基于雷达散射特征的堤防隐患诊断技术研究

结合堤防隐患的雷达散射特性,研究了不同堤防隐患在雷达波散射效应下的特征表现,分析 了空洞、渗透、松散体、滑坡、裂缝、漏水等堤防隐患的雷达图谱。研究表明:堤防隐患的成像效果 依赖于雷达设备的技术指标、测量参数和操作方法等因素,隐患图像解释的准确性依赖于图像处理技 术。针对不同堤防隐患和设备物理参数,研究雷达波的散射特征,有助于更高精度地解析图像信息, 是解决雷达波干扰多、衰减快、特征弱等问题的有效途径。结合雷达波的形态、波长、振幅、相位等 特征信息,在对散射信号进行解释时采用二维时频分析的瞬态谱,并运用小波分析、Hilbert变换、Z 变换等方法对图像进行去噪、增强、滤波处理,可对堤身探测范围内的隐患性状、分布、形态信息进 行有效诊断。     

堤防隐患探测中的探地雷达波场特征分析与应用

堤防工程是我国防洪体系中的重要环节。针对堤防中潜在隐患缺陷体,根据不同缺陷体介质的电性特征,建立了相应的堤防隐患模型。依据时域有限差分(FDTD)算法和完全匹配层(PML)的吸收边界条件,构建相应的堤防隐患缺陷体地球物理模型,使用GprMax 2D软件结合自行开发的MatLab程序,获得探地雷达正演波形图。通过波场特征分析,可知不同形态、构造位置和电性参数的隐患缺陷体的探地雷达反射波幅值和形态是不同的。正演结果能准确反映隐患缺陷体的深度、水平位置等空间特征。结合长江四邑公堤堤防隐患探测项目的2个工程实例分析可知,雷达正演模拟与探测剖面结果和工程验证基本一致,表明探地雷达能够有效地探测堤防隐患,该正演方法切实可行。分析典型隐患模型的波场特征有助于指导后期解译工作,从而对缺陷体从定性到定量进行更精确的解译,确保堤防工程的安全运行,保障汛期人民的生命财产安全。     

防渗墙质量检测的弹性波CT图像RBNN融合

探讨了利用径向基神经网络对防渗墙质量检测过程中弹性波CT波速分布图像的优化分析方法。数据计算过程中,以采用弹性波CT跨孔成像技术所获取的防渗墙体的弹性波波速图谱数据为优化对象,以高斯分布函数为基函数建立网络映射,跟踪构建图像的径向基网络模型,并对数据模型的计算性能进行分析。计算结果表明：径向基函数逼近效果好、误差小,其激励函数的局部化特征使其具有收敛速度快的特点,能够有效增强影像中信息透明度,改善解译的精度和可靠性,形成对墙体完整性、连续性更加准确的描述。     

堤防工程险情探测与识别技术研究现状

针对堤防工程隐患特征及其破坏模式进行研究,通过大量搜集相关的基础理论及国内外参考文献,主要总结了管涌、溃坝等堤防典型隐患(险情)探测及险情识别技术的研究现状。对堤防工程隐患检测技术的常用方法如高密度电法、探地雷达成像技术、磁电法、瞬变电磁法、流场法等特点和适用性及其工程应用进行了分析,研究了基于专家经验法、事故树分析法、敏感性分析、神经网络、灰色理论以及人工智能等堤防典型险情识别技术相关理论及其工程实际应用。研究成果可对当前堤防工程隐患快速探测、险情识别存在的一些问题提供一些必要的理论基础,也可为未来将要开展的进一步研究提供参考。     

基于综合物探法的城市堤防浅层渗漏探测

为查清城市堤防隐患情况,摸清堤防不密实、不均匀土体分布,采用探地雷达和瑞雷面波的综合物探法对城市堤防浅层渗水区进行探测,探明了堤防隐患分布的位置和深度,为堤防消险工程设计提供了依据.通过2种方法互相验证、互为补充,克服了单一方法的局限性,为城市堤防浅水区隐患排查提供一种可靠的方法.     

基于探地雷达的软基水闸闸基隐患诊断方法研究

正确认识软基水闸地基安全状况对于合理评估水闸工作性态至关重要,但闸基隐患位于结构下部,具有极强的隐蔽性而难以发现。鉴于探地雷达检测技术具有快捷、精细和无损伤等特点,已广泛应用在结构损伤领域。本文以软基水闸常见的底板脱空病害为例,借助水闸室内模型试验,将探地雷达应用于水闸底板脱空隐患诊断,对比优选了探地雷达探测的关键技术参数,分析研究了脱空区域的探地雷达图像特征;并结合工程实际,开展基于探地雷达的软基水闸闸基隐患诊断原型测试。结果表明：基于最佳参数设置的探地雷达闸基隐患检测结果合理可靠,能够较好应用于软基水闸闸基隐患诊断。     

探地雷达在震后水利工程病险探测中的应用

在介绍探地雷达原理的基础上,结合实例图像探讨了震灾后探地雷达在水坝滑坡、渗漏、防渗墙、裂缝等探测中的应用.分析了运用探地雷达技术对隐患探测的图像特征和诊断方法,为震灾后水利工程病险状况的全面、快速检测提供一种新思路.     

探地雷达多次覆盖技术在堤防隐患探测中的应用

多次覆盖技术作为一种增强信号、压制干扰的方法,广泛应用于地震勘探工作中,可以大大提高有用信号的信噪比。把多次覆盖技术引入探地雷达测量中,通过与剖面法作对比试验论证了多次覆盖技术应用于探地雷达探测堤防隐患的可行性及优缺点。根据试验资料总结了探地雷达工作中雷达波传播规律、工作参数、资料处理方法,这对丰富探地雷达勘探技术是一种有益的尝试。     

各类水利工程隐患的探地雷达影像识别与分析

探地雷达探测图像的成功解释一直是探地雷达技术应用中的关键．通过对较大量的水利。程检测图像的分析，探讨了水利工程隐患图像的成像机理，较系统地阐述了各种水利工程隐患的探地雷达图像特征．     

基于探地雷达隐患检测的堤防渗流数值模拟

探地雷达无损探测技术可有效检测出堤防内部结构情况,但检测结果只是一种表现性描述,仅凭检测结果难以对堤防结构的安全状态进行量化的评估分析。将探地雷达无损检测与数值模拟方法相结合,以淮河入海水道淮安区南、北堤段为例,通过探地雷达检测得到堤防隐患位置轮廓及尺寸,据此概化建立堤防物理力学模型;对堤防模型进行渗流值模拟分析,得到堤防孔隙水压力及水力坡降的变化,从而实现对堤防渗透稳定性的呈化分析和评定。研究表明,在堤防工程管理实践中,将堤防工程的检测与数值模拟分析相结合,有效地为堤防管理和维修加固提供科学决策依据。     

径向基神经网络在水轮发电机组耗流量计算中的应用

传统的水电站厂内经济运行的耗流量计算方法需要通过手工绘制机组效率特性曲线，适应性差，不利于在线操作。文中提出跳过绘制机组效率特性曲线，直接建立水头、出力与耗流量的径向基神经网络模型，以计算任意水头下的耗流量曲线的模型，并应用到某水电站。该模型具有快速、准确的特点，可在线训练、在线应用，有助于水电站厂内经济运行实时系统的实现。     

基于ACC-RBF的水布垭面板堆石坝参数反演分析

蚁群聚类径向基函数(ACC-RBF)神经网络是将蚁群聚类算法和径向基函数神经网络组合运用的一种新型神经网络模型,把该网络用于水布垭高面板坝堆石体的多参数反演问题,在室内试验参数的基础上用有限元计算获得学习样本,采用该网络对坝体堆石料的邓肯E-B模型参数进行反演分析,用反演所得参数结合三维非线性有限元计算坝体应力变形,并与实测资料比较,得出很接近的结论.     

基于GA参数优选的ε-SVR地下水位预测方法

选择径向基核函数建立地下水位ε-SVR预测模型,基于遗传算法实现惩罚因子C、核函数参数γ和不敏感损失函数参数ε的自适应优选,并运用建立的模型对某地傍河试验井地下水位进行预测.结果表明:基于GA参数优选的ε-SVR模型对训练样本的拟合误差平方和仅为0.0022,回归系数达到0.9933,检验样本拟合结果平均相对误差仅为1...     

探地雷达在水利工程质量检测中的应用

依据探地雷达的工作原理,分析了水利工程中不同检测目标的雷达图像特征,并对混凝土结构内埋设钢筋的深度及间距计算进行了探讨。最后针对探地雷达在水利工程质量检测应用中存在的一些问题,提出了今后应进一步展开研究的工作。     

基于AdaBoost集成的WPSO-RBF大坝变形监控模型

变形监测是大坝安全监测的必设项目,由于影响因子众多,常利用神经网络(如BP,RBF等)进行参数选取和模型建立。传统的径向基函数(RBF)神经网络因网络结构简单、收敛速度快而被广泛运用,但其在预测中易陷入局部最优且参数选取不当会对其收敛性产生影响。因此,首先利用动态权重粒子群算法(WPSO)对RBF神经网络的3个参数(隐含层基函数的中心c、宽度d及隐含层到输出层的权值w)进行优化,建立基于WPSO-RBF的大坝变形监控模型,然后将WPSO-RBF模型作为弱分类器,采用AdaBoost算法进行集成,建立基于WPSO-RBF-AdaBoost的大坝变形监控模型。将该模型运用到工程实例中,实例结果显示该模型具有收敛速度快、分类精度高、泛化能力好,可建立较优的大坝变形监控模型。     

基于变精度粗糙集的水电机组故障诊断

将变精度粗糙集理论引入水电机组故障诊断中,利用变精度粗糙集属性约简方法对水电机组故障的检测信息进行约简,提取对故障分类起主要作用的信息,并用RBF神经网络对粗糙集处理后的故障信息进行诊断。该方法不仅克服了神经网络对冗余信息和有用信息识别的局限性,有效地降低了神经网络的输入信息空间维数,减小了神经网络规模,还可以弥补经典粗糙集方法对输入信息中的噪声较敏感、抗干扰能力差的不足,进而达到提高诊断准确性的目的。水电机组振动故障实例的诊断分析结果证明了该诊断方法的有效性和优越性。     

城市内河水环境承载力评价研究

城市内河水环境承载力评价是实现水资源科学管理和水污染综合治理的基础。本文在阐述水环境承载力内涵及评价状况的基础上,对多种方法的适用性和可操作性进行分析,选取人工神经网络模型(BP)和径向基函数人工神经网络模型(RBF)进行内河水环境承载力评价;构建指标评价体系,对BP和RBF模型进行驯化和参数率定,确定水环境综合污染指数,进行城市内河水环境承载力评价。以丽水市城市内河为例,综合评价水环境综合承载状态为弱承载,验证了评价指标和方法选取的可行性,为进行丽水市内河水环境整治提供依据。     

基于RBF神经网络的闸门综合自动化系统失效参数处理

研究了闸门综合自动化系统中状态信息的容错方法，讨论了闸门综合自动化系统中参数失效的判断方法，提出了引入径向基函数（RBF）人工神经网络处理闸门综合自动化系统中参数失效的方法，并介绍了RBF神经网络的结构。实际运行结果验证了所提出的方法的有效性和可行性。     

克鲁伦河月径流混沌时间序列的LS-SVM和RBF预测

采用相空间重构理论计算实测月径流的延迟时间、嵌入维数、G-P饱和关联维数和Laypunov指数,证明克鲁伦河月径流时间序列存在混沌现象。混沌时间序列的最小二乘支持向量机预测模型涉及参数较少,计算过程简便,训练速度快。RBF神经网络预测模型具有较快的训练速度和较强的非线性映射能力。同时,二者在建模中都引用了径向基函数,从而更加简化了非线性问题的求解。实例表明:将这两种模型应用在月径流时间序列预测上,其运算速度都很快,但在预测精度上,最小二乘支持向量机预测模型要优于径向基神经网络预测模型。     

径向基函数网络在湖泊富营养化程度评价中的应用

本文建立了一个ＲＢＦ人工神经网络，并探索用于湖泊富营养化程度评价的可行性，同时 一种简便，快速的训练ＲＢＦ网络的最小二乘算法（ＲＢＦ－ＬＳ算法）在１２个湖泊富营养化程度评价中应用成果表明，本文提出了ＲＢＦ网络及其算法是合理，可行，能用的。