为缓解冻土区水利工程施工进度控制难问题,提出一种基于量子布谷鸟算法的冻土区水利工程施工进度优化方法。考虑成本、技术水平、资源及冻土环境等因素对施工进度影响,以工期最短、成本最小和质量最高为目标,构建冻土区水利工程施工进度优化模型。为提升模型求解效率,采用量子搜索改进布谷鸟算法予以求解。以水利枢纽为研究对象,设置三种情景验证模型有效性,结果表明：该方法能针对不同施工情景实现进度优化。结果可为实际施工提供理论基础。

为了实现冻土的应力-应变关系的准确预测，研究采用遗传算法（GA）、思维进化算法（MEA）和麻雀优化算法（SSA）对反向传播（BP）神经网络的初始权重和阈值进行优化。以温控三轴试验中冻土的温度、围压和轴向应变3个主要参数为输入，以其轴向应变所对应的偏应力为输出，建立了基于3种优化算法优化的BP神经网络预测模型。结果表明，MEA对于BP神经网络模型的优化性能最佳；MEA-BP均方根误差最小，预测值和实际值的拟合度（R2）接近于1,能够有效地对冻土的应力-应变关系进行预测。

遗传算法(GA)与粒子群算法(PSO)分别具有缺乏目标导向性和易陷入局部最优的缺点,但同时分别具有全局搜索能力强与能有效传递优势信息的优点。本文以GA计算步结合精英保留策略作为PSO计算步的优势信息,避免PSO算法陷入局部最优,以PSO计算步结合非精英优化策略作为GA计算步的导向信息,克服GA算法缺乏目标导向的问题,建立了GA-PSO新算法。其具体过程为,通过采用GA计算步对解空间进行全局搜索并对精英个体进行保留,进一步,将适应度较差的个体利用PSO计算步进行优化。基于多峰函数的验证结果表明,GA-PSO算法在解空间中具有更强的全局搜索能力,同时具有更快的收敛速度。将GA-PSO算法应用到冻土非正交弹塑性本构模型的参数识别中,通过模型的参数识别以及模型预测结果对比与验证,结果表明GA-PSO算法能够有效识别冻土非正交弹塑性本构模型的参数,提升了模型的预测效果。

为获得超低温冻土抗压强度预测模型,探究超低温状态下冻土的物理性质及力学性质的变化,对含水率19%, 22%, 25%和28%的低液限黏土土样进行-180°C～-10°C的单轴压缩强度试验,并测量-80°C～-10°C土样的未冻水含量,建立基于WOA-BP神经网络和BP神经网络的预测模型,探究含水率、温度、未冻水含量与超低温冻土抗压强度关系.预测结果表明:含水率、温度、未冻水含量与超低温冻土抗压强度存在复杂的非线性关系,特别是在-180°C～-80°C区间内,现有的线性拟合公式已无法准确预测该区间内冻土抗压强度;基于WOA-BP神经网络预测模型的整体预测效果较好,其绝对误差平均值为1.167 MPa,相对误差平均值为7.62%, BP神经网络预测模型的绝对误差平均值为8.462 MPa,相对误差平均值为47.99%.基于鲸鱼优化算法的BP神经网络预测模型预测误差明显小于BP神经网络预测模型及线性拟合值,更接近实测值.该预测模型具有较高精确度,能有效解决超低温冻土抗压强度与其影响因素间复杂的非线性关系,可为人工冻结技术在地层应急工程中的应用提供参考.

针对多年冻土区冻融循环作用下露天矿边坡开挖关键参数(开挖时间、开挖速度、开挖深度和开挖坡角等)的确定,以保证边坡安全、延长边坡使用年限为目标,基于木里露天矿边坡理想模型,采用含相变三场耦合简化算法,借助局部损伤度的分析方法,结合边坡开挖变形等系统地研究了边坡开挖的几个关键参数。结果表明:冻岩土体边坡主要为局部破坏且每年5—7月为危险月份;虽暖季开挖安全性略低但利于施工;同时一定程度上减缓开挖速度也有利于边坡后期的安全性;边坡开挖深度达到多年冻土下限时,局部损伤破坏最严重,可作为损伤和变形模式的转折点,而当开挖深度超过该限值后其破坏将与普通边坡相似,且坡高每加10 m开挖15年后变形平均增加170 mm;坡角增大虽变形有所增加但损伤度减小,则可适当地提高坡角来减少采剥比。研究结果对认识冻融循环作用下多年冻岩土区边坡安全、经济、有效开挖具有一定的参考意义。

考虑未冻水含量随不同负温变化的事实,结合混合量热法中相变潜热对冻土比热测试值的影响,建立了基于比热的冻土未冻水含量反演算法。依据比热具有按各成分质量可进行加权叠加的性质,将相变阶段某一温度点的冻土比热视为冻土骨架、液态水和固体冰三相的比热加权之和,同时还考虑了该温度点未冻水变化率所需潜热的影响,在此基础上导出了根据冻土比热反演其未冻水含量的方法。将冻土相变阶段一定温度下的比热视为冻土骨架、液态水和固体冰比热的加权总和。采用混合量热试验测量了某冻土试样的未冻水含量,并利用本文给出的反演算法计算了相应的未冻水含量。两种测试结果的未冻水含量变化趋势相同,即未冻水含量随着温度的降低逐渐减少,且递减趋势逐渐减弱;与混合量热试验方法相比,本文给出的算法得出的未冻水含量略高,这主要是因为新算法考虑了相变潜热的影响,因而理论上更为合理。

地表温度作为重要的地表参数是驱动土壤热状态的主要因子,对冻土分布和活动层厚度变化的研究具有重要意义。常规方式获取地表温度数据往往来自气象站点监测,范围小且不连续。NASA官网提供的MOD11A1地表温度产品可以提供大范围地表温度数据,但在冬季由于对云与雪的混淆导致大量的数据缺失,影响该产品在东北冻土区的使用。根据对东北冻土区植被、裸土、水体、积雪等常见下垫面状况的遥感分类结果,利用劈窗算法反演2006年四幅少云或无云的MODIS1B卫星影像,并分别以气象站实测数据和MODIS温度产品进行验证和对比分析。结果表明:该方法得到地表温度结果与气象站点实测数据误差较小,平均绝对误差仅为1.24℃。且可根据分类情况较好的得到积雪区域地表温度的空间分布状况,与地表温度产品的一致性较高,弥补地表温度产品因为云和积雪的混淆所导致的数据缺失,得到较为完整的地表温度空间分布数据。

冻土的蠕变特性对深井冻结法施工至关重要。针对某矿区人工冻土在-5℃、-10℃、-15℃和-20℃下进行单轴抗压强度试验,发现冻土的抗压强度受冻结温度变化影响,两者间为线性反比例关系。通过小生境原理对传统的遗传算法作模糊随机改进,给出模糊遗传算法的步骤思路,进而运用该算法反演冻土蠕变模型中的参数值,获得各温度下的蠕变模型。试验结果表明:蠕变模型计算值在蠕变各阶段与试验值吻合较好,准确反映了冻土蠕变的整体规律。可见,模糊遗传算法能有效反演蠕变参数,较传统方法更符合工程实际。

季节性冻土地区的渠道冻胀破坏非常严重。"冻土-衬砌结构"作用机制属于复杂的高度非线性问题,这使得数值计算在渠道结构设计和优化方面应用缓慢。本文提出了一种简化算法,该算法采用"初始位移法"模拟法向冻胀力,并通过定义摩尔库伦摩擦单元模拟冻土与结构之间的冻结摩擦作用。随后建立了渠道结构优化数学模型,基于APDL语言的二次开发建立了渠道有限元参数化模型,选取实际工程采用一阶算法进行了结构优化。研究结果表明:该方法简单实用,其计算结果与渠道实际破坏特征相符,可以用于渠道抗冻胀结构计算与设计;在最不利气象和水文地质条件下,结构优化后的断面可以保证渠道不产生裂缝,运行更安全;与传统的按照规范设计的断面对比,可降低6.7%的工程造价,对于整个灌区效益明显。

为解决传统公路选线方法难以完全考虑青藏高原多年冻土区复杂地理环境的问题,将地理信息系统(GIS)的空间数据分析技术与智能进化算法引入到多年冻土区的公路选线过程中。利用GIS进行青藏高原多年冻土区的空间数据挖掘,从冻土病害影响因子的连续度和发育度方面考虑多年冻土区微地貌对公路选线的影响,建立了冻土病害危险度计算模型。利用面向对象技术开发组件式GIS,应用于青藏高原多年冻土区,完成了对多年冻土区复杂地理信息的分析和提取。构建了线位优化遗传算法,确立了自适应的迭代策略,借助粒子群算法,建立了基于遗传算法的路线优化模型。以青藏高原西大滩至昆仑山口路线走廊带某路段为例,进行了公路智能选线研究,经算法多次迭代后,得到了最优的线位方案。研究结果表明:在实际环境数据试验中,遗传算法在迭代至第60代左右时得到危险度最低的优选方案,其综合危险度稳定在3.75左右。可见,青藏高原多年冻土区公路智能选线方法能够结合各类冻土病害的危险程度,为公路线位布局指明冻土病害影响较小的区域,有效兼顾了"主动保护多年冻土,确保路基稳定,生态环境友好,布局经济合理"等要求,可作为多年冻土区公路路线设计的参考方法。