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针对高拱坝施工过程具有很强的复杂性和随机性的特征,提出将系统集成理论应用于高拱坝施工实时控制中,设计了高拱坝施工实时控制系统集成框架,从数据信息集成、应用功能集成、技术方法集成和监控指标集成4个方面详细论述了系统集成的实现过程,并研制开发了网络平台下的高拱坝施工实时控制系统。工程应用实例表明,基于系统集成理论构建的高拱坝施工实时控制系统能对高拱坝施工过程实现动态的集成控制与分析,有效地提高了大坝建设管理水平。 相似文献
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基于分形理论的坝基裂隙岩体注灰量与导水率关系研究 总被引:2,自引:1,他引:1
由于天然岩体裂隙分布的隐蔽性和不确定性,很难准确评价天然裂隙岩体的渗透性和可灌性。离散裂隙网络作为描述天然裂隙网络的有力工具,能在一定程度上反应裂隙岩体的某些特征,但都是基于统计意义上的概率分布,无法反应裂隙网络参数的内部联系以及微观特征。Mandelbrot提出的分形几何是描述不规则物体的重要工具,研究发现裂隙网络中的裂隙迹长分布服从分形特征,很多学者利用这一理论对裂隙网络的渗透性进行了研究,推导了裂隙网络渗透系数的表达式。然而缺乏裂隙网络的可灌性和灌浆量的研究。本文首先利用裂隙网络的分形特征和裂隙迹长与隙宽的关系,建立了裂隙岩体导水率的分形模型,推导了裂隙岩体导水率与分形维数的关系表达式,并与已有研究结果进行了对比,证实了该关系式的可靠性。其次,分析了裂隙岩体灌浆注灰量与分形维数的关系,进而推导了注灰量与导水率的关系式,根据注灰量与导水率的关系曲线对灌浆区域的划分,定义了3个不同的灌浆区域:正常区域、微小裂隙区域和扩展区域,分别对应于正常灌浆、微小裂隙较多和裂隙扩展变形这3种不同的灌浆状态。最后,通过与工程实测数据的对比,证实了本文注灰量与导水率关系式的可靠性和适用性,也说明了3个灌浆区域的划分是合理并且重要的。因此,该关系式和灌浆区域的划分可以用来预测和评价实际工程灌浆施工的合理性和可灌性。 相似文献
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针对现有的高拱坝施工仿真多采用离散事件仿真(discrete event simulation,DES)这一建模方法,难以从微观层面精细地描述大坝施工复杂系统中的个体行为,同时仿真模型缺乏对关键连续因素的复杂作用关系进行定量分析的问题,提出高拱坝施工的SD-ABMS混合仿真建模方法。首先采用基于多智能体的仿真与建模方法(agent-based modeling and simulation,ABMS),依据高拱坝施工流程,抽象出拌和楼、自卸汽车、缆机、施工仓面四种Agent和详细的混凝土转运过程,对各Agent的行为以及它们之间的相互作用进行建模;同时,对影响施工效率的各种连续因素,基于系统动力学方法(system dynamics,SD)进行建模,定量分析疲劳、熟练度等连续影响因素对施工效率的影响;最后,以工作时间、缆机循环时间等为接口变量,建立高拱坝施工的SD-ABMS混合仿真模型。工程应用表明,与传统DES模型以及单一ABMS模型相比,仿真结果与工程实际偏差率分别平均缩小了4.83%和3.5%,为高拱坝施工过程精细化仿真分析提供了新的思路。 相似文献
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为了实现施工过程中灌浆质量的动态评价,需要解决由于灌浆孔与检查孔并非一一对应造成的灌浆施工参数与灌浆质量评价指标数据间难以匹配、由于传统事后破坏性试验检测导致的灌浆质量评价指标难以动态获取以及灌浆施工质量难以动态评价的问题。因此,本研究提出基于Lévy飞行改进的鲸鱼优化算法(whale optimization algorithm improved by Lévy flight, LWOA)和混合核支持向量机(mixed kernel function support vector machine, MKSVM)的帷幕灌浆施工质量模糊综合动态评价方法。首先,基于分形理论和改进反距离加权平均方法求解了检查孔处灌浆等效施工参数,进而实现了施工参数与评价指标数据间相互匹配,建立了用于训练模型的数据集。其次,结合LWOA具有参数少、收敛速度快的特点以及混合核能够兼顾局部学习和全局泛化的优势,基于LWOA和MKSVM算法实现了灌后透水率、二次渗透指数、裂隙填充率、岩石质量等级和声波波速等评价指标的高精度动态求解。再次,采用模糊综合评价方法对帷幕灌浆施工质量进行模糊综合动态评价分析。最后,以某水电站坝基帷幕灌浆施工质量模糊综合动态评价分析为例,验证了本方法具有高精度和动态性的特性。 相似文献
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复杂施工条件下无人碾压机群协同全覆盖路径规划研究 总被引:6,自引:5,他引:1
无人碾压是大坝碾压施工领域研究的热点。大坝施工具有坝面面积大、料区多、障碍物多等复杂特点,这给无人碾压机群协同作业带来挑战。研究无人碾压机群高效协同全覆盖路径规划对于保证无人碾压机在大坝复杂施工条件下的碾压质量和进度具有重要意义。本文提出一种无人碾压机群协同全覆盖路径规划的新方法,包括作业面分解、子作业面规划、子作业面连通和机群任务分配等步骤。首先,针对存在障碍物的不规则边界作业面分解问题,采用Boustrophedon算法将其拆分成较少的无障碍物子作业面;其次,提出满足搭接法和错距法碾压施工原理的碾压运动模型(CMM,Compaction Motion Model)来进行子作业面路径规划;再者,将各子作业面连通施工顺序优化问题建模为TSP模型(TSP,Traveling Salesman Problem),采用混沌理论改进蜻蜓算法的搜索机制,构建混沌蜻蜓算法,以求解较优的子作业面间转场路径;最后,建立无人碾压机群作业时间成本函数,并以最小化时间成本为准则将全覆盖路径分配至各无人碾压机,实现无人碾压机群的高效协同全覆盖路径规划。以心墙堆石坝为例,通过Matlab仿真对比和工程应用,结果表明本文所提出的方法能够实现复杂施工条件下的无人碾压机群的协同全覆盖最优作业路径规划。同时,在碾压质量方面能够满足各料区碾压达标率均高于95%,在碾压效率方面无人碾压机设备利用率均高于97%。本研究为大坝碾压机群无人驾驶协同全覆盖路径规划提供了一种新思路。 相似文献
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在水电工程坝基三维离散裂隙网络(Discrete Fracture Network,DFN)随机建模中,关键在于对裂隙的倾向、倾角、开度等几何多参数的多维联合分布估计。然而,现有基于典型分布的DFN模拟方法存在缺乏考虑裂隙参数之间的相关性,且难以实现对裂隙参数多维联合分布的高精度概率密度估计的问题。针对上述问题,本文提出一种改进的自回归流模型——密度峰值聚类自回归流(Density Peak Clustering Autoregressive Flow,DPCAF),通过采用高斯混合分布与DensityPeak聚类算法改进标准化特征空间的基础分布,弥补自回归流在分布估计的过程中难以考虑裂隙优势分组的不足,提高对于多峰的联合分布的拟合能力;进一步提出基于DPCAF模型的裂隙网络多参数模拟方法,考虑裂隙几何参数之间的相关性,实现其多维联合分布的精确极大似然估计与采样。工程应用结果表明,DPCAF模型相比于现有基于典型分布的方法能够更好地拟合复杂的多参数联合分布,且具备能够建立裂隙几何参数关联关系的优势,从而保证了DFN模型的可靠性。 相似文献
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针对当前长距离调水工程突发险情等级判定多采用实数形式的完备判断矩阵进行决策,无法解决决策信息异质和决策信息不完备问题的不足,提出了基于连续区间有序加权几何(continuousorderedweightedgeometric,C-OWG)算子和鲸鱼优化算法(whaleoptimizationalgorithm,WOA)处理异质不完备信息的应急响应级别判定方法。首先,构建基于C-OWG算子的异质残缺判断矩阵处理模型,弥补现有方法难以处理应急决策过程中同时存在的精确数、区间数和模糊数等异质偏好信息的不足。然后,耦合鲸鱼优化算法进行残缺判断矩阵填充,建立耦合C-OWG算子和WOA优化方法的应急响应级别判定模型,提高经典决策方法对不完备信息的处理能力,并避免信息填充过程中易陷入局部最优的缺陷。最后,采用层次聚类方法对群体专家意见进行集成,实现异质和不完备信息下长距离调水工程突发险情等级的高效判定。通过将所提方法应用于某调水工程渠道破坏的应急响应级别判定,验证了其合理性和可行性。 相似文献
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灌浆流量是最重要的水利工程灌浆参数之一,通过对灌浆流量的有效预测,可以实现对异常工况的提前响应,以保障施工质量与工程安全。然而由于灌浆过程面临的复杂地质情况,灌浆流量数据存在强非线性与波动性的特点,难以获得令人满意的计算精度。现有灌浆流量预测存在的不足如下:传统神经网络模型对时间序列特征提取和加工处理不足,导致预测精度有限;传统神经网络模型测试集进行一次计算仅能输出一个结果,进行多个时间步预测需要繁杂的多次计算;单测点预测结果预测时间短并且无法反映灌浆流量序列变化的整体趋势,不利于控制灌浆流量和保障施工质量。针对上述问题,本研究提出基于CEEMDAN-Transformer的灌浆流量混合预测模型。基于完全自适应噪声集合经验模态分解(Complete Ensemble Empirical Mode Decomposition with Adaptive Noise,CEEMDAN)方法将灌浆流量分解为本征模函数与残差信号,解决灌浆流量数据的非线性与强波动的问题;采用多头注意力Transformer实现多个本征模函数(Intrinsic Mode Function,IMF)序列到序列的预测,采用多头注意力机制来构建输入和输出的全局依赖关系,提升时间序列参数特征提取水平;最后,建立时序测点多输入多输出模型实现灌浆流量预测,提升多输出序列计算效率,反映整体趋势的多输出序列能够为灌浆流量控制提供参考。工程应用结果表明,本研究提出的基于CEEMDAN-Transformer的灌浆流量混合预测模型具有较好的计算精度和计算效率。 相似文献
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高拱坝建设进度与质量智能控制关键技术及其应用研究 总被引:1,自引:0,他引:1
我国高拱坝工程多位于西南高山峡谷地区,自然环境条件复杂,正面临着如何实现复杂建设条件下进度与质量的精细化管控问题。随着物联网、人工智能、大数据、智能视觉以及云计算等新一代信息技术快速发展,为高拱坝建设进度与质量智能控制提供了技术支撑。首先阐述了高拱坝建设进度与质量智能控制研究的背景、基本概念和研究内容;其次梳理了高拱坝建设进度与质量智能控制的关键技术;最后以某实际高拱坝工程为例,分析了高拱坝建设进度与质量智能控制关键技术的具体应用及取得的成果,为高拱坝工程智能化建设提供了理论基础和技术支撑。 相似文献