湍河渡槽充水试验监测与分析

为了解湍河渡槽的安全性,有必要对湍河渡槽各部位进行监测布置及充水试验分析。为此,针对湍河渡槽工程结构安全情况,基于其监测设计的主要技术依据,分析了湍河渡槽各部位的监测项目与仪器布置安排,结合湍河渡槽实施了两次充水试验,对其中一些重点监测项目的监测数据进行了分析。分析结果表明,充水试验期间渡槽垂直位移受充水试验影响较大,混凝土钢筋应力受环境温度影响较大,基础渗压变化不明显,监测项目均处于安全状态。研究成果可为同类工程提供技术借鉴。     

杨家坝渡槽结构应力与变形三维有限元分析

针对杨家坝渡槽跨度较大导致的安全问题,采用初始应变法施加预应力,考虑了渡槽在运行过程中的11种工况,对渡槽结构应力与变形进行了三维有限元分析,得出了渡槽结构应力和位移的分布规律.结果表明,渡槽槽身位移和挠度较小,满足现行规范要求;槽身一般均处于压应力状态,且最大压应力小于混凝土容许值;在温降与夏季日照工况下槽身的最大拉应力明显超过混凝土容许值,建议在槽身两边各增加一束预应力钢绞线.     

基于确定性模型的渡槽材料参数反演分析

针对传统反演方法分析各分量时不能很好反映实际情况的问题,提出以气温和水温为边界条件确定温度分量,并考虑短期水荷载对时效分量的影响,建立渡槽运行期位移确定性监测模型。依托克孜河渡槽充水试验位移监测资料,利用Midas软件、多元回归分析及Fortran程序计算得到渡槽位移监测模型各分量因子表达式及各测点的弹性模量、温度膨胀系数。结果表明,模型各分量结果均具有较高精度,各分量对槽身竖向位移的影响大小为水压温度时效;基于此得到的渡槽材料参数更加符合实际,计算过程明了可靠,该方法具有一定理论意义及参考价值。     

基于充水试验和有限元分析的超服役期U形薄壳渡槽结构性能研究

针对超服役期渡槽结构运行的安全性问题,基于东村超服役期U形薄壳渡槽工程实例,提出考虑局部破损情况下的有限元分析方法,结合原型充水试验成果和ANSYS有限元分析结果对超服役期U形薄壳渡槽的结构性能进行分析研究。对比分析原型充水试验与有限元计算结果可知,渡槽结构应力分布规律近似符合简支梁受弯规律,考虑局部破损情况下的有限元分析结果与现场实测结果吻合较好,基本规律一致,数值接近,考虑局部破损下的有限元分析方法可行且结果较准确;现场试验成果及数值模拟计算结果中,渡槽在不同水位下产生的应力与变形均较小,小于规范及设计要求的允许限值,验证了超服役期渡槽的安全性和可靠性;提出了渡槽加固的建议,可为同类工程分析研究提供参考。     

基于小波分析和灰色BP神经网络的滑坡位移预测

滑坡位移时间序列预测对滑坡灾害预警和防治具有重要意义。滑坡位移时间序列具有高度的非线性特征,含有大量噪音且采用常规非线性模型难以准确预测。对此,提出基于小波分析(WA)—灰色BP神经网络的滑坡位移预测模型。该模型先采用小波分析法将滑坡位移时间序列分解为不同频率分量的滑坡子位移,然后采用灰色BP神经网络对各滑坡子位移进行预测,在此基础上将预测得到的各子位移值相加,最终得到预测出的滑坡位移值。以GPS监测获得的郑家大沟滑坡#1监测点的位移时间序列为例,采用WA-灰色BP神经网络模型对其位移进行预测,并与WA-BP神经网络模型及未进行小波分析的单独灰色BP神经网络模型进行对比分析。结果表明,WA-灰色BP神经网络模型准确预测出郑家大沟滑坡#1监测点的位移值,且具有比WA-BP神经网络模型和单独灰色BP神经网络模型更高的预测精度。     

库水位变化条件下堆积体滑坡变形特征及稳定性分析

为研究库水位变化条件下堆积体滑坡的变形特征及稳定性,以三峡库区某典型堆积体滑坡为例,结合已有的监测资料,分析了变形与时间、变形与水位之间的变化规律,并采用FLAC二维数值模拟方法,建立了数值模型,分析了库水位变化条件下滑坡内的应力应变情况。结果表明,库区回水对滑坡的变形和稳定性影响巨大;二维数值计算的变形位移场与现场监测的位移基本吻合,说明数值计算可以较好地模拟库水位变化条件下的堆积体应力应变情况。     

不同地基模拟及流固耦合方式对渡槽地震响应分析

为探究地基模拟及流固耦合方式对渡槽地震动响应结果的影响,以长岗坡渡槽为例,考虑水体-结构-地基的耦合作用,对渡槽模型进行直接流固耦合(FSC)无质量地基、FSC粘弹性边界、Housner无质量地基、Housner粘弹性边界四种模拟组合的地震动响应分析。结果表明,模拟粘弹性边界地基得到的应力-位移响应结果均小于无质量地基的结果,其FSC模型中支墩最顶部A点Y向(横槽向)正向位移增幅最大,从0.003 35m增至0.008 61m;FSC模型得到的地震位移响应结果相较于Housner模型均降低。     

强震作用下南水北调双洎河渡槽结构非线性分析

渡槽作为一种常用输水建筑物,若处于地震高烈度区,抗震性能对其运行安全至关重要。为此,基于有限元分析软件ABAQUS开发了一种适用于大型双槽渡槽结构——南水北调双洎河渡槽工程的模拟钢筋混凝土材料非线性的纤维梁单元子程序,开展非线性地震响应分析,得到关键部位应力-应变曲线,以及跨中位移、速度、加速度、墩底弯矩、剪力时程曲线等。计算结果表明,强震作用下双槽渡槽非线性模型与线弹性模型地震响应差异较大,其中跨中位移、速度、加速度峰值非线性模型计算结果均有所增大;而墩底弯矩、剪力峰值有所减小;相同调幅下不同场地地震波的输入对结构响应峰值也有影响。所得结论为双槽渡槽结构的抗震设计计算提供了参考。     

渡槽在折线温差分布下的横向温度应力计算

为分析渡槽在折线温差分布下的横向温度应力,运用公路桥梁规范中折线温差分布函数,推导了渡槽在折线温差分布下横向温度自约束应力和框架约束应力计算公式,计算了渡槽在冬季骤然降温作用下的温度应力。计算表明,渡槽外表面总应力是壁厚和温差的函数,当壁厚不变,温差减小50%时,其温度应力也相应减小50%,当温差不变,壁厚减小50%时,其温度应力减小21%;与指数温差分布函数计算的温度应力值相比,该方法计算值较小,在设计时若按此考虑渡槽温度荷载,则能显著提高渡槽的安全性能。     

杨家坝大跨度简支预应力渡槽徐变效应分析

针对杨家坝大跨度简支预应力渡槽在长期荷载作用下单跨结构稳定、挠度是关系到渡槽安全与正常运行的问题,采用有效模量法借助有限元软件ANSYS建模,计算了渡槽槽身在假定荷载保持不变条件下由徐变引起的应力和挠度,分析了渡槽的安全稳定性.结果表明,该渡槽徐变应力和挠度均满足现行规范要求,为工程设计提供了重要参考.     

河北南部平原不同土壤质地下土壤墒情动态预报

土壤墒情预报是农田灌溉和区域水资源管理的重要基础性工作。为更加准确地预报土壤墒情,通过经验统计法,以河北南部邯郸市为例,基于该地区测站近十年的土壤墒情监测资料,以壤土、粘土两种土壤质地类型作为区分依据,分别建立土壤墒情动态预报模型,并将预测值与实测值进行对比验证。结果表明,模型预报具有较高精度,达到了甲级预报水平,能够准确预测两种土壤质地下土壤墒情情况。该成果对合理预测土壤墒情,指导农业生产,促进水资源合理利用具有现实意义。     

改进的非等间距GM(1,1)模型在大坝位移预测中的应用

针对传统GM(1,1)模型在大坝位移预测中的缺陷,通过引入时间变量构建缓冲算子、重构背景值、优化残差等方式改进传统GM(1,1)模型。以某大坝测点径向位移样本为例,分别采用两种模型对观测值进行拟合预测。结果表明,改进的非等间距GM(1,1)模型预测精度有较大提高,更适用于大坝位移监控。研究成果可为大坝位移预测提供参考。     

西藏地区水库水温预测方法适用性研究

水库水温预测方法在高海拔地区的适用性尚缺乏相关研究。对此,以旁多水库为例,运用经验公式法、垂向一维水温模型及立面二维CE-QUAL-W2水温模型对旁多水库水温进行预测。各预测结果与实测值对比表明,经验公式(张大发法和朱伯芳法)在旁多水库的水温预测中适用性较差,垂向一维水温模型和立面二维CE-QUAL-W2水温模型预测较为科学。在西藏高海拔地区水库水温预测中,建议将垂向一维水温模型和立面二维水温模型作为水温预测的主要方法,并提出了高海拔缺资料地区水库水温预测模型的运用建议。研究成果可为西藏高海拔地区的水温预测提供参考。     

戈兰滩水库垂向水温分布预测

针对戈兰滩水库水文分层特性,采用一维垂向水库水温数学模型进行该水库的水温分布-预测。该模型充分考虑了入流、出流、垂向扩散等影响因素。对平水年进行水温分布预测,预测结果较好的反映了戈兰滩水库的实际状况,也与水温分布类型判别结果相吻合,因此是合理的,可供对坝体进行应力分析时采用。     

改进的非等间距GM(1,1)大坝位移监控模型

针对传统GM(1,1)监控模型在拟合和预测大坝位移方面的不足,通过采用积分方式重构背景值、引进最佳赋权矩阵体现原始数据的时间影响效应、优化残差等途径,提出了改进的非等间距GM(1,1)大坝位移监控模型。结合工程实例,对比分析表明改进的GM(1,1)监控模型相比于传统GM(1,1)监控模型在对大坝位移原始监测资料分析的基础上,预测精度有较大提高,可作为一种新的预测手段应用于大坝位移预测中。     

三峡库区白家包滑坡变形特征及位移预测分析

为降低白家包滑坡可能造成的危害,收集并分析白家包滑坡自2006年以来的专业监测数据及变形机制,确定降雨和库水位等外界因素是导致滑坡体变形的主要因素。为预测白家包滑坡在外界诱因下的位移发展变化趋势,采用灰色关联法计算滑坡位移与降雨量、库水位升降的关联性,利用BP神经网络算法预测白家包滑坡累计位移,并对比分析了实测位移与预测位移的差异。结果表明,库水位下降和降雨是诱发白家包滑坡变形的主要因素;BP神经网络算法预测效果较好,白家包滑坡在2014年10月~2016年10月的累计位移预测曲线呈台阶状变化,ZG324、ZG326测点的最大位移达到1 031、1 209mm。     

小生境蚁群-BP神经网络在大坝变形监测中的应用

针对BP神经网络在大坝监测数据预测模型中后期预测精度不高的问题,基于小生境蚁群算法的智能搜索能力和强鲁棒性、BP神经网络对大量的输入-输出模式的非线性映射关系的学习存贮能力,将两种方法结合,用小生境蚁群算法优化BP神经网络的建模方法建立了水平位移观测数据的预测模型,并与ACA-BP神经网络和传统BP神经网络进行了对比分析。结果表明,本文方法可加快BP神经网络收敛速度、增强局部搜索能力,具有更高的预测精度。     

基于随机森林算法的大坝应力预测模型的构建及其应用

针对传统统计模型在大坝应力监测时预测精度不高且容易出现过度拟合现象,将随机森林算法引入大坝应力预测中,构建了基于随机森林算法的大坝应力预测模型,对某混凝土重力坝的应力监测数据进行处理、分析和预测,并以平均绝对误差、平均误差平方和及相对误差平方和为指标与多元线性回归模型和神经网络模型进行对比。结果表明,当预测范围在训练集样本范围内时,基于随机森林算法的大坝应力预测模型的预测精度较高,稳定性较好,为大坝应力预测提供了一种新途径。