摘 要：复杂运行条件下水工建筑物结构物理力学参数往往会随着服役时间的增长发生变异，及时了解更新这些 参数对于掌握水工建筑物工作性态 ，指导水工建筑物安全监控具有十分重要的意义。基于量子遗传算法 QGA建 立坝体有限元力学参数反演模型，通过 MATLAB编程建立有限元软件命令调用接口，利用工程实测值与有限元计 算结果建立 目标适应度函数 ，并通过量子遗传算法智能寻优，实现水工建筑物结构参数反演。为验证本算法的有 效性，特以混凝土重力坝为例对坝体及基岩综合弹性模量进行反演分析，并与传统遗传算法反演结果进行对比，结 果表 明本算法 反演 精度 及运行速度均较高于传统遗传算法 ，具 有一定的科学和实践应用价值 。 关键词：量子遗传算法；反演分析；混凝土重力坝 ；弹性模量；优化算法；有限元方法 中图分类号 ：TV698．1 文献标 志码 ：A 文章编号 ：1001-5485(2016)04-0111一o4 1 研究背景 在大坝的运行过程中 ，坝体及岩体不同程度地 受到各种荷载的作用 ，其结构性态也发生 了较大的 变化。因此有必要对坝体与岩体力学参数(如坝体 弹性模量与岩体 的变形模量 )进行反演分析 ，来 评 价坝体 的强度和稳定 J。反演分析是一种典型的 复杂非线性 函数优化问题 ，理想的智能优化求解通 常采用全局优化算 法。Friswell_3采用遗传算 法研 究 了结构损伤识 别 问题 ，Sankar_4采 用遗传算法研 究 了地球物理力 学参数反演 问题 ，李 守巨等 5 建 立 了岩石和混凝土材料参数识别的修正高斯牛顿算 法、基于遗传算法的岩体初始应力场反演方法。 量子计算是一种新兴的计算模式 ，是量子理论与 信息论和计算机科学相结合的产物，它利用量子系统 的叠加性、并行性和量子纠缠等特性实现 比经典计算 更高效的计算模式。遗传算法是一种模拟 自然界物 种进化机制的启发式搜索算法 ，但是传统的遗传算法 在处理某些问题时计算量过大 ，对有些问题较难找到 最优解 卜mJ。这就促使人们将量子理论和遗传算法 相结合 ，以实现更高效 、快捷 的遗传算法。 本文通过引人 量子遗传算 法 (quantum genetic algorithm，QGA)实 现理想 目标 函数 的智 能优 化寻 优 ，利用 ABAQUS高效 内核求解器 ，建立量子遗传 算法与有 限元 法 的联合 反演模 型。通过 MATLAB 编程 ，反演水工建筑物结构物理力学参数。最后 ，以 某混凝土重力坝实例对其坝体综合弹性模量进行反 演 ，计算结果表明反演精度及运行速度均明显优于 传统遗传算法。 2 量子遗传算法与有限元联合反演 模 型 2．1 量子遗传算法 量子遗传算法结合量子计算 与遗传算法 ，是一 种新发展起来的概率进化算法¨卜B]。该算法 以量 子理论为基础 ，采用量子位概率编码表示染色体 ，通 过不断更新量子旋转 门的作用来更新 和优化种群 ， 达到搜索的 目的。该算法具有种群规模小 、收敛迅 速和全局寻优能力强等特点 ，并在求解组合优化 问 题 中取得显著成效 。 一 个量子位可以处于 0态、1态、以及 lO)和 l1) 之间的任意叠加态。可以表示为 ： I )= IO)+卢I1) ； (1) lOdl + l l =1 。 (2) 式中：Ot， 分别为量子位对应态的概率幅；I l为 量子态达到 IO)态时相应的概率；I口l为量子态达 到 l1)态 的概率 ，并且满足归一化条件 。 量子遗 传 算 法 QGA 通 过 量 子 位 进 行 编 码。 r n，1 QGA通过概率幅将一个量子位表示为 I。因 收稿 日期 ：2014一l0—30；修 回日期

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