孙 斌

(中铁二十二局集团有限公司，北京 100043)

由于岩土参数的不确定性和离散性，在数值正向计算过程中采用的初勘岩土力学参数势必带来一定的盲目性。反演分析作为一种基础信息来自工程现场的“函数拟合”方法，其目的就是要依据获得的量测信息来更好地认识模型和描述模型的参数，以期获得与系统输出信息高度吻合的系统输入信息，最终目标仍然是更好地为工程设计、施工服务。

目前，用于工程领域的岩体力学及初始应力场参数的反演方法较多基于有限元、有限差分和边界元等数值方法的优化反演。即利用正分析的过程和格式，通过优化算法迭代最小误差函数，逐次修正迭代过程中待反演参数的试算值，直至获得“最佳值”。可见，问题实质转换为一个函数逼近问题，算法的优劣性在一定程度上影响着“最佳值”。常用的优化算法有:单纯形法、复合型法、变量轮换法、共轭梯度法、罚函数法及鲍威尔法等。Gioda等［1－2］分别提出将单纯形法、Rosenbrock 法、逆梯度法和鲍威尔法4种优化算法应用于求解岩体弹性及弹塑性力学参数，详尽阐述了各方法在反分析中的适用性及不足;Arai［3］采用二次梯度法提出求解弹性模量和泊松比的新方法。然而，传统的优化方法由于计算模型的选择而带来待反演参数个数限制、寻优过程过渡依赖初始值、计算效率低下等劣势。为此，本文基于岩土数值仿真FLAC软件的二次开发平台，将FLAC2D平面有限差分与近些年来兴起的一支仿生优化算法—粒子群优化算法相耦合，提出进化的PSO－FLAC2D方法。……