中低混凝土重力坝位移监测模型因子探讨

位移监测统计模型在大坝安全监测中应用已久,但其分析模型的选取存在多样性。列出了常见混凝土大坝监测分析过程中模型因子的多种形式,并对其进行了分析比较。同时,结合工程实例,对中低混凝土重力坝位移监测回归分析中模型因子的选取提出了参考性意见。     

海甸峡水电站大坝变形监测系统及监测资料分析与评价

根据海甸峡工程变形监测布置及所得监测资料,对存在明显异常的测点（测值）进行可信度和观测精度评价,对变形监测资料的连贯性、突变性等进行分析处理,并建立回归统计分析模型,分析各影响量对坝体变形的影响;再以此为基础对坝体变形安全监测系统进行综合评价.分析表明,坝体变形符合一般规律,且无趋势性变化,大坝变形目前是稳定的.     

混凝土重力坝水平位移的数学模型及其变化规律

结合黄坛口重力坝坝顶水平位移原型观测资料，对影响混凝土重力坝坝顶水平位移的主要因素作了分析，建立了水平位移的数学统计模型，为掌握大坝变形规律、评价大坝运行性态提供依据。     

云峰水电站大坝变形监测设计及监测成果

云峰水电站大坝为混凝土宽缝重力坝,为掌握大坝变形,研究坝体的变形规律,综合运用真空激光准直系统、引张线、垂线及静力水准系统等几种变形监测方法,成功实现了对大坝的变形监测,为大坝变形监测设计提供了宝贵的经验。     

龚嘴大坝变形安全监控指标的研究

应用龚嘴重力坝变形监测资料，研究了大坝变形安全监控指标。通过利用高限蓄水期的变形实测资料和考虑温度场的有限元分析结果，提出了龚嘴大坝的变形安全监控指标。     

BP模型在大坝安全监测预报中的应用

如何正确地预报大坝安全监测量，对馈控大坝安全运行和辅助决策具有重要的意义。文章提出应用神经网络的BP模型进行大坝安全监测数据的预报，并针对某一混凝土重力坝的水平位移实际测值构建了BP模型，其预报精度较以往统计模型有较大的提高。     

BP模型在大坝安全监测预报中的应用

如何正确地预报大坝安全监测量，对馈控大坝安全运行和辅助决策具有重要的意义。文章提出应用神经网络的ＢＰ模型进行大坝安全监测数据的预报，并针对某一混凝土重力坝的水平位移实际测值构建了ＢＰ模型，其预报精度较以往统计模型有较大的提高。     

重力坝安全运行风险评价

不同的大坝在不同程度上均存在着病险隐患和失事风险,因此大坝安全风险分析与风险防控越来越受到业界的普遍关注。本文在详细统计国内外大坝失事资料基础上,分析了重力坝的失事风险原因、失事模式及失事路径,构建了包括承载能力风险和安全运行风险的重力坝安全风险评价体系,提出基于原观监测资料的重力坝运行风险评价方法。首先通过区间定量分析和集值统计两种模式分别获取各类风险的评价值;再运用Chquet和Sugeno两种模糊积分算子构建模糊积分模型综合评价重力坝安全运行风险。该方法理论可行、结论客观、可操作性强,运用于官地重力坝安全运行风险评价取得良好效果。     

基于SSA-CSO-RVM的混凝土重力坝变形监控统计模型研究

以原型监测资料为基础,构建大坝的安全监控模型具有重要的理论意义和工程应用价值。文章以现有理论为基础,提出了基于SSA-CSO-RVM的混凝土重力坝变形监控统计模型,工程实例分析结果显示,模型具有良好的拟合及预报精度,可以用于大坝变形监控和预测研究。     

基于遗传规划模型的大坝变形监测预测模型

研究了基于遗传规划(GP)理论的大坝变形监测数学模型的建模方法.通过与回归分析模型和BP神经网络模型的拟合精度及预测效果的比较,证明GP模型有更高的拟合精度和更好的预测效果,为大坝变形监测数据处理开辟了一条新的途径.     

模糊聚类法在大坝监测资料分析中的应用

为了解模糊聚类法在大坝监测资料分析中应用的适宜性,利用该法对水布垭面板堆石坝2013年面板挠度变形监测数据开展了研究。首先将监测管道划分为若干监测点,运用模糊聚类分析法对监测点进行分类,并采用F统计量评价聚类效果以确定最佳分类,对分类结果进行分析比较,可确定关键的面板变形监控点。随后建立面板挠度变形统计模型,考虑上游水深、温度、时效等因素,利用多元逐步回归分析法对关键点监测数据进行预报拟合。结果表明,利用模糊聚类分析法处理大坝监测数据具有便捷、高效的优点,模型预报结果拟合度较高。     

大坝变形监测统计模型与混沌优化ELM组合模型

变形是反映大坝动态演化的重要效应量。为了提升统计模型预测能力,借助极限学习机(ELM)处理非线性问题的优势,对大坝位移的统计模型残差进行数据挖掘。而极限学习机欠缺对混沌动力特性的考虑,为了解决这个问题,采用混沌理论对统计模型残差进行了混沌动力学特性分析,揭示其混沌特性,并据此重构相空间,从而为混沌优化极限学习机提供先验知识。基于统计模型,结合极限学习机和混沌理论的优点,建立统计模型与混沌优化ELM的组合模型。将该组合模型应用于工程实例,由多个定量评估指标对模型进行性能评价,结果表明,组合模型建模合理,预测精度高于统计模型、统计模型与混沌优化BP神经网络组成的组合模型,在大坝变形监测中具有一定的应用价值。     

隔河岩大坝垂线观测的回归模型研究

本文以隔河岩水利枢纽工程某坝段正垂线观测数据为基础,用回归分析法对大坝变形监测统计模型进行了研究,并就水压、时效和温度对大坝测点水平位移的影响情况等进行了初步分析。     

混凝土坝变形观测资料分析理论研究

本文在全面介绍水工建筑物原型观测资料分析常用的统计学方法的基本原理的基础上,着重分析了混凝土坝变形统计回归模型和混合型模型的基本原理和建模方法,特别是变形统计回归模型中水压、温度、时效因子函数的基本理论和公式以及混合模型中水压分量确定性模型的建模原理和方法,为混凝土大坝的统计回归模型和混合模型的构建提供理论基础。     

梅山水库大坝河床段变形监测资料分析

为分析梅山水库大坝河床坝段变形规律,定量识别各因素对河床段变形的影响,通过分析大坝10#和11#垛坝段的变形监测资料,建立回归统计模型进行拟合,再选取典型特征年(2021年)监测数据进行各分量的分离。结果表明：水库河床坝段其X向位移较小,Y向位移呈年度周期性变化;谐波因子的逐步回归模型能够较好反映变形规律,复相关系数为0.8~0.95;河床坝段的位移主要是受温度的影响。     

改进温度分量的拱坝变形时空分布模型

通过对混凝土拱坝变形滞后特性的研究,分析了温度效应对坝体位移影响规律,并引入瑞利分布函数建立了改进温度分量的拱坝变形监控统计模型。再通过引入空间坐标,考虑变形值在空间的连续性,建立了改进温度分量的拱坝时空分布模型。由于所建立的监控模型因子较多,因此应用粒子群算法和逐步回归分析法进行参数寻优。最后将所建立的拱坝变形时空分布模型应用于某拱坝变形监控中,结果显示:影响因子的个数减少,复相关系数及剩余标准差均优于传统模型,所建立的模型较传统大坝变形监控模型精度更高、拟合效果更好。     

分位数回归在大坝变形监测中的应用

研究了基于分位数回归的大坝变形监测预测模型,并结合实例进行分析和预报,通过与多项式模型及指数平滑法的拟合精度和预测结果的比较,证明分位数回归法有很好的拟合效果和预测精度,可以很好地应用于大坝变形监测的数据处理中.     

基于因果模型的拱坝变形安全监控研究

基于因果模型原理,构建了拱坝变形的因素集和结果集,并从相关物理、力学原理出发,研究了拱坝变形和变形原因之间的因果作用机制。据此,融合因果分析图、层次分析法和模糊数学等技术,建立了拱坝变形影响因素的重要度因果分析图;应用小波分析方法提取了变形趋势分量,并将基于范例的因果推理方法引入到拱坝变形因果分析中,将其与传统的回归模型相结合,构建了拱坝变形因果推理模型。研究表明,因果分析理论的引入能够实现对拱坝变形机制进行更全面的分析。     

基于PSO-SVM的碾压混凝土坝变形预测模型

为提升大坝变形预测能力,提出了一种基于粒子群算法(PSO)优化支持向量机(SVM)的混凝土重力坝变形预测模型.通过粒子群算法对支持向量机惩罚函数C与核函数σ进行寻优,避免了拟合过程中易陷入局部最优解的问题,提高了模型的拟合精度.以新疆北疆某碾压混凝土坝2014年～ 2019年变形监测数据为例,建立了逐步回归、SVM、P...     

特高拱坝施工及初次蓄水期变形回归模型研究

针对特高拱坝施工及初次蓄水期间的变形特点,在传统模型基础上,增加了初次蓄水坝高因子、初蓄温度因子和初蓄渗流因子,建立了施工及初次蓄水作用下的大坝变形回归模型。通过对某高拱坝初次蓄水期间大坝回归分析可知,新模型拟合精度高,各测点相关系数均在0.99以上。水压分量、温度分量、坝高分量、初蓄及时效分量变化趋势以及在整个径向位移中所占比例符合实际规律,考虑了施工及初次蓄水期间坝体上升、外界温度影响、坝体自身温度变化、初次蓄水及渗流作用、时效等影响,反映了初蓄期间坝体的变形特性。总之,新的大坝变形回归模型能够较好地反映施工及初次蓄水期的各种影响因素,便于分析施工及初次蓄水期坝体的工作性态。