曾令福，邹 爽，陈兴梅，黄树新

(贵州大学土木工程学院， 贵州 贵阳 550025)

1 概述

堆石混凝土(Rock Fill Concrete，RFC)是一种基于自密实混凝土新兴的大体积混凝土，依靠自密实混凝土(Self-compacting Concrete， SCC)优良的自动密实功能填充堆石体间隙，将堆石体构造成密实、整体性好、强度较高的混凝土[1- 2]。目前主要运用于水利筑坝工程中，由于RFC中有较多大粒径的堆石(占到堆石混凝土总体积的55%左右，粒径范围300～1000mm)存在，使得热力学性能有区别于常规混凝土，混凝土热学参数取值对其温度场数值仿真分析结果精度密切相关，是混凝土温控防裂设计关键[3]。

RFC是一种非均质性较高的多相复合混合料，在数值模拟中，大多忽略RFC的非均质性，将其简化为均质各向同性的物体，在宏观上对其进行温度场及应力场数值仿真分析[4- 6]。采用简化方法可以方便建立有限元模型，但RFC各成分材料有不同的热学性能，模型的简化对温度场分析与实际情况存在差别。因此，需要选取能综合考虑各种因素，准确控制堆石混凝土热学性能的等效热学参数。

因其材料的特殊性，堆石混凝土热力学参数值难以用常规实验取得，由经验和理论推算所得参数与不能完全反映实际工程状况。依据实际工程监测资料建立数值模型对其热学参数进行反分析，是一种获取其参数的重要途径[7- 8]。

常用于参数反馈分析方法有神经网络、响应面法、遗传算法等。响应面方法由 Box 和Wilson[9]提出，此方法简单、可靠、操作性强，能较好地适应于解决非线性数据处理问题。……