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作者：倪勇;沈振中;张延贺;孙一清;李永超;冯亚新;
单位：河海大学水利水电学院;河海大学水灾害防御全国重点实验室;
摘要：针对实际工程中各筑坝材料渗透系数难以准确测定的问题，提出了一种基于SOBOL-OEGO-GRNN组合代理模型的土石坝渗流场渗透系数反演方法。引入新型高效元启发式算法鳗鱼-石斑鱼算法(EGO),利用SOBOL抽样优化种群分布，对原始算法中部分系数取值公式用二次函数进行改进，采用三角形随机游走策略形成改进后鳗鱼-石斑鱼优化算法(OEGO)。通过CEC测试函数集验证了改进效果，同时与常见算法性能进行了比较。结果表明，采用的3种改进策略能有效提升算法性能并优于几种常见算法。在某面板堆石坝工程的应用中，根据最终反演的渗透系数，正算得到测点水头理论值，相比实际水头值，相对误差最大不超过1.52%,且坝体渗流场整体位势分布合理，表明反演结果合理可靠。该模型为反演土石坝渗流场材料渗透系数提供了参考。
关键词：渗透系数;;反分析;;鳗鱼-石斑鱼优化算法;;广义回归神经网络
基金资助：国家自然科学基金项目(52179130);; 综合交通运输理论交通运输行业重点实验室(南京现代综合交通实验室)开放课题(MTF2023010);; 国家重点研发计划(2019YFC1510802);; 国家自然科学基金青年项目(51609073);; 江苏省自然科学基金项目(BK20201312)
