一种大坝渗透系数分区反演新方法研究

基于人工神经网络的非线性映射特征,在渗流有限元计算的基础上,结合水头和渗流量等实测资料提出了大坝渗透系数的反演方法。为了克服经典神经网络存在的缺陷,提出了模拟退火的交替迭代算法神经网络新方法。在相同的初始条件下,用该新方法和经典网络进行了比较,得出前者的优越性和有效性。同时将该方法用于大坝的渗流反分析,利用反演出的渗透系数进行渗流场计算。数值计算结果表明,这种方法对大坝渗透系数反演问题具有较高的识别精度,反演结果可靠,可以用于实际工程。