型類內辨識研究
4.2.1 屈服函式模型反分析研究1
4.1.2 屈服函式模型反分析研究2
4.2 圍岩彈黏塑性本構模型類內辨識研究
4.2.1 理論研究
4.2.2 圍岩彈黏塑性模型的反分析研究
4.2.3 工程實例
4.3 圍岩本構模型類問辨識與力學參數同時反分析研究
4.3.1 模擬生態競爭模型的提出
4.3.2 圍岩本構模型類問辨識及參數同時反演的模擬生態競爭模型
4.3.3 實例分析
4.4 地下工程圍岩本構模型反分析的其他可能研究
4.4.1 岩土材料本構模型識別的神經網路研究
4.4.2 本構模型識別的遺傳程式設計研究
參考文獻
5 工程套用研究
5.1 地下工程圍岩參數逆反分析的工程套用研究
5.1.1 龍灘隧道工程簡介
5.1.2 龍灘隧道工程圍岩監測情況
5.1.3 圍岩力學性質試驗情況
5.1.4 隧道區地應力場實測情況
5.1.5 圍岩參數及地應力場逆反分析研究
5.2 地下工程圍岩參數最佳化反分析的工程套用研究
5.2.1 天生橋一級電站工程現場監測試驗概況
5.3.2 試驗洞圍岩參數的最佳化反分析
5.3 地下工程圍岩本構模型辨識的工程套用研究
5.3.1 某抽水蓄能電站現場位移監測試驗概況
5.3.2 試驗洞圍岩體本構模型的辨識
參考文獻
6 結論及展望
6.1 結論
6.2 展望
參考文獻
1.1 反分析的不同描述法
1.1.1 數學描述法
1.1.2 力學描述法
1.1.3 信息描述法
1.1.4 系統描述法
1.2 地下工程反分析研究現狀
1.2.1 參數反分析研究
1.2.2 模型反分析研究
1.3 反分析的仿生計算智慧型研究
1.3.1 基於人工神經網路的反分析研究
1.3.2 基於進化計算的反分析研究
1.3.3 其他仿生計算智慧型反分析研究
1.4 本書主要內容
參考文獻
2 仿生計算智慧型原理及方法
2.1 人工神經網路（ANN）
2.1.1 多層前向神經網路
2.1.2 進化神經網路（ENN）
2.2 進化計算（EC）
2.2.1 遺傳算法（GA）
2.2.2 進化規劃（EP）
2.3 人工免疫算法
2.3.1 生物免疫系統
2.3.2 人工免疫算法
2.4 蟻群算法
2.4.1 蟻群算法的生物基礎
2.4.2 蟻群最佳化算法的實現
2.5 粒子群最佳化算法
2.5.1 粒子群最佳化算法的提出
2.5.2 粒子群最佳化算法的實現
2.5.3 粒子群最佳化算法同進化算法的比較
2.5.4 粒子群最佳化算法的仿真實驗
2.6 其他算法簡介
2.6.1 模擬退火算法
2.6.2 混沌最佳化算法
2.6.3 DNA分子計算
參考文獻
3 地下工程圍岩物性參數反分析研究
3.1 進化神經網路逆反分析
3.1.1 神經網路反分析的必要性
3.1.2 進化神經網路的訓練樣本獲取
3.1.3 進化神經網路算法
3.1.4 逆反分析的進化神經網路研究
3.2 仿生最佳化反分析研究
3.2.1 仿生最佳化反分析的必要性
3.2.2 改進的快速遺傳算法及其在反分析中的套用
3.2.3 進化規劃及其在反分析中的套用
3.2.4 免疫連續蟻群算法反分析研究
3.2.5 粒子群最佳化反分析研究
3.3 基於仿生最佳化算法的岩體滲流參數反分析研究
3.3.1 岩體滲透係數反演的基本模型
3.3.2 岩體滲透係數反演的仿生算法實現
3.3.3 算例分析
參考文獻
4 地下工程圍岩本構模型反分析研究
4.1 圍岩彈塑性本構模型類內辨識研究
4.2.1 屈服函式模型反分析研究1
4.1.2 屈服函式模型反分析研究2
4.2 圍岩彈黏塑性本構模型類內辨識研究
4.2.1 理論研究
4.2.2 圍岩彈黏塑性模型的反分析研究
4.2.3 工程實例
4.3 圍岩本構模型類問辨識與力學參數同時反分析研究
4.3.1 模擬生態競爭模型的提出
4.3.2 圍岩本構模型類問辨識及參數同時反演的模擬生態競爭模型
4.3.3 實例分析
4.4 地下工程圍岩本構模型反分析的其他可能研究
4.4.1 岩土材料本構模型識別的神經網路研究
4.4.2 本構模型識別的遺傳程式設計研究
參考文獻
5 工程套用研究
5.1 地下工程圍岩參數逆反分析的工程套用研究
5.1.1 龍灘隧道工程簡介
5.1.2 龍灘隧道工程圍岩監測情況
5.1.3 圍岩力學性質試驗情況
5.1.4 隧道區地應力場實測情況
5.1.5 圍岩參數及地應力場逆反分析研究
5.2 地下工程圍岩參數最佳化反分析的工程套用研究
5.2.1 天生橋一級電站工程現場監測試驗概況
5.3.2 試驗洞圍岩參數的最佳化反分析
5.3 地下工程圍岩本構模型辨識的工程套用研究
5.3.1 某抽水蓄能電站現場位移監測試驗概況
5.3.2 試驗洞圍岩體本構模型的辨識
參考文獻
6 結論及展望
6.1 結論
6.2 展望
參考文獻
