基于改进河马优化算法与时域反演的大型结构高效计算模型研究

本文提出了一种融合改进河马优化算法(IHO)与时域地基模型识别(TFMI)的高效计算方法，通过建立具有明确物理机制的等效边界模型，显著提升大型结构(如混凝土坝)地震响应分析的精度与效率。该方法采用弹簧-阻尼-质量边界系统替代复杂地基，结合IHO算法解决参数识别中的非线性问题，使3D等效模型计算时间减少92%，存储占用降低99.8%，为需要海量地震样本迭代的研究(如地震脆弱性分析)提供了创新解决方案。

　　

Highlight

本研究通过三项创新贡献解决了大型结构地震分析中精度与效率的平衡难题：

1. 1.

   时域地基模型识别(TFMI)方法

   采用弹簧-阻尼-质量边界系统等效表征复杂地基，既克服了黑箱模型缺乏物理意义的问题，又突破了传统地基模型仅适用于小型机械且需复杂动态刚度推导的限制。该方法可兼容其他高精度地基模型，如同为结构穿上"智能减震靴"。

2. 2.

   改进河马优化算法(IHO)

   针对地基参数识别中解空间的非凸特性，IHO创新性地引入全并行结构、防御机制和多阶段协同迁移策略。如同河马群体在迁徙中动态调整防御姿态，该算法对10⁶-10¹⁰量级参数展现出卓越的全局搜索能力，优化时间从传统有限元软件调用的数天缩短至分钟级。

3. 3.

   大型结构等效计算模型

   基于监测响应数据构建的等效模型，如同为结构定制的"数字孪生体"，不仅将时程响应均方误差(MSE)控制在0.01以内，还通过减少地基自由度使3D模型计算效率提升近12倍。该模型特别适用于需要大量地震样本迭代的研究，如结构损伤识别和地震脆弱性分析。

Conclusion

通过四个复杂度递增的案例验证，本方法构建的等效模型能精准预测位移/加速度时程、频谱特征和应力包络等关键指标。在拱坝和核电站等实际工程中，该模型展现出对曲边界和三维场景的强适应性，为重大基础设施抗震研究提供了兼具物理可解释性与计算高效性的新范式。