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作者：李江波;罗五洲;夏旦;吕小龙;凌骐;
单位：湖南五凌电力科技有限公司;五凌电力有限公司;河海大学力学与工程科学学院;南瑞集团有限公司;
摘要：为缓解土石坝参数反演过程中需多次调用有限元计算造成计算量过大的问题，提出了基于多保真度神经网络(MFNN)结合自适应采样的参数反演方法。即基于MFNN对不同保真度数据信息的融合能力，充分利用低保真度数据计算量小、易获得的优势，提高代理建模效率；结合自适应采样方法能针对性地提高代理模型局部精度的能力，可进一步降低计算成本。对土石坝邓肯—张E-B模型参数反演的结果表明，所提方法仅需少量迭代步便达到收敛，且根据反演值计算出的沉降位移响应与实测值吻合良好，精度满足工程要求。
关键词：土石坝;;反演分析;;邓肯-张E-B;;代理模型;;神经网络
基金资助：国家重点研发计划(2018YFC0406703);; 国家自然科学基金重点项目(11932006)
