蚁群算法在混凝土温度场反分析与温控模拟中的应用

"基于‘蚁群’算法的混凝土温度场反分析及温控措施模拟 (2012年)，李化建等人通过现场监测获取大体积混凝土构件内部温度数据，结合瞬态温度场有限元理论与‘蚁群’算法，构建了高铁墩身施工期间的热学参数反分析模型。该模型能够通过数值模拟得到与实际相符的温度计算结果，为工程温度控制提供有效支持。‘蚁群’算法在离散解空间中实现多参数的同时反演，展现出高精度和稳定性。" 本文是一篇自然科学领域的论文，主要研究了如何利用“蚁群”算法对大体积混凝土结构的温度场进行反分析和模拟温度控制措施。大体积混凝土在施工过程中由于水化热会产生大量热量，可能导致内部温度过高，从而引起裂缝等质量问题。因此，对混凝土内部温度的精确预测和控制至关重要。 首先，研究者通过现场监测收集了大体积混凝土构件的内部温度数据，这些数据为后续的反分析提供了实测依据。然后，他们应用瞬态温度场有限元理论，这是一种广泛用于热力学问题求解的数值计算方法，可以将复杂的温度场问题转化为一系列小的线性方程组来求解。 接下来，研究引入了“蚁群”算法，这是一种受到蚂蚁寻找食物路径启发的优化算法，能有效地在多解空间中搜索全局最优解。在本研究中，该算法被用来反演出混凝土的热学参数，如热导率、比热容等，这些参数对预测温度场变化至关重要。通过“蚁群”算法，可以在离散的解空间中同时反演多个参数，提高了反分析的效率和准确性。 反分析模型的建立使得研究人员能够根据实际监测数据调整模型参数，预测不同工况下的温度分布，从而为工程实践提供指导。例如，可以通过调整冷却措施、浇筑速度或选择不同的混凝土配合比来控制温度上升。数值模拟的结果表明，这种基于“蚁群”算法的方法能够得到接近实际的温度分布，满足工程对温度控制的需求，确保高铁墩身的质量安全。 关键词包括：大体积混凝土、温度控制、“蚁群”算法、反分析、热学参数。这些关键词揭示了研究的核心内容，即利用先进的算法解决混凝土结构中的温度控制问题，为工程实践提供科学依据。 这篇论文展示了“蚁群”算法在混凝土温度场反分析中的应用潜力，为大体积混凝土结构的温度控制提供了新的技术和方法，对于提高工程质量，防止因温度变化引起的工程问题具有重要意义。