基于小波网络的大坝变形监测建模与预报

针对BP网络模型收敛速度慢和易陷入局部最小的不足，本文提出将小波网络用于大坝变形监测的拟合和预报，并对浙江省紧水滩拱坝的坝顶径向位移测值建立了小波网络模型，取得了很好的精度。     

基于某混凝土拱坝的坝顶位移回归分析

通过对混凝土拱坝拱冠梁处垂线位移多年监测资料的分析模拟建立坝顶位移统计回归模型。采用逐步回归法,分析水压分量、温度分量、时效分量对坝顶位移的影响量。统计分析回归模型较好地反映了大坝的变形规律与变化趋势,该模型的建立,为今后大坝运行安全性态和预测大坝变形发展规律提供了有效分析手段和途径。     

基于SSA-LSTM的混凝土拱坝变形预测模型

由于混凝土拱坝在变形过程中有明显的非线性特点,因此参数过多和陷入局部最优的问题是大坝变形预测模型过程中较为常见的问题。通过将麻雀搜索算法(SSA)引入长短期记忆神经网络(LSTM)中,进行超参数优化,建立了SSA-LSTM模型进行混凝土拱坝变形预测模型。以某拱坝多个测点的实测径向位移数据为例,将水压、温度和时效作为输入,坝体径向位移作为输出,使用SSA-LSTM模型与传统的变形预测模型BP神经网络、极限学习机(ELM)和支持向量机(SVM)分别进行回归预测,结果表明SSA-LSTM模型具有较强的预测能力,可用于大坝安全的预警预报。     

拱坝空间位移场安全监控模型应用研究

根据拱坝的结构特点，结合某拱坝实测资料，深入分析了坝体垂线径向位移的时空变化规律，在常规统计模型的基础上，建立了坝体径向空间位移场，以从时空角度量化分析坝体的变形性态，并实现大坝的实时监控，确保大坝的安全运行。     

基于质量检测与安全监测数据的补强拱坝弹性模量反馈

针对施工期进行补强加固处理的高拱坝在长期服役后真实材料力学参数是否满足设计要求的问题,本文依托某施工期补强碾压混凝土拱坝工程,首先采用钻孔取芯、大坝弹性波CT及表面波法(SASW)和现场普查相结合的方法进行大坝混凝土质量检测;进而基于变形监测资料对拱坝的实测位移进行定性分析;然后通过建立径向位移统计模型进行定量分析;接...     

基于ABCA-SVM的大坝变形预警模型

合理分析大坝变形监测数据序列特征,精确预测大坝变形状况,是大坝安全监测的重要内容。针对常用大坝安全监测分析模型存在的不足,将人工蜂群算法与支持向量机模型结合起来,利用人工蜂群算法全局搜索能力强、收敛速度快等优点对支持向量机模型的惩罚因子C和核参数δ进行优化,建立了ABCA-SVM模型。某水电站大坝坝顶某点的112组径向位移预测实例表明,ABCA-SVM模型预测精度高于标准SVM模型的,可以在大坝安全监测领域推广应用。     

凤滩大坝变形特性及安全裕度研究

针对凤滩大坝的具体情况,结合位移原型观测资料的分析结果,分别采用统计模型法、混合模型法分析凤滩大坝坝顶水平位移变化规律,在此基础上运用置信区间估计法和典型小概率法拟定凤滩大坝坝顶水平位移的安全监控指标,并基于变形监控指标提出评价大坝变形安全裕度的方法.     

凤滩空腹重力拱坝变形的时空模型

凤滩大坝为混凝土空腹重力拱坝,变形性态有其特殊性。本文利用位移时空监测模型的基本原理,建立了凤滩空腹重力拱坝的挠曲线模型,并应用其分析了坝体径向位移的变形规律,取得了令人满意的效果。     

纪村大坝坝顶垂直位移监测资料分析

根据水工建筑物安全监控理论,运用逐步回归分析方法建立了纪村大坝坝顶垂直位移的统计模型,对监测资料进行了定性和定量分析,揭示了该电站坝顶垂直位移的变化规律,并利用统计模型提取了典型年份水压分量、温度分量和时效分量在大坝垂直位移中所占的比例,为分析大坝的运行状态提供了依据.     

基于统计模型的白石水库坝顶位移分析

利用统计模型原理,对白石水库大坝坝顶水平位移和垂直位移进行解析计算,定量分析了影响坝顶位移的主要因素及影响程度,并根据分析成果,对今后大坝安全监测工作的重点给出了建议。     

基于改进BP神经网络的大坝安全监测预报模型

合理有效的安全监控预报模型,是保障大坝的安全运行的重要手段.针对传统统计模型预测精度不高的问题,通过对BP神经网络的优化改进,建立基于逐步回归特征选择算法筛选输入变量、自适应学习率和附加动量因子网络学习的BP神经网络预测模型,并将该模型用于某混凝土拱坝的变形预测中.结果表明,改进的BP网络预测模型具有出色的非线性逼近能...     

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。     

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。     

万家寨水利枢纽坝顶垂直变形分析

分析了万家寨水利枢纽坝顶垂直位移的变形趋势,并进行特征值统计分析;用广义线性多项式逐步回归方法建立了变形统计模型,并对大坝工作性态进行了初步分析.结果表明:坝顶垂直变形是温度、时效、库水位等因素综合作用的结果,温度对坝顶垂直变形的影响最为明显,符合重力坝坝顶垂直位移变形规律.     

基于马尔可夫链2卡尔曼滤波法的拱坝变形预测

变形监测分析和预警对大坝健康运行起着关键的作用,但是监测数据都不可避免地存在随机误差。卡尔曼滤波法可以有效地剔除测量数据中的噪声,然而,利用其对大坝未来的趋势位移做出预测时与实际情况吻合度不高。因此提出了马尔可夫链-卡尔曼滤波法,既能剔除测量数据噪声又可以准确的预测未来位移。利用浙江某拱坝位移实测资料,拟合并预测了该大坝的变形,验证结果表明该方法的拟合预测效果良好,可用于拱坝变形预测和安全监控。     

普定水电站大坝外部变形监测资料初步分析

普定水电站是我国应用碾压混凝土筑坝新技术兴建的第1座碾压混凝土拱坝,也是我国"八五"重点科技攻关专题项目之一.其大坝外部变形监测项目有水平位移、垂直位移和垂线3项,通过对该电站多年监测资料的分析,可了解大坝变形规律,掌握大坝运行状态.目前大坝变形监测测点测值正常,大坝运行安全可靠.     

混凝土重力坝垂直位移统计回归模型与工程应用

结合北峰山混凝土重力坝垂直位移监测资料,分析了大坝的垂直位移变化规律,并运用逐步回归分析法,建立垂直位移监测预报模型,结果表明,水压分量和温度分量是影响坝顶垂直位移的主要因素,时效分量也对垂直位移有一定影响,但影响不大,大坝的坝顶垂直变化规律基本正常。通过对垂直位移监测资料的建模分析,对大坝安全管理提供了参考依据。     

根据历史位移预报大坝变形的神经网络方法

根据东江大坝变形水平位移实测数据分别建立统计模型和神经网络模型，以历史位移值作为参数来进行预测、预报，与采用变形因子作参数不同。实践表明，根据历史位移值来预报大坝变形是可行的，在预报精度方面，神经网络模型比统计模型得到的结果稍优。     

相空间神经网络模型在大坝安全监控中的应用

本文将混沌理论和神经网络理论相结合，并针对某一混凝土重力坝水平位移实测值建立相空间模糊神经网络预报模型。首先对水平位移的实测序列，进行相空间重构，求算关联维，说明该序列存在混沌成分和奇异吸引子；应用自适应模糊神经网络，对水平位移实测序列构成的相点，建立相空间神经网络模型。计算结果表明，相空间神经网络模型用于大坝监控中是可行的，其预报精度优于常规的统计回归模型，能揭示大坝的非线性性质，能更好地对大坝运行性态进行分析。     

基于交汇测量法的水库大坝外部变形监测研究

水库大坝外部变形监测分为水平位移监测和垂直位移监测两部分，其中水平位移监测网坐标系统采用独立坐标系统，高程由坝顶高程联测而得。在大坝坝顶及大坝下游坝坡共布设4条视准线，观测大坝水平位移，采用交汇测量法观测。结果表明，大坝水平位移和垂直位移的各项观测误差均小于规范规定的允许限差，观测精度达到规范要求，可作为今后大坝表面变形计算的依据。