面向水工混凝土结构热参数反演的代理模型驱动优化框架

《Scientific Reports》：A surrogate-driven optimization framework for thermal parameter inversion in hydraulic concrete structures

　　

摘要

热参数是水工混凝土结构数值热分析的关键输入。然而，在长期服役条件下，由于环境暴露、材料劣化和复杂运营荷载的影响，这些参数可能逐渐偏离其设计值，从而降低温度场模拟和结构安全评估的准确性。因此，高效、准确的热参数反演对于服役水工混凝土结构的可靠数值评估至关重要。针对传统瞬态传热问题反演方法计算效率低、反演精度有限的问题，本研究开发了一种改进的基于代理模型的反演优化方法。在所提出的框架中，采用多输出最小二乘支持向量回归（MLSSVR）构建代理模型，描述热参数与时空温度响应之间的非线性映射关系。然后，将融合了非线性收敛因子和自适应动态加权策略的改进灰狼优化器（IGWO）与代理模型耦合，以增强全局搜索能力并降低早熟收敛的风险。通过工程应用评估了所提方法的性能。结果表明，与传统方法相比，所提方法在提高反演精度的同时，计算成本降低了80%以上。这些发现表明，所提出的基于代理模型的框架为热参数反演提供了一种高效实用的工具，可支持水工混凝土结构更精确的数值分析和安全评估。