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(河海大学 水利水电学院，南京　210098)

1　研究背景

目前，混凝土的弹性模量一般是通过现场取样，然后通过实验室实测获得,通常是根据实测混凝土强度的平均值确定[1]。而现实情况是现场取样是随机的，并且混凝土的强度分布不同，情况也不相同，因此只用实验均值来确定混凝土弹性模量大小的方法只能确定大坝混凝土强度平均值，不能反映大坝内部真实情况。例如，大坝内部出现受冻破坏时，其受冻区的弹性模量无法确定。除了通过现场取芯试验确定混凝土弹性模量之外，还可以由大坝安全监控混合模型得到，目前国内外监测大坝运行的正反分析仍以单测点监控模型为主[2]。随着科技的进步，除了采用传统方法，许多智能算法也被引入到反分析当中，如改进果蝇算法[3]和量子遗传算法[4]。在研究坝体分区弹性模量反演方面，文献[5]利用改进的模拟退火算法得到了一种反演大坝分区弹性模量的方法。

位于严寒地区的混凝土坝，由于没有及时做好保温措施，甚至有些早期建造的大坝由于施工条件的限制，导致混凝土坝在浇筑过程中受冻，部分混凝土已经受冻破坏。这种情况下，单测点监控模型只能反映测点附近局部变化规律，不能反映大坝每个部位的弹性模量变化情况，对此方面的反演方法研究较少。为了解受冻部位混凝土强度变化，采用多测点混合模型联合反演的方法，引入线性约束优化算法，可以同时对2个或2个以上的测点建立的混合模型进行反演，求得一个使所有参加反演的测点均满足的混合模型，为评价严寒地区大坝坝体受冻区域混凝土强度提供依据，具有实际意义。……