高心墙堆石坝原生集成式智能无人碾压系统研发及应用

无人碾压技术是大坝填筑施工研究的前沿,有助于提高堆石坝施工质量和效率。然而,目前缺乏对多料种复杂施工环境条件下无人碾压系统的研究,且现有的无人碾压多基于RTK-GNSS和毫米波雷达对位姿与障碍物进行感知,缺乏对压实质量、环境障碍物和位姿的多模态感知;现有的无人碾压多采用外挂执行机构的方式进行改装,设备耐久性和稳定性难以得到保证。针对上述不足,采用感知设备、执行设备和控制设备统一设计和集成装配的方式,自主研发了集成多模态智能感知、智能规划决策和智能控制等功能的无驾驶舱原生集成式智能无人碾压系统。其中,智能感知采用RTK-GNSS、毫米波雷达和机器视觉等多种模态方法实现对车体位姿和环境障碍物的精准感知;基于能量守恒原则,采用加速度计等实现对有效压实功率的精准感知;智能规划决策集成了事前的全覆盖路径规划与事中的碾压参数动态优化等算法;智能控制中通过蝴蝶优化算法动态调控比例-积分-微分算法的控制参数,实现了复杂条件下循迹的精准控制;此外,基于B/S架构研发了原生集成式智能无人碾压数字孪生平台,实现了碾压施工过程中物理空间与孪生空间的双向交互。研发的原生集成式智能无人碾压系统在两河口水电站堆石区、过渡区和砾石土心墙区等复杂施工条件下开展了应用研究,结果表明,相较于传统碾压施工方法,该系统一次碾压质量达标率提升2.42%,效率提升15.20%。     

迁移学习框架下高心墙堆石坝施工仿真参数IGOA-MLP动态预测模型

施工仿真参数是影响高心墙堆石坝仿真结果准确性的关键。现有方法基于历史数据来预测未来填筑层的仿真参数,忽略了不同层之间的施工差异;同时,在新一层开始时往往存在数据不足或缺失的问题;此外,施工参数受到气象条件、机械运行状态等多因素影响而动态变化。本文利用迁移学习解决了上述问题,该方法具有通过知识迁移解决少样本建模问题的优势,同时考虑气象条件、机械运行状态等多种因素的定量影响,提出迁移学习框架下的高心墙堆石坝施工仿真参数改进蝗虫算法优化的多层感知机动态预测模型。首先,建立综合考虑多因素影响的施工仿真参数IGOA-MLP预测模型;其中,采用非线性缩减因子和柯西-高斯混合变异模式改进蝗虫优化算法(IGOA),并利用IGOA高效全局最优搜索能力来优化多层感知机(MLP)的超参数。其次,引入迁移学习策略,将训练集划分为源域和目标域,并在MLP隐藏层中增加自适应层以表征源域数据与目标域数据的差异性,实现历史工况和新工况间的知识迁移,从而解决新工况下缺少数据的问题。工程实例表明,相比于传统MLP模型以及未使用迁移学习的IGOA-MLP模型,本文所提方法的平均绝对百分比误差(MAPE)分别降低了54.68%、40.57%,证明了本文所提模型能够更准确地预测仿真参数,为仿真计算提供可靠的数据基础。     

基于CATIA的心墙堆石坝三维可视化交互系统

目前大坝施工仿真建模中多是基于Geographic Information System(GIS)或3DS MAX软件构建的施工场景,其三维模型存在精度不高,不易修改,相似模型也不能重复利用等问题。本文将CATIA引入心墙堆石坝施工仿真建模中,即利用CATIA的三维建模技术构建了心墙堆石坝的三维施工场景。关键技术包括骨架设计技术、参数化技术、知识工程技术和设计过程模块化技术,并通过三维数字建模来模拟整个建筑物的信息。以某心墙堆石坝为例,建立了基于CATIA的心墙堆石坝施工仿真系统平台,实现了基于Brower/Server(B/S)的堆石坝施工场景的远程交互,可为堆石坝施工管理提供理论与技术支持。     

基于强化学习的海南岛山洪灾害易发性评估

采用多重共线性分析和极致梯度提升模型确定海南岛山洪灾害影响因子,提出了基于SAC强化学习算法的海南岛山洪灾害易发性评估模型。采用敏感性、特异性等指标和受试者工作特征曲线,将强化学习模型评估结果与卷积神经网络和深度神经网络模型评估结果进行对比。结果表明：强化学习模型具有较高的准确性和可靠性,测试数据集AUC指标达到0.931,高于卷积神经网络和深度神经网络模型的评估结果,可为海南岛山洪灾害风险评估提供科学依据。     

基于实时监控的高心墙堆石坝施工仿真理论与应用

文中提出了基于实时监控的高心墙堆石坝施工仿真理论,基于实时监控系统所监控的道路运输与坝面填筑实时的施工方法、数据,通过对系统数据库信息的自动读取,可以实时更新仿真模型参数与边界条件,保证仿真贴近实际施工,实现对施工进度较精确的预测.研究成果应用于西南某水电工程中,为该工程大坝的现场施工与管理提供技术支持.     

水工结构模态参数识别的数值模拟

结构模态参数识别是对结构施加激励,采集结构上关键点的响应,分析激励和响应间传递函数以提取出结构本身固有频率、阻尼比、振型等模态参数。当前,模态参数识别方法均是基于线性系统推导建立的,当结构存在裂缝等具有非线性特性时,仍旧用基于线性识别方法求解的结果具有多大的可信度则难以确定,这也是当前线性系统参数识别方法的一个不足。本文分别对线性和非线性数值结构模型进行激励并获取响应数据,各自用单模态和多模态识别方法进行参数识别,分析结果发现,当前模态参数识别方法对线性结构具有较高的精度,但对非线性结构的适用性则有待进一步提高,随着对非线性结构激励的增大,识别结果越接近弱化线性结构近似特征值分析结果,但均不大于对应线性结构特征值分析理论值。     

基于自适应的高海拔地区心墙填筑进度仿真

为实现高海拔地区特高心墙堆石坝心墙填筑进度的仿真模拟,综合考虑心墙填筑过程中仓面施工料源供给、高海拔区气象特征和仓面施工参数对施工进度的影响,建立了气象预测和料源供给强度、施工机械配置等仿真参数自适应调整的高海拔地区特高心墙堆石坝心墙填筑进度仿真模型。将该仿真模型应用于某特高心墙堆石坝心墙填筑进度管控,结果表明:仿真结果与实际施工进度偏差为2.17%,比传统仿真方法仿真结果更符合施工实际情况,可用于现场施工进度仿真分析。     

河道山地灾害的卷积神经网络快速识别方法

河道山地灾害如泥石流、滑坡、山洪、水土流失等严重危害着河道周边公路、铁路、桥梁、大型水利工程等重要基础设施的安全。快速识别已发生的河道山地灾害意义重大,而传统巡检方式具有极高的危险性和滞后性,迫切需要新方法来替代。以深度卷积神经网络为代表的深度学习技术具有局部感知、参数共享、池化等多个特性,相比传统机器学习方法具有更强大的特征学习和特征表达能力。在深度学习开源框架下,利用大量河道山地灾害图片数据完成了Caffenet等多个深度模型的训练,并结合迁移学习方法,使河道山地灾害识别准确率最终达到90%以上,为河道山地灾害快速识别、群防群测体系的完善提供了新思路。     

基于进化神经网络模型的面板堆石坝沉降和面板挠度预测

堆石坝变形和面板挠度的预估对指导堆石坝设计和施工具有重要意义。针对堆石坝室内试验参数和实际参数存在差异,而待建堆石坝缺乏实测变形进行参数反馈,难以较准确预估堆石坝沉降和面板挠度,为此较广泛搜集了类似面板堆石坝工程的监测数据,将遗传算法和神经网络模型相结合,建立了堆石坝工程变形预测的进化神经网络模型。由待建面板堆石坝工程的坝高、宽高比和干密度等作为控制参数,结合训练好的进化神经网络模型,预测得到待建面板堆石坝的变形及面板挠度。实例分析表明,该方法可行。     

高堆石坝施工过程的仿真与优化

施工仿真技术的研发为高堆石坝建设中工程进度的分析、优化与控制提供了有效途径。本文结合系统仿真技术、数据库技术、可视化技术、系统集成技术和实时监控技术,开展了高堆石坝施工仿真与优化的理论方法与技术研究。在仿真系统构成方面,将高堆石坝施工仿真与优化系统划分为土石方动态平衡与优化调配、施工场内交通仿真、坝面填筑过程精细化仿真、施工全过程仿真、基于实时监控的动态仿真5个功能模块。分析了各模块的功能、相互关系及实现原理。工程应用实例表明,该系统可有效提高高堆石坝施工组织设计的水平和效率,为工程进度的管理与控制提供重要保证。     

心墙堆石坝施工仿真系统研究及应用

运用动态顺序随机循环网络模型,采用最小时钟值法推进仿真计算、分阶段实时控制土石坝施工过程的仿真方法,建立了土石坝施工仿真系统,并编制了相应的仿真系统软件。系统能够客观地描述土石坝施工过程中料场开采、道路、坝面作业、气候、施工机械、管理方法等诸多不确定因素的影响,计算结果符合施工设计和实际情况,可以为工程设计和施工管理提供合理的依据。     

高土石坝试验技术与安全评价理论及应用

我国是世界上高土石坝数量最多的国家,复杂建坝条件和恶劣服役环境下高土石坝建设和长期安全保障面临着严峻的技术挑战。简要介绍了近年来有关坝体粗颗粒料试验技术、坝基覆盖层原位测试技术、高土石坝离心机振动台模型试验技术、高土石坝溃坝离心模型试验技术、高土石坝安全评价以及灾害预测理论等领域的研究成果及推广应用情况。研发了高土石坝粗粒料力学性质试验设备,在深入揭示复杂荷载和变化环境下粗粒料力学性质演化规律及其对高土石坝变形影响机制的基础上,构建了粗粒料本构理论体系;研发了深厚覆盖层力学性质测试技术与分析方法,破解了多年来无法准确测定具有显著结构性深厚砂砾石覆盖层力学性质的技术难题;创建了高土石坝地震破坏灾变与溃坝试验技术与分析方法,用物理模型试验定量预测高土石坝地震残余变形及其发展规律;提出了高土石坝地震安全评价标准和极限抗震能力计算方法。研究成果已成功应用于紫坪铺、水布垭、吉林台、长河坝、糯扎渡、如美、大石峡、阿尔塔什以及马来西亚巴贡水电站等一批高土石坝工程,部分成果纳入相关设计规范与国家和行业标准。     

考虑高寒低温影响的高心墙堆石坝仓面施工仿真模型研究

低温是影响高寒地区高心墙堆石坝施工的关键因素.然而,目前堆石坝施工仿真主要采用工程经验或者统计分析方法获得有效施工时长等参数从而间接反映气温对施工过程的影响,难以准确量化因高寒低温停工导致的施工进度滞后的影响,且缺乏考虑高寒施工环境下的保温工序,无法满足仓面施工仿真的精细化需求.针对以上问题,本文提出一个考虑高寒低温影...     

筑坝堆石料抗剪强度间接测定模型与实用计算公式研究

筑坝堆石料的质量是堆石坝快速施工和安全运行的基础,坝料分区填筑前须进行大量堆石料物理力学性能基础试验,抗剪强度便是其中的一个关键指标。为提高积累数据利用率和节约试验成本,本文依托室内大型试验数据库和数据驱动方法,提出一种筑坝堆石料抗剪强度间接测定数学模型及其实用计算公式。首先收集源自世界各地的典型堆石料剪切试验资料,通过相关性分析和综合性成本型指标选取公式自变量;进而利用进化算法优化神经网络连接权重和阈值,结合hold-out泛化验证,构建最优多元非线性回归模型;最后根据神经网络理论提取回归模型关键参数,经推导得到堆石料抗剪强度计算公式,同时考虑工程应用特性,结合Garson算法建立一种兼具准确性和鲁棒性的公式简化应用方法。将上述模型方法应用于实际工程,结果表明所提公式对堆石料抗剪强度的推算准确率达到90%以上,可为筑坝堆石料抗剪强度测定提供一种有效辅助手段,从而减少部分重复性测试工作。     

高土石坝建设的若干应用基础研究问题

筑坝材料的静、动力工程特性与土石坝静力和地震动力分析及评价方法研究是岩土力学的重要内容，岩土力学随土石坝建设的发展而发展。本文总结了高土石坝建设发展的一些新情况和新趋势，提出了若干需要重点研究的应用基础问题，包括：覆盖层工程力学特性研究；粗粒料工程力学特性试验模拟方法研究；复杂高应力下筑坝材料的变形和强度特性研究；土石坝堆石料长期变形问题研究；覆盖层与上部建筑物相互作用的数值分析方法研究；高土石坝综合评价方法和评价标准研究；覆盖层处理技术研究；高土石坝抗震研究等。     

基于深度阈值卷积模型的土石料级配智能检测方法研究

土石料级配合理性直接影响土石坝的力学特性与抗渗性能,当前级配检测主要依靠人工筛分试验,无法实现大规模快速检测。传统图像识别算法不符合土石料级配检测的精度要求,深度学习图像识别算法需要海量人工标记的训练样本,难以满足工程实际需求。本文结合传统图像识别中基于最大类间方差的边缘检测算法与卷积神经网络深度学习模型,研究了土石料图像识别与级配数据智能分析相结合的级配检测方法,建立了可实现级配快速检测的深度阈值卷积模型(Deep Otsu Convolutional Neural Network,DO-CNN),提高了级配检测的精度,并以灰岩石料为典型样本,通过18组标准筛分试验获取土石料级配数据及图像,进行模型训练与验证。结果表明:与仅使用基于最大类间方差法的边缘检测模型相比,DO-CNN模型能够极大提高级配检测的准确率与稳定性,实现基于图像的土石料级配快速检测。对于5 mm以下细小土石料颗粒,模型识别精度同样较高。     

对混凝土面板堆石坝技术中几个关键问题的探讨

福建省水是勘测设计研究院承担的原能源部重点科技攻关项目“混凝土面板堆石坝新技术全面推广应用与开发研究”已取得丰硕成果，总结我国面板堆石坝建设的经验，特别是福建省万安溪面板坝等工程的实践，对混凝土面板石坝技术中诸如坝址选择、料场开采、施工导流、堆石料与垫怪料的制备、面板设计一施工、外加剂的应用等一列关键问题进行了深入的探讨，提出了有意义的成果，表明我国混凝土面板堆石南衣了新的发展。     

高土石坝施工系统仿真模型及其集成研究

１引言土石坝施工系统是一个复杂的、具有多个随机因素的系统，用数学模型做精确的描述十分困难．系统仿真可以根据系统内部的逻辑关系和数学关系，面向系统的实际过程和系统行为构造仿真模型，从而能得到复杂随机系统的描述．本文根据系统功能将土石坝施工系统分解成坝体填筑子系统、土石料调运优化子系统和交通运输子系统．坝体填筑子系统仿真要反映整个坝体填筑的动态上升过程，土石料调运优化子系统仿真是要得到费用等的最优规划，交通运输子系统仿真要反映道路的行车密度和承受能力是否匹配．各个子系统要实现的功能各不相同，在单独进…     

高混凝土面板堆石坝应力变形数值模拟研究

常规计算法方法无法精准反映高面板堆石坝实际受力情况,造成国内外修建的一些高面板堆石坝出现面板挤压破坏和结构性裂缝问题。采用邓肯E-B模型进行高面板堆石坝三维有限元分析计算,结果表明:高混凝土面板堆石坝的应力和沉降量较小,绝大部分荷载是经过垫层和过渡层由主堆区石传入坝轴线以上的地基中,坝壳料具有足够的变形模量及自由排水性能,孔隙率控制是合理。面板堆石坝应力的分布在各堆石区的分界处没有较大突变,坝体填筑分成防渗补强区、垫层区、堆石区各区坝料之间满足力学平稳过渡的要求。因此高面板堆石坝设计是合理的,对类似工程设计具有参考意义。     

基于坝面作业仿真的面板堆石坝施工进度优化研究

在传统的面板堆石坝施工过程仿真计算的基础上,建立了基于坝面作业的面板堆石坝施工仿真系统。根据坝面大小及施工方式分别建立流水作业与顺序作业的施工仿真模型,研究不同作业方式中时间参数的计算方法,采用离散事件系统仿真理论建立了面板堆石坝施工仿真系统。采用该系统对某面板堆石坝工程的施工方案进行了分析验证,对工程工期进行分析计算,证明该系统可对工程的施工管理和决策提供支撑。