【摘 要】
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针对常规的水工大坝等大型工程结构参数反演需要耗费大量有限元正分析机时的问题，建立了具有较好反演精度和泛化性能的POD-RBF代理模型和快速迭代更新反演算法。基于有限元分析获得足量数据样本，利用POD提取本征向量，并使用RBF方法进行插值得到有限元模型的代理模型；同时结合粒子群算法的全局寻优能力和高斯-牛顿法的快速局部收敛优势，建立了一种新的高效率迭代反演方法，并应用于混凝土大坝分区弹性模量反演。结
【基金项目】
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国家重点研发计划（2018YFC0406703）； 国家自然科学基金（12072104，51679077，11932006）资助项目；
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针对常规的水工大坝等大型工程结构参数反演需要耗费大量有限元正分析机时的问题，建立了具有较好反演精度和泛化性能的POD-RBF代理模型和快速迭代更新反演算法。基于有限元分析获得足量数据样本，利用POD提取本征向量，并使用RBF方法进行插值得到有限元模型的代理模型；同时结合粒子群算法的全局寻优能力和高斯-牛顿法的快速局部收敛优势，建立了一种新的高效率迭代反演方法，并应用于混凝土大坝分区弹性模量反演。结果表明，该方法适用于大坝等大体积混凝土结构的力学参数反演。同时，相较于传统的单一反演方法，该方法在反演效率和反演精度两方面均显示出优势。
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