基于FEM-SVM的大坝可靠度分析方法

为解决复杂大坝可靠度分析计算时难以求得显示的功能函数和传统随机有限元计算时间长、工作量大等问题,提出将有限元(FEM)、支持向量机(SVM)和Monte-Carlo法相结合的可靠度分析方法,即采用正交试验设计具有代表性的样本点,通过有限元计算生成学习样本,利用支持向量机具有解决高度非线性、小样本问题的能力,建立结构响应量和输入变量的映射关系,再利用Monte-Carlo法,结合输入变量的概率分布生成随机样本进行结构可靠度计算。实例计算表明,FEM-SVM分析方法具有较好的精度,同时大幅减少了计算时长和工作量。     

变化环境下滁州市降水及气温变化分析

基于1952~2013年滁州站降水量及平均气温资料,采用参数T检验法、5年滑动均值法、Mann-Kendall检验法、Pettitt法、Morlet小波分析法研究了滁州市降水量和气温序列的趋势、突变、周期特征,运用R/S分析法计算的Hurst指数预测了两者未来的变化趋势。结果表明,研究时段内滁州市年降水量呈略微上升趋势,未发生突变,降水序列存在5、2、13年三个周期,未来年降水量有减少趋势;研究时段内滁州市年平均气温呈明显升高趋势,在1993年发生突变,气温序列存在3、12年的周期,未来年平均气温有升高趋势。     

秸秆灰渣改良膨胀土三维膨胀特性试验研究

利用秸秆灰渣作为添加剂,进行室内改良膨胀土试验,研究改良后膨胀土的三维自由体变化特性及无侧限抗压强度特征。秸秆灰渣以(干质量之比)0%,10%,15%,20%的比例与素膨胀土混合进行击实试验,在最大干密度及最佳含水率条件下进行三维自由体膨胀、膨胀力和无侧限抗压强度3个试验,在液限状态下进行三维自由体收缩试验。根据三维自由体应变及膨胀压力特征,拟合出秸秆灰渣最佳含量的线性方程,得出灰渣的最佳含量为17%。试验结果表明:膨胀土的体应变、塑性指标和膨胀压力随着秸秆灰渣含量的增加而逐渐降低,无侧限抗压强度随着秸秆灰渣的增加逐渐提高;对未养护的试样,秸秆灰渣对无侧限抗压强度影响不明显,而试样养护7 d后的强度提高较为明显。     

基于小波变换的某重力拱坝背水坡转异裂缝序列的分析

裂缝转异诊断对分析大坝安全稳定运行有重要意义。将小波变换应用于大坝裂缝转异分析中,并结合某重力拱坝背水坡裂缝X18-1的实测数据,分别从小波系数图的过零点和极值点、多尺度下模极大值线及奇异性变化角度讨论其与裂缝转异时刻的关系,最终综合判断出裂缝的转异时刻。分析结果表明,小波系数图、模极大值线和奇异性均可反映裂缝的转异,但各自独立的诊断结果不完全相同,综合分析可准确判定裂缝的转异时刻,为裂缝转异诊断提供了新思路。     

平原河网调水引流水动力改善效果分析

为改善平原河网中水的流动情况,在太仓市主城区进行了原型调水试验,根据试验结果建立了符合太仓市主城区的河网非稳态水量数学模型,并以换水率为研究对象,分析了不同调水方案下太仓市主城区河网水体交换的改善情况。结果表明,受长江涨落潮影响的平原河网地区,调水可以有效改善河道的水体交换情况,引水方案改善效果优于排水方案;随着调水流量的增加,部分河道受来水相互顶托作用换水率降低。     

基于随机森林的中长期降水量预测模型研究

为解决降水预测中存在的非线性问题,避免传统人工智能方法的过拟合弊端,提高中长期降水预测精度,引入了随机森林算法,通过优选预报因子,分别构建了年、月降水预测模型,并应用南京市1951~2013年降水系列及水文气象因子系列,验证所建模型的适用性。结果表明,随机森林模型预测精度较高、稳定性好、泛化能力强,能有效预测年、月降水量;与BP神经网络模型和支持向量机模型相比,随机森林模型效率更高、性能更优,尤其适用于大样本的逐月降水量预测中。     

浦东新区内河防洪警戒水位核定

随着浦东新区社会和经济的迅速发展、水利建设和防汛设施不断完善,全区江河水情及工情都发生了变化,现行内河防洪警戒水位标准已不能满足需要,因此需重新检验和制订相适应的警戒水位。为对城市防洪中暴雨引起的河道水位雍高进行预警,结合浦东河道水系,将全区划分成3个区域;将现有水位遥测站与区域空间分布相结合,选取各区域代表水位站;对各代表水位站的特征水位值做经验频率计算,得到常遇洪水位;根据各代表站的常遇洪水位,结合所在区域的水面积、河道防洪能力及社会经济条件等,综合核定得到各区域的警戒水位。新的警戒水位可满足需求,在汛期中有效地减少警戒水位超限次数。     

基于极值理论的岩质边坡变形预警指标估计

边坡变形预警指标估计对实现边坡安全监控具有重要意义。基于极值理论,建立区间极值(BMM)模型和超阈值(POT)模型,分别利用广义极值分布(GEV)和广义帕累托分布(GPD)对边坡变形监测数据尾部进行拟合分析,结合边坡失事概率,完成对其预警指标的估计。结果表明,两种模型均满足K-S检验,但POT模型可更好地刻画变形监测数据分布的尾部特征,对预警指标的估计偏于安全。研究结果可供类似工程参考。     

北疆高海拔区苜蓿灌溉制度计算分析

以北疆高海拔地区伊吾县和青河县为例,利用Penman-Monteith公式计算参考作物蒸发蒸腾量的方法推算出不同水平年两地苜蓿生育期内地面灌溉、喷灌、滴灌3种灌溉方式下的灌溉制度。结果表明:相同水平年内研究地区均为滴灌灌溉定额最小、灌水次数最多;相同水平年同一灌溉方式条件下,伊吾地区的灌溉次数、灌溉定额均大于青河地区;各水平年内,研究地区7、8月份的灌水次数所占全生育期的比例均较大。计算结果为提高伊吾、青河地区苜蓿灌溉管理水平提供依据,为气候类似的地区制定苜蓿灌溉制度提供参考。     

ARIMA-BP组合分析模型在某心墙堆石坝沉降量预测中的应用

针对大坝变形监测中存在的大量小样本时间序列所具有的强非线性特性,引入组合建模的思想,综合应用ARIMA时间序列模型和BP神经网络模型实现了小样本大坝变形监测数据序列的分析,即先利用ARIMA时间序列模型对大坝变形监测数据进行拟合和预测,然后依据时间序列残差建立BP神经网络模型对残差进行预测,最后将两者结合以获得大坝变形的预测。实例分析表明,ARIMA-BP组合模型较单一模型的预测精度高,预测值更接近实测值。