土壌パラメータの周波数依存性を考慮した水平多層土壌モデルの導出に対する粒子群最適化のための大域的最適化アルゴリズム【JST・京大機械翻訳】

Li Zhong-Xin; Zhao Yi; Rao Shao-Wei

文献

J-GLOBAL ID：202202285224327543 整理番号：22A0296054

土壌パラメータの周波数依存性を考慮した水平多層土壌モデルの導出に対する粒子群最適化のための大域的最適化アルゴリズム【JST・京大機械翻訳】

Global optimization algorithms for particle swarm optimization to the derivation of horizontal multilayered soil models considering the frequency dependence of soil parameters

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巻： 35 号： 1 ページ： e2939 発行年： 2022年
JST資料番号： T0597A ISSN： 0894-3370 CODEN： IJNFEX 資料種別：逐次刊行物 (A)
記事区分：原著論文発行国：アメリカ合衆国 (USA) 言語：英語 (EN)

土壌パラメータの周波数依存性を多くの実験で確認した。それらのほとんどは,実験室の土壌サンプルの測定によって行われる。いくつかの研究は現場測定に基づいているが,均一地盤あるいは二層モデルのみを考慮した。多層モデルを考慮した土壌パラメータの周波数依存性の研究は不足している。水平多層土壌モデルの周波数依存性を,周波数領域における土壌パラメータの反転によって研究した。周波数領域土壌パラメータの反転を最適化問題に変換した。モデルパラメータをスペクトル誘起分極データによって決定し,粒子群最適化を適用してモデルパラメータを最適化した。境界内の粒子を捕捉する3つの異なる方法の性能を比較した。逆変換プログラムの計算効率を改善するために,並列演算を粒子群最適化と組み合わせて,最適化問題を解決した。並列計算の適用前後の開発したアルゴリズムの実行時間を比較した。他の2つの最適化アルゴリズム,シミュレーテッドアニーリングと遺伝的アルゴリズムの性能を,粒子群最適化のものと比較した。それで,土壌パラメータの逆転問題を扱うとき,これらの3つの一般的に用いられるアルゴリズムの間で,最適化アルゴリズムを選択するべきであることは,より明確であった。提案方法の精度を数値シミュレーション実験によって検証する。次に,この方法を現場データを解釈するために適用して,土壌パラメータの周波数依存性を逆転結果から観測することができた。Copyright 2022 Wiley Publishing Japan K.K. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

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土壌物理

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