[发明专利]一种基于蒸发过程的非饱和土水力特性参数数值反演方法

说明书

一种基于蒸发过程的非饱和土水力特性参数数值反演方法，包括以下步骤：1)进行室内土体干燥试验，监测土体的质量变化，获得土体的实际蒸发量过程线，并记录相关环境变量数据；2)选取FredlundΞ模型来拟合水力传导率和土水特征曲线，模型参数即为待反演参数；3)根据土样的特征建立相应的有限元分析模型；4)由气、液两相流在水热梯度作用下的运移方程和Penman‑Wilson公式计算土体表面蒸发量；5)确定目标函数F(X)，F(X)为实测蒸发量和计算蒸发量的误差平方和；6)根据目标函数，使用鲸鱼优化算法反演FredlundΞ模型参数。本发明在提高反演精度的同时，降低了反演所需实测数据的获取难度，提高了反演的效率，该方法由数值模拟蒸发过程正演分析和优化算法构成。

技术领域

本发明属于岩土工程计算领域，特别涉及一种基于蒸发过程的非饱和土水力特性参数数值反演方法。

背景技术

岩土工程中遇到的土体大多处于非饱和状态，与饱和土不同的是，非饱和土有固、液、气三相，性质更为复杂。饱和土转变为非饱和土的最主要原因就是含水率的变化，在饱和区，土体含水率为定值，一般称为饱和含水率；在非饱和区，土体含水率为基质吸力的非线性函数，一般称为土壤水分特征曲线。而含水率的变化直接影响着岩土体结构的稳定性，例如路基的不均匀沉降、黄土湿陷、基坑和边坡的失稳等。水力传导率和土水特征曲线是表征非饱和土水力特性的主要参数，是建立非饱和土体水分运移模型的基础，其参数的准确性是制约非饱和区水分运移模型精度的关键因素。

目前，非饱和土水力传导率和土水特征曲线通常采用VG模型和FredlundXing模型来描述，这两种模型都需要确定诸多模型参数。这些参数可借助诸多试验室和田间方法直接测量，但是通过试验方法获取土水特征曲线存在一定的难度，一是土水特征曲线试验专业性强、价格高昂且试验周期长；二是试验结果存在明显的不确定性。因此，近年来数值反演方法在非饱和土水力特性参数的确定中得到了广泛应用。

但目前非饱和土水力特性参数的数值反演方法大多建立在降雨或积水入渗等吸湿过程的实测数据的基础上，而吸湿过程的试验技术难度较大。另一方面非饱和水力特性参数反演是典型的非线性问题，传统反演方法都需要进行大量的正演计算，当反演参数较多时经常出现收敛困难，效率低等局面。因此亟待一种基于蒸发过程且反演效率较高的反分析方法。

发明内容

本发明的目的是针对上述技术的不足，提供一种非饱和土水力特性参数的反演方法，在提高反演精度的同时，降低了反演所需实测数据的获取难度，提高了反演的效率，该方法由数值模拟蒸发过程正演分析和优化算法构成。

所述的优化算法采用鲸鱼优化算法(WOA)，该算法是Mirjalili和Lewis提出的一种新型智能算法，属于群智能优化算法中的一员。鲸鱼算法具有概念简单、控制参数较少、全局搜索能力强，收敛速度快等特点。

本发明提供一种基于蒸发过程的非饱和土水力特性参数数值反演方法，所述反演方法包括如下步骤：

步骤(1)：进行室内土体干燥试验，监测土体的质量变化，获得土体的实际蒸发量过程线，并记录相关环境变量数据；

步骤(2)：选取FredlundXing模型来拟合水力传导率和土水特征曲线，模型参数即为待反演参数；

步骤(3)：根据土样的特征建立相应的有限元分析模型；

步骤(4)：由气、液两相流在水热梯度作用下的运移方程和Penman-Wilson公式计算土体表面蒸发量；

步骤(5)：确定目标函数F(X)，F(X)为实测蒸发量和计算蒸发量的误差平方和；

步骤(6)：根据目标函数，使用鲸鱼优化算法反演FredlundXing模型参数。