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针对现有土石坝渗流数值模拟方法计算效率较低、难以实时分析大坝渗流性态,而现有基于机器学习算法建立的代理模型又存在模型可解释性较差的问题,提出土石坝渗流性态分析的IAO-XGBoost集成学习模型,并基于Shapley加性解释(SHapley Additive exPlanation, SHAP)理论对预测结果进行解释。在采用多地质体自动建模方法和CFD技术对大坝渗流场进行计算分析的基础上,基于改进的天鹰(Improved Aquila Optimization, IAO)算法优化极限梯度提升(eXtreme Gradient Boosting, XGBoost)集成学习算法中的n_estimators、max_depth和learning_rate等超参数,进而建立基于IAO-XGBoost集成学习算法的大坝渗流性态指标预测模型,以揭示上下游水位和坝基地层渗透系数等输入特征变量与渗流性态指标模拟值间的复杂非线性映射关系。进一步地,将IAO-XGBoost集成学习算法与可解释机器学习框架SHAP理论相结合,挖掘影响大坝渗流性态指标预测结果的关键特征,并解释特征变量对渗流性态指标预测的影响... 相似文献
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针对土石坝的渗流问题,利用饱和稳定渗流计算模型,运用Geo-slope/seepw软件建立了该土石坝的二维有限元模型,对该土石坝防渗墙在不同深度下坝体内的渗流情况进行数值模拟计算,通过计算结果对坝体渗流稳定性进行了分析,为大坝渗流控制方案的选取提供相关的依据,同时也为其他类似土石坝的渗流分析提供借鉴。 相似文献
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针对渗流滞后效应对土石坝渗流监控模型精度的影响问题,考虑不同滞后效应下库水位和降水量对土石坝渗流影响的差异性,分别引入正态分布函数和瑞利分布函数定量描述库水位和降水量对土石坝渗流滞后影响,构建了考虑滞后效应的土石坝渗流监控模型,并采用麻雀搜索算法求解模型滞后效应参数和回归系数的最优值。以某心墙土石坝为例,对比分析了考虑不同滞后效应及未考虑滞后效应的渗流监控模型的精度,结果表明,本文构建的渗流监控模型精度较高,更接近实际情况,能定量评价土石坝渗流的滞后效应,可用于土石坝渗流健康监测和安全性态评价。 相似文献
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通过对土石坝渗流的成因分析,应用人工神经网络原理,综合某土石坝的实测资料建立了渗流监控模型。由于该模型具有再学习能力,所以在应用过程中,可以用新的观测资料对模型进行不断地学习训练,以提高模型的精度。 相似文献
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通过对土石坝渗流的成因分析,应用人工神经网络原理,并结合某土石坝的实测资 料建立了渗流监控模型。由于该模型具有再学习能力,所以在应用过程中,可以用新的观测 资料对模型进行不断地学习训练,以提高模型的精度。 相似文献
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为了有效地掌握土石坝的渗流状态,根据大坝渗流监测资料,结合工程实际,考虑库水位、降雨量、温度及时效等因素的影响,建立了土石坝坝体和坝基测点的统计分析模型,通过实测值与模型值之间的对比来判断大坝的渗流性态。分析结果表明,大坝渗流性态正常,分析模型的应用效果良好。 相似文献
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根据温度场和渗流场的相似性,利用有限元分析软件ANSYS的热分析功能计算土石坝渗流问题。通过AN-SYS的优化设计功能,建立了基于ANSYS的渗透系数反演模型,反演得到更符合大伙房水库大坝实际工况的渗透系数,利用该渗透系数进行渗流数值计算,通过对计算值与实测值的对比表明,有限元计算值与实测值相对误差较小,拟合结果能够满足精度要求。说明所求得的渗透系数比较合理,可以用于渗流数值计算。 相似文献
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土石坝渗流计算与坝体稳定分析是土石坝设计中的关键环节,文中通过对关村水库大坝进行渗流计算和坝坡抗滑稳定计算,为水库的除险加固工程处理提供了科学依据。 相似文献