柴河水库大坝坝基渗流监测数据研究

柴河水库大坝右坝段坝基存在渗漏问题,为了水库大坝的安全建设和运行对大坝监测数据进行研究非常重要。采用逐步回归分析法对大坝坝基测压管多年监测数据建立了统计回归分析模型,计算结果表明,观测值与拟合值统计复相关系数较大,估计标准误差较小,模型有效地反映了坝基渗流的变化规律和发展趋势。为了监控大坝的安全运行和辅助决策,利用小波神经网络建立了有效的坝基渗流量预测模型,计算结果表明,该预测模型收敛速度较快、预测精度较高,能正确地模拟和预测大坝的渗流量。     

基于LMBP神经网络的土石坝渗流压力预测

渗流压力是反映大坝工作状态的重要物理量,对渗流压力进行预测分析可以及时了解大坝渗流状况和趋势。为克服标准BP算法收敛速度慢、泛化能力弱和计算量大等不足,引入LM算法优化标准BP神经网络的权值和阈值,提高BP神经网络对土石坝渗流压力的预测效果。根据渗流分析,给出了渗流压力的统计模型,由统计模型选取上下游水位、降雨和时效作为神经网络输入层因子,以渗流压力作为输出层因子,建立了3层LMBP神经网络大坝渗流压力预测模型。利用MATLAB进行了多组仿真试验,确定了使本次渗流压力预测效果更好的训练样本数据量区间。以渗流压力实测数据及同期库水位和降雨资料作为训练样本,在选取适当数据量的训练样本的基础上,运用LM算法对BP网络进行训练,利用测试样本对训练好的神经网络进行测试。将同结构的LMBP神经网络和标准BP神经网络应用于某土石坝渗流压力的预测中,应用结果表明,LMBP神经网络收敛速度更快、拟合和预测精度更高,在土石坝渗流压力分析和预测应用方面是可行的。     

双塔水库大坝渗流观测分析

为了有效地根据双塔水库大坝原始观测资料来分析坝体和坝基中存在的渗流问题,以渗流理论为基础,结合双塔水库实际,从水位、坝基排水以及时效等因素对渗流的影响,对水库坝体和测压管以及大坝渗流量等观测资料进行了分析。     

小波神经网络在柴河水库坝基渗流量预测中的应用

小波神经网络是基于小波变换与人工神经网络的一种前馈型神经网络.文中将小渡神经网络模型应用于柴河水库右坝段坝基渗流量的预测,利用实测资料对其模拟计算结果进行检验.通过与BP神经网络模型的预测结果比较,证明小波网络模型的收敛速度更快、预测精度更高.     

陡河水库主坝渗流观测分析

渗流观测是土坝观测的关键,根据坝体和坝基测压管观测资料,分析了陡河水库主坝渗流的现状及其对主坝渗透稳定的不利影响,对大坝坝体及坝基渗透稳定与安全作出评价,得出结论并提出建议,为水库的安全运行提供科学依据。     

基于逐步回归法的BP神经网络在大坝渗流分析中的应用

以大坝渗流监测数据为分析对象,建立逐步回归-优化后BP神经网络模型,运用matlab工具箱函数,采用L-M算法训练函数,比较不同的网络结构的计算速度。以江西省大余县油罗口水库为例,对大坝进行渗流分析。结果表明,采用逐步回归-优化后的BP神经网络模型可提升训练速度,提高计算效率,在统计模型预测精度较差时,拟合效果提高明显。     

BP神经网络模型应用于大坝原型观测研究

针对传统的多元线性回归方法的不足,提出将BP神经网络模型应用于大坝原型观测数据处理。并介绍了BP神经网络模型的结构和算法,以及训练样本的归一化处理方法;将BP模型应用于黑河金盆水库大坝原型观测,结果表明,其模拟和预测效果均优于多元线性回归模型。     

幸福水库大坝渗流安全分析及评价

由于上下游水头差的影响,土石坝坝体和坝基中的渗流可能导致坝体出现渗流冲刷、管涌、渗漏,严重时将会导致坝体溃决,以长期的渗流观测资料和二维渗流有限元计算等手段对大坝渗流情况分析得到广泛的应用研究。以江西幸福水库大坝为研究对象,在分析幸福水库大坝渗流观测资料和二维渗流有限元计算结果的基础上,对幸福水库大坝的渗流安全状况进行分析,结果表明,混凝土防渗墙防渗效果良好,大坝各区域渗透坡降满足安全运行要求,坝肩处存在绕坝渗流问题,整体渗流状况较好,为保障水库大坝安全运行管理提供科学依据。     

从水工观测资料分析大坝的安全稳定性

本文以水工观测资料为依据,对城西水库大坝渗流安全现状以及在未来高水位运行条件下的大坝渗流安全进行分析,认为水库大坝河槽段坝体和坝基在高水位运行时均存在较大的安全问题,应尽快采取工程措施,确保大坝安全.     

鸭河口水库大坝安全监测分析

鸭河口水库大坝变形观测标点的布置情况,对建库以来的观测资料进行了整理分析,分析表明:大坝沉降及固结符合一般规律;坝基渗流符合土石坝渗流的基本规律,说明上堵下排措施和土坝的多年固结发挥着明显作用,大坝坝体和坝基内部已基本形成均匀稳定的渗流场。