基于遗传算法的弹性地基梁基床系数反演方法验证

本文主要探讨了一种在分析弹性地基梁基床系数时使用的创新反演方法，针对当前基床系数获取存在的问题，如方法缺陷和经验值宽泛导致的取值困难。传统的基床系数计算方法，如基床系数法和弹性理论，虽然公式简洁、易于理解，但基床系数的实际取值受多种因素影响，如基底压力、土体压缩性、土层厚度及邻近荷载，使其精确测量具有挑战性。 新的反演方法基于非线性模型参数遗传算法，这种方法综合了基础沉降数据和弹性地基梁的有限元分析技术。遗传算法是一种优化搜索策略，通过模拟自然选择和遗传机制来求解复杂问题。通过实例验证，作者证明了这种方法的有效性和准确性，它能提供更接近实际情况的基床系数估计。 文章指出，传统的取值方式，如预估沉降量和平均附加应力的估算、载荷实验结果以及经验法则，都存在局限性。例如，预估方法可能导致精度下降，实验法耗资大且结果可能过于局部化，而经验法则缺乏针对性，因为不同类型的土质和状态会影响基床系数的适用性。 使用新提出的反演方法，能够更好地考虑这些复杂因素，从而得到更精准的基床系数，这对工程实践中的地基梁设计和分析具有重要的实际意义。通过将这种方法应用到实际工程项目中，可以提升设计的准确性和可靠性，减少因基床系数选择不当导致的工程风险。 这项研究对于改进弹性地基梁的计算方法，特别是在处理复杂地基条件下的基床系数分析，是一项有价值的贡献，为工程技术人员提供了更为科学和实用的工具。