耦合仿真优化在保水结构成本设计中的可靠性方法综述

"这篇综述文章探讨了近年来用于保水结构（WRS）基于可靠性的最小成本优化设计的最新耦合仿真优化方法。作者Muqdad Al-Juboori、Bithin Datta等人详细阐述了如何将不确定性考虑进非均质土壤参数的估算，并通过可靠性量化来优化设计。他们特别关注了基于耦合仿真优化（SO）模型的方法，这些模型处理水力设计变量（如渗水量）的影响，这些变量通常难以通过封闭形式的解或近似理论确定。" 文章中提到的关键技术包括： 1. **耦合仿真优化（SO）模型**：这是解决WRS设计问题的核心，通过将数值渗流模拟与优化算法相结合，来确定最优设计方案。SO模型能够处理那些不能简单通过解析解得出的问题。 2. **替代模型（元模型）**：利用机器学习技术（如人工神经网络(ANN)、支持向量机(SVM)和高斯过程回归(GPR)）建立的元模型，对有限元数值代码的模拟结果进行训练，以预测不同条件下的系统响应。 3. **不确定性处理**：考虑到水力传导率的不确定性，文章讨论了如何将其纳入SO模型，以量化渗流量的不确定性，从而实现基于可靠性的设计优化。 4. **机器学习技术**：ANN、SVM和GPR等机器学习工具被有效地整合到SO模型中，以快速、准确地模拟各种复杂情况下的数值响应。 5. **多变量优化**：通过结合不同的设计变量和边界条件，应用多种优化求解器，以找到最优的WRS设计。 6. **非均质水力传导率**：流域的水力传导率变化被视为重要因素，影响WRS的设计和性能。这些变化被纳入到SO模型中进行分析。 7. **文献引用**：文章发表在《开放优化期刊》（Open Journal of Optimization），2018年7期，79-112页，具有明确的DOI和ISSN信息，提供了可追溯的研究基础。 这篇论文提供了关于如何使用先进优化技术和机器学习方法来解决保水结构设计中复杂问题的深入见解，特别是当涉及不确定性和可靠性评估时。这些方法不仅提高了设计效率，还增强了结构的性能和安全性。