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J-GLOBAL ID：201902221923737584   整理番号：19A0865075

ダムの弾性係数のための改良PLS法とPSO法に基づく逆解析【JST・京大機械翻訳】

Improved PLS and PSO methods-based back analysis for elastic modulus of dam

著者 (5件)： Yang Lifu (State Key Laboratory of Hydrology-Water Resources and Hydraulic Engineering, Hohai University, Nanjing 210098, China) ,  Yang Lifu (College of Water Conservancy and Hydropower Engineering, Hohai University, Nanjing 210098, China) ,  Su Huaizhi (State Key Laboratory of Hydrology-Water Resources and Hydraulic Engineering, Hohai University, Nanjing 210098, China) ,  Su Huaizhi (College of Water Conservancy and Hydropower Engineering, Hohai University, Nanjing 210098, China) ,  Wen Zhiping (Department of Computer Engineering, Nanjing Institute of Technology, Nanjing 211167, China)
資料名： Advances in Engineering Software  (Advances in Engineering Software)
巻： 131  ページ： 205-216  発行年： 2019年 
JST資料番号： A0063C  ISSN： 0965-9978  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： オランダ (NLD)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： ダム本体とダム基礎の弾性係数は,ダムの強度と安定性に影響する重要な機械的要因であった。ダム監視データと数値シミュレーションによって,統計モデルと目的関数を確立して,改良粒子群最適化(PSO)アルゴリズムをダム本体とダム基礎の弾性係数の逆解析に適用した。最初に,後方除去部分最小二乗(BE-PLS)方法に基づいて,ダム変形モニタリングデータの統計モデルを確立して,水負荷成分をモニタリングデータから分離した。一方,ダムの有限要素モデル(FEM)を構築し,ダムの変位場を計算した。第二に,FEM計算とプラムラインの読み取りの間の差異に従って,2つのオブジェクトの間の関係を推論して,正確な目的関数を確立した。第三に,最適化された逆解析において,修正されたパラメータを有するPSOアルゴリズムを用いて,最適弾性係数を探索して,ジャンプアウトの規則はこのアルゴリズムを局所解に落下させることを避けた。最後に,用例として重力ダムを取り入れて,結果は,BE-PLSによって確立する統計モデルが高い適合精度を持つことを実証して,新しいPSOアルゴリズムはグローバル最適化能力と収束速度を改良して,局所解法への落下を避けることができた。最適化された逆解析は,ダム本体とダム基礎の弾性係数を高精度で得ることができる。Copyright 2019 Elsevier B.V., Amsterdam. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 統計模型 ,  重力ダム ,  *ダム ,  目的関数 ,  アルゴリズム ,  シミュレーション ,  最適化 ,  *弾性係数 ,  部分最小二乗法
準シソーラス用語： 高精度 ,  収束速度 ,  大域的最適化 ,  局所解 ,  粒子群最適化 ,  数値シミュレーション ,  *逆解析 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (5件)： ダム ,  弾性率 ,  最適化バック解析 ,  部分最小二乗 ,  粒子群最適化

分類 (2件)： CAD,CAM  (JE10000A) ,  ディジタル計算機方式一般  (JC02010O)

タイトルに関連する用語 (5件)： ダム ,  弾性係数 ,  PLS法 ,  PSO ,  解析