遗传算法驱动的混凝土三维非稳态温度场反演研究

本文主要探讨了在大体积混凝土结构施工过程中，如何通过非稳态温度场的精确计算来解决材料参数反分析的问题。在实际工程中，由于施工条件的复杂性和材料特性难以直接测定，如绝热温升、导温、导热系数和热交换系数等，这些参数对温度场的模拟至关重要。传统的测量手段可能无法提供足够的信息，因此，作者提出了一种结合三维瞬态温度场有限元理论和反问题理论的方法。 研究者构建了一个三维非稳态温度场的数值模型，利用遗传算法这一优化工具来处理这个问题。遗传算法是一种模拟自然选择和遗传机制的搜索算法，它能够在全球范围内寻找非线性反演问题的最优解。这种方法的优点在于，即使仅依赖于有限的温度实测值，也能同时反演出多个热学参数，提高了效率和准确性。 通过实例计算，文章展示了该反演方法的有效性和数值稳定性，表明其在实际工程中的应用具有很高的实用性。论文的关键技术包括三维有限元方法，用于模拟温度场的动态变化；遗传算法，则作为求解复杂非线性方程组的有效工具，确保了结果的全局最优。 此外，论文强调了大体积混凝土施工期间温度控制的重要性，因为温度的随机性和材料参数的不确定性可能会对结构性能产生显著影响。通过解决反问题，可以减少这些不确定性对结构设计和施工的影响，从而提升施工质量和结构安全性。 本研究不仅提供了混凝土施工过程中温度场反分析的新方法，还展示了遗传算法在解决此类工程问题中的优势，对于提高混凝土结构的施工效率和质量具有重要的实践意义。