云峰大坝弹性参数识别的神经网络方法

基于人工神经网络方法，根据云峰大坝坝顶水平位移观测资料能够识别大坝混凝土和岩石基础的弹性模量。采用ＢＰ学习算法，并通过增加阻尼项以及对观测数据的归一化处理，避免迭代过程中的振荡性，提高了参数识别精度，将弹性模量识别结果代入到有限元模型中，计算所得到的坝顶水平位移与坝顶观测水平位移水压分量的最大误差小于０．１５ｍｍ。工程实际应用表明，用神经网络方法识别材料参数具有识别精度高和收敛速度快等特性。     

混凝土坝的位移确定性模型研究

本文介绍混凝土坝位移确定性模型建立的基本原理、方法和公式,即用有限元法计算大坝某些观测控制点在外荷载作用下的位移,由此值与实测值进行最小二乘法拟合,求得水压分量和温度分量的调整参数和时效分量,从而建立位移的确定性模型。并以佛子岭连拱坝(以下称佛坝)13号垛的坝顶水平位移为算例,介绍确定性模型建立的全过程。实践证明,确定性模型与实测值的拟合精度较高,后验预报可靠。     

偏最小二乘回归在大坝安全监控中的作用

针对统计回归计算中出现的水压因子难以入选和入选以后计算结果不合理的困难，本文应用偏最小二乘回归建立坝顶水平位移的统计模型。计算结果表明，相对于逐步回归和多元回归，基于偏最小二乘法的回归模型，取得较合理的结果。     

偏最小二乘回归在大坝安全监控中的应用

针对统计回归计算中出现的水压因子难以入选和入选以后计算结果不合理的困难，本文应用偏最小二乘回归建立坝顶水平位移的统计模型。计算结果表明，相对于逐步回归和多元回归，基于偏最小二乘法的回归模型，取得较合理的结果。     

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。     

水工建筑物观测数据概率分布的模糊识别方法研究

对于水工建筑物观测数据，在过去传统的统计分析分布识别的基础上，研究了利用模糊数学方法对观测数据概率分布形式进行识别，并结合某大坝坝顶水平位移、垂直位移和坝基垂直位移观测数据进行识别，结果表明是有效的。     

水工建筑物观测数据概率分布的模糊识别方法研究

对于水工建筑物观测数据，在过去传统的统计分析分布识别的基础上，研究了利用模糊数学方法对观测数据概率分布形式进行识别，并结合某大坝坝顶水平位移、垂直位移和坝基垂直位移观测数据进行识别，结果表明是有效的。     

奉化市亭下水库大坝位移监测资料分析

大坝安全监测是了解大坝工作性态的有效手段，其中位移监测是大坝安全监测的重要内容；对亭下水库建库以来的位移监测资料作了初步分析，介绍了混凝土重力坝在坝体挠度、坝顶水平位移、坝顶垂直位移等方面的变化规律及其影响因素。     

基于数理统计多元回归模型的拱坝水平位移影响因素分析

为了从海量大坝安全监测数据中揭示大坝变形行为与其影响因素之间的数理统计规律,建立了大坝水平位移多元回归统计模型,并采用最小二乘法获取了统计模型的参数估计值。结果表明：模型计算值与实测值吻合较好,复相关系数较大,剩余均方差较小;所建立的基于最小二乘参数估计数理统计多元回归的分析模型能够有效解释水压分量、温度分量和时效分量对水平位移的影响,为评价大坝运行性态和预测大坝水平位移发展规律提供了有效的分析手段和途径。     

南告大坝水平位移混合模型的建立及监控指标研究

通过混合模型分析南告水电站浆砌石重力坝坝顶水平位移的变化规律,反演坝体的弹性模量,并研究坝顶水平位移的监控指标,为今后大坝安全管理提供有益的依据。     

石门拱坝坝顶水平位移观测资料分析

对混凝土坝来说，影响大坝变形的主要因素有水位、气温、坝体混凝土温度和时效等。本文对石门拱坝７号、９号、１１号坝段实测位移资料进行了分析，讨论了坝顶水平位移的变化规律以及水位和气温对坝顶水平位移的影响。     

深厚覆盖层上沥青混凝土心墙土石坝的应力变形特征

由于深厚覆盖层具有一定的可压缩性,修建在其上的沥青混凝土心墙坝坝体会发生沉降,且最大沉降位于距坝顶2/3坝高处;受坝体的影响,坝基深厚覆盖层也会向上、下游发生水平位移;沥青混凝土心墙存在明显的应力拱效应,蓄水后减弱.以在120 m深覆盖层上修建坝高100 m沥青混凝土心墙坝的有限元分析为例,探讨了沥青混凝土心墙上石坝在深厚覆盖层上的应力变形特性.     

紫坪铺混凝土面板堆石坝震损特性分析

紫坪铺面板坝经受了超设计标准的地震考验,经震后及时修复,目前其监测仪器运行正常,完好率达83%。震后大坝坝顶一次产生了81cm的明显震陷和超过30cm的水平位移,目前坝体变形已趋于稳定,但面板脱空及施工缝错抬现象明显。紫坪铺大坝具有较强的抗震能力,地震后坝体总体稳定,且堆石密度提高,有利于震后永久变形的减小。     

渗透溶蚀对高混凝土坝长期变形影响的数值分析

为实现渗透溶蚀对高混凝土坝长期变形影响的量化分析,以累积Ca²⁺溶蚀量为中间指标,提出了室内快速溶蚀试验所得材料性能演变规律到现场混凝土坝的应用方法;在此基础上,引入环境损伤因子,构建了考虑环境损伤的高混凝土坝非定常时变本构模型,并推导了其黏性应变增量的计算方法。某高拱坝计算结果表明:坝体混凝土的渗透溶蚀导致大坝位移年极值及极值间年变幅均增大,溶蚀100 a后坝顶径向位移增加1.7%,而实测位移HST统计模型所得拟合均方差与最大位移的比例为2.1%,由此表明溶蚀引起的长期位移增量容易被环境荷载的波动及监测误差等因素所隐蔽,进而在研究混凝土坝长期变形时,可不单独考虑坝体混凝土渗透溶蚀的影响,但应注重研究能反映大坝变形时空特征转异的监控分析方法。     

R/S分析法在大坝安全监测中的应用

R/S分析法可以描述自然界非线性系统的某种复杂性。以某水电站大坝坝顶水平位移为研究对象,采用R/S分析法得到其测点水平位移序列的Hurst指数,并根据Hurst指数在不同区间表现出的不同特性,分析坝顶未来的变化趋势。结果表明:该测点未来位移有较明显的增加趋势,应加强监测,以确保未来大坝的安全运营。     

高拱坝抗震安全性能评价指标探讨

随着拱坝建设高度和设防烈度的不断提高,传统的强度评价指标已无法满足抗震安全评价的需求。针对300 m级高拱坝的抗震安全评估,建立了考虑坝体横缝接触非线性、坝体混凝土材料非线性以及坝基岩体断层、夹层非线性的有限元模型,采用地震动逐级加载,分析了拱坝的横缝开度、坝顶变形以及坝体损伤随着地震动强度的变化规律。分析表明:尽管在地震动强度很大的情况下坝体中上部损伤程度很大,但坝顶位移、横缝张开度等响应随地震动强度的变化并没有表现出明显的突变现象,并不适宜作为坝体抗震安全的评定指标和监测指标;相比而言,坝体损伤体积的变化随着地震动强度的增加出现突变,反映了坝体整体的破坏状态,可以作为拱坝抗震安全的评价指标;今后需要解决坝体变形、横缝开度等与坝体、坝基损伤之间的相关性关系。     

本构模型参数对土石坝沥青混凝土心墙位移的影响研究

沥青混凝土心墙坝是土石坝的主要坝型之一,因其具有多种优点而得到广泛应用.针对新疆某沥青混凝土心墙坝进行了有限元计算,分析了邓肯-张E-μ模型参数对沥青混凝土心墙的最大水平和竖向位移的影响,为邓肯-张模型参数取值和计算分析提供参考和依据.     

大体积混凝土导热系数反演分析

大体积混凝土的温度场计算一直是坝工混凝土设计和研究的重点。在分析坝体混凝土温度场时,不仅需要坝区的气温、水温资料,还需要知道坝体混凝土的热力学参数。介绍了大体积混凝土导热系数的反演分析原理和方法。结合江垭混凝土重力坝原型温度资料,利用最小二乘法原理建立数学模型,计算出该大坝大体积混凝土的导热系数。计算结果和实验室数据很接近,表明反演分析方法是可信的。利用反演分析得到的导热系数,一方面可对已建工程进行实际安全度的评价;另一方面能对在建工程的设计、施工进行优化。具有一定的科学价值和广泛的应用前景。     

严寒地区混凝土重力坝变形行为分析与预测模型

变形是环境荷载动态变化与结构性能演化耦合作用下大坝服役性态的直观表征,合理的变形行为分析与预测模型是科学诊断大坝健康态势并预测其未来运行行为的重要科学手段。考虑到严寒地区混凝土坝变形行为受环境温度变化影响显著,为有效解译环境温度动态波动导致的热变形特征,构建了基于实测边界温度的严寒地区混凝土重力坝变形行为分析模型。同时,为深入挖掘变形及其解释变量间复杂的因果函数关系,引入具有优良非线性训练能力的孪生支持向量回归(Twin Support Vector Regression, TSVR),并结合鲸鱼算法(Whale Optimization Algorithm, WOA)对TSVR参数优化求解,据此提出了基于优化TSVR的混凝土重力坝变形预测模型。以严寒地区某混凝土重力坝为例,利用所建变形行为分析模型剖析了该坝某表孔溢流坝段坝顶水平位移变幅大且与其它测点水平位移变化规律相反的不协调变形行为的成因,研究结果对深入认识严寒地区混凝土坝变形行为具有重要价值;同时,基于优化TSVR的变形预测模型拥有出色的非线性信息挖掘与建模预测能力,为高精度预测大坝变形提供了一种新方法。     

积石峡水电站进水口工程坝顶引张线的安装

积石峡水电站是黄河上游继龙羊峡、拉西瓦、李家峡、公伯峡等大型水电站之后的第5座大型水电站。电站采用混凝土面板堆石坝,坝高为103 m,总库容2.94亿m~3,为监测大坝水平位移,在坝顶布置1条长102 m的引张线,利用布设在坝顶各测点的光学比对装置,对各测点进行垂直于偏离基准线的变化量测定,求得各测点的水平位移变化量。对引张线装置的安装,调试以及测量进行了论述。