基于模糊神经网络和遗传算法的大坝安全监控模型

应用监控模型来监控大坝的工作性态是一条有效途径，但由于大坝工作条件复杂，影响因素繁多，为以精确的数学进行描述带来了很大的困难，而应采用从定性到定量的综合集成的方法，将专家知识，监测数据和各种信息与计算机软硬件技术结合起来，把坝工理论和坝工家的经验结合起来对其进行研究，文中应用模糊神经网络和遗传算法等人工智能技术，依据专家的经验确定隶性函数，从而建立模糊神经网络预报模型，根据专家对实际情况的正确分析，对预报结果进行修正，达到进一步提高预报精度的目的。     

堆石坝面板声发射源组合定位方法

堆石坝上游侧的混凝土面板是关乎大坝安全的重要防渗结构。针对现有声发射源定位方法在大尺度、时变性结构中定位效率与精度的不足,提出了一种兼顾大尺度与波速扰动影响的声发射源组合定位方法。首先,为减少声发射源定位计算中的无关搜索域,发展了一种分布式声发射传感器阵列,并基于各声发射传感器到时权重,建立了关于子监测阵列快速识别与声发射源区域二次细分的控制方程。其次,为进一步提高声发射源定位精度,改进了传统灰狼算法,并以细分的声发射源区域作为搜索域,以波速作为未知量,发展了一种基于改进灰狼算法的未知波速下声发射源定位方法。混凝土面板上的断铅试验结果表明：本文定位方法有效减少了至少75%的无关搜索域,且定位精度优于已知波速的声发射源定位方法,为水工结构健康监测提供了有益参考。     

锦屏一级拱坝黏弹性工作性态反演分析

针对锦屏一级拱坝历年1 880 m高水位稳定期坝体向下游侧位移持续增大的异常变形性态,基于现场位移监测数据和坝体混凝土徐变试验数据,对该拱坝当前运行性态进行了反演分析。结果表明:坝体目前处于黏弹性工作状态,监测发现的短期趋势性变形是由水压荷载作用下黏弹性滞后变形效应和年周期环境温降效应所共同引起。混凝土黏弹性力学参数之间具有较好的线性关系,基于弹性水压分量反演得到的坝体混凝土弹性模量实际是瞬时弹性模量与延迟弹性模量的等效值,对于锦屏一级拱坝,该反演值为35.5 GPa,与前期反演值和试验值较为接近;而基于黏弹性水压分量反演得到的广义Kelvin模型中瞬时弹性模量、2延迟弹性模量和2黏滞系数分别为47.3 GPa、189.4 GPa、132.3 GPa、383.8 GPa·d和20 574.6 GPa·d。建议今后对锦屏一级拱坝建立变形监控模型时,应在HST模型中引入黏弹性滞后水压分量。     

混凝土坝工程长效服役与风险评定研究述评

我国混凝土坝工程无论数量、高度、规模均居世界前列,大坝长效服役的健康状况不仅关系到整个工程的安危,而且对经济建设、社会安定与生态安全等具有重大影响。在对我国混凝土坝工程建设与安全现状进行阐述的基础上,从混凝土坝材料性能演化、隐患病害监测与检测、施工质量控制、安全风险管理与评定等方面,论述了混凝土坝长效服役与风险评定理论、方法及其技术的研究现状。认为今后应加强多破坏因素耦合作用下混凝土坝材料性能演化规律、大坝隐患病害与施工质量的全方位智能化监控、水库大坝风险标准与实用化评估、溃坝概率计算和后果评价等方面的深入研究,以建立和完善混凝土坝长效服役保障与提升的理论和方法体系。     

耦合时序特征分解筛选的大坝变形分析模型

高精度的变形预测对大坝安全运行和长期维护具有重要意义。针对当下方法预测精度低、数据信息挖掘不充分的问题,通过将变形序列进行变分模态分解,构建大坝变形影响因子与分量之间的关系,进而搭建不同结构参数的长短期记忆神经网络,最终提出了一种大坝变形分析模型。该模型综合灰狼算法、最小能量误差标准、最小冗余最大相关性方法等策略,从前端分解、信息提取和时序预测三方面对模型进行了改进,实现了最优化建模。实例分析表明,相较于常规监控模型,所提出的变形分析模型能够准确模拟坝体形变过程,具有较高的预测精度和泛化性能,可以为大坝变形安全分析提供参考。     

声发射测试方法及其用于水泥基材料劣化过程的评估EI北大核心CSCD

中国修建于20世纪的大批基础设施工程正逐渐达到高龄服役期,随之带来了较突出的水泥基材料劣化问题。声发射作为一种材料在能量释放下所表现出的本征物理现象,其蕴含的丰富信息为精敏感知材料及结构性态提供了有益基础。在简要阐述声发射感测基本原理与主要分析方法的基础上,重点围绕水泥基材料的碱骨料反应、锈胀开裂、疲劳、冻融剥落等劣化行为,评述了基于声发射现象进行水泥基材料劣化行为表征、性态判识评估、劣化致因剖析方面的研究现状,考虑水工大尺度结构时变服役特征,给出了声发射在水泥基材料劣化研究方面今后需着力加强的方向。     

DLL技术在"大坝安全综合评价专家系统"开发中的应用

探讨了ＤＬＬ技术及其在“大坝安全综合评价专家系统”开发中的应用;介绍了以Ｐｏｗｅｒ Ｂｕｉｌｄｅｒ作为主要开发工具,在其中调用Ｆ９ｏｒｔｒａｎ,Ｃ语言的ＤＬＬ方法,该方法能合理使用多种程序设计语言,充分发挥各种语言的优势,从而提高开发效率及系统运行速度,避免重复编码。     

MF-DFA在大坝安全监测序列分析和整体性态识别中的应用

为更好地分析监测序列的波动特征进而识别大坝整体性态演变规律,将多重分形消除趋势波动分析(MF-DFA)方法应用到大坝监测序列分析,并以一混凝土坝垂线监测序列为例,通过单个测点、环境量的长程相关性和多重分形特征分析及3个不同坝段测点比较,结果表明:坝体变形序列具有较强的多重分形特征,大波动受温度和库水位的周期性变化影响,小波动则受水位的频繁涨落控制;同时,溢流坝段和挡水坝段又因其环境荷载条件和工作机理不同波动特征略有差异;总体看,变形序列受环境量控制,大坝整体性态正常。实例分析结果表明MF-DFA可以从局部和整体两个层面评价大坝的工作性态及其演变规律。     

大坝服役性态预警指标拟定的POT模型

借助预警指标实时辨识大坝服役性态是大坝安全监控的重要手段。传统多依据大坝服役性态效应量测值序列的年极值为分析子样来估计预警指标。本文基于极值理论中的POT(Peaks over Threshold)模型，通过门限值的设定，以超限数据序列作为建模分析的对象，利用广义帕累托分布拟合超限数据子样，结合大坝的失事概率实现预警指标的估计。该方法不研究效应量测值序列的整体分布情况，只关注序列的超限值分布情况；充分考虑了所有较大测值出现的可能，更好地体现了数据样本的分布特征，因此得到的预警指标能更客观地反映工程实际。     

大坝安全监控及反馈分析系统

为提高我国大坝安全管理水平，基于大坝安全分析体系结构，结合系统理论、水工监测和馈控技术、软件工程技术和计算机技术等，分析了大坝安全监控及反馈分析系统的研发目标和体系结构。大坝安全监控及反馈分析系统可以科学有序地管理监测资料，应用与大坝安全有关的设计、施工、运行管理信息以及专家知识，能够对大坝安全状况和安全级别作出综合分析和评价，从而实现全过程的大坝安全分析和评价。