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。     

落坡岭水库大坝水平位移分析

水平位移观测是大坝安全检测的主要项目之一,该文对落坡岭水库大坝27观测点采用视准线法进行观测,并对观测水平位移实测资料进行分析,采用统计模型法对水平位移进行回归分析,模型精度较好,最后讨论了坝顶水平位移的变化规律及水位、气温和时效等因素对坝顶水平位移的影响。     

飞来峡大坝坝顶水平位移安全监控指标拟定

根据飞来峡混凝土坝原型监测资料,选取每年最不利工况时坝顶水平位移监测效应量为计算序列,应用大坝典型监测量的小概率法,对大坝典型坝段坝顶水平位移的安全监控指标进行了初步研究,得出了坝顶水平位移的安全监控指标值,并结合2010年的实测值,分析了大坝的运行状况。结果表明,该坝2010年的水位、气温等环境量均未超过2000—2009年最不利工况时的环境量,并且2010年典型坝段坝顶水平位移的实测值均小于安全监控指标。     

佛子岭连拱坝变形性态分析

针对佛子岭连拱坝垂线改造前后坝顶水平位移实测资料进行分析，分别对新、旧两套垂线系统所测水平位移建立各自的回归模型，深入分析了佛子岭连拱坝的变形性态及变形规律。结果表明：坝体变形主要受温度的影响，水压和时效的影响较小；高水位、低气温、高水温是连拱坝变形最不利的荷载工况。     

潘家口水库大坝水平位移观测成果分析

潘家口水库大坝到目前已运行１２年，大坝观测工作自１９８５年竣工即全面开展，但水平位移观测精度达不到规范要求，因此，１９９０年坝体引张线进行了改造。坝顶视准线于１９９４年改为坝顶引张线，改造后观测精度满足规范要求。文章着重对改造后的水平位移和坝体挠度观测进行了全面的统计分析，认为影响该坝水平变形的主要因素是气温和库水位，呈年周期变化，大坝在高温季节向上游位移，在低温季节向下游位移，而且坝体挠曲变形随坝高增加而增大。     

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。     

坑口碾压混凝土坝观测成果分析

坑日碾压混凝土坝位于福建省大田县境内,是国家重点工业性试验项目,也是我国第一座碾压混凝土坝。坝高56.8m,坝顶长122.5m,正常蓄水位614.5m。坝区多年平均气温17.8℃,绝对最高气温37.7℃,绝对最低气温-6.5℃。其外部观测较简单,仅在坝顶埋设了8处水平和垂直位移观测点。此外有库水位、水温和一般气象观测。内部观测原设计重点放在坝中溢流坝段桩号0 053m处,另外两侧挡水坝段各布置     

某碾压混凝土坝7号坝段异常水平位移原因分析

以某碾压混凝土坝7号坝段异常变形作为分析实例,根据坝体实测温度场,采用有限元法计算坝体温度变化对大坝水平位移的影响,采用混合模型法反演坝体弹性模量。分析结果表明,水位变化对7号坝段水平位移影响幅度在合理范围内,由于坝体温度场受气温影响小,温度分量占比较小,导致库水位分量占比相对较大,因此水平位移表现为与库水位相关性明显;考虑坝体温降及测值突变影响,坝体不存在明显趋势性位移;坝基趋势性位移主要发生在蓄水过程中,正常运行以来坝基向下游变形仅1 mm左右,不影响大坝安全运行。该结论为大坝安全性评价提供了可靠依据。     

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AFSA-RBF模型的混凝土平板坝变形监测

针对混凝土平板坝水平位移监测序列呈非线性变化的特点,采用经验模态分解(EMD)方法对混凝土平板坝水平位移监测序列进行分解,并采用计算最大信噪比的方法对信号进行去噪。面板坝的坝顶上下游方向水平位移主要受上下游水位和环境温度的影响,据此建立AFSA-RBF神经网络模型和RBF神经网络模型,对混凝土平板坝上下游方向水平位移进行预测,结果表明:AFSA-RBF模型能够很好地反映混凝土平板坝水平位移变化趋势和规律,预测结果有较高的精度,符合大坝安全监测的要求,可以在混凝土平板坝安全监测和评价中应用。     

工作基点位移对石塘坝顶位移观测结果影响分析

石塘混凝土重力坝坝顶水平位移观测结果受到了两坝头工作基点稳定性的影响。分析观测结果表明,当工作基点存在明显趋势性位移时,须对坝顶水平位移视准线观测结果进行修正,只有这样才能正确反映坝顶的真实水平位移性态。     

菲古坝顶溢流面板堆石坝运行期变形特性分析

以大坝监测数据为基础，对菲古水库坝顶溢流面板坝蓄水后运行期大坝变形和溢洪道泄槽错动分布规律进行分析和评价。运用数理统计、时空分布分析等手段，对库水位、气温和水温等环境变量进行了相关性分析。认为大坝坝顶水平变形和沉降量均小于安全警戒值；气温和库水位是影响大坝变形的主要环境因素；溢洪道泄槽错动量对温度十分敏感，但相邻泄槽变形协调，错动量较小，泄槽处于较安全状态；通过采用主堆石料混杂少量埋石砼的做法，减少坝顶溢洪道的不均匀沉降是可行的。     

基于正交试验法的新型混合坝参数敏感性分析

基于正交试验设计方法,建立了混合坝的参数敏感性分析模型,系统分析了不同因素对混合坝的抗滑安全性、抗倾覆安全性和混凝土墙最大水平位移的影响。通过与已有计算模型的对比,对所建立的计算模型的准确性和可靠性进行验证。研究结果表明,混凝土墙顶部宽度和坡比是最关键的几何影响因素,对抗滑稳安全性、抗倾覆安全性和坝顶水平位移敏感性较大;支墩的高度对坝顶水平位移影响显著。     

丰满混凝土重力坝材料参数识别研究

根据丰满大坝坝顶水平位移观测资料，采用逐步回归方法分离出坝顶水平位移水压分量，以最小二乘目标函数为基础，建立了正则化最小二乘参数识别方法，数值计算结果表明，该参数识别方法对于基于坝顶水平位移识别坝体混凝土的弹性模量和坝基岩石的弹性模量是行之有效的，并且具有良好的稳定性和较快的收敛速度，参数识别结果表明大坝混凝土的弹性模量与现场取芯实验结果基本一致。     

桓仁大坝运行观测资料分析与研究

桓仁水电站位于浑江中游,处于辽宁省桓仁县城东北,是浑江流域第一期水电开发工程。主要结合观测资料,对近几年桓仁水库的水位、大坝水平位移、垂直位移进行了比较。结果表明:①2007-2011年水库无破坏运行状况,水库水位变幅未超过历史水位变化范围;②大坝各坝段近5年位移值及变幅呈正弦规律变化,夏季温度高,坝体向上游平移,冬季温度低,坝体向下游平移。对比表明:左岸挡水坝段位移比中部溢流坝段和4#以右的挡水坝段位移略小;③坝顶沉陷随气温呈正弦规律变化,夏季气温高,坝体上抬;冬季气温低,坝体下沉。对比表明:中间溢流坝段沉陷量比两侧挡水坝段沉陷量略大。     

丰满大坝2010年汛期高水位观测资料分析

2010年7月29日以来,丰满大坝一直处于高水位运行。汛期最高水位达到263.41 m。文章对高水位期的坝顶激光水平位移、坝顶激光垂直位移、坝基纵向扬压力、坝基横向扬压力、坝体漏水、坝基漏水、大坝现场巡视检查资料进行分析,得出分析结论。     

基于优化TSVR的混凝土重力坝变形预测模型

以某混凝土重力坝为研究对象，基于孪生支持向量机算法(TSVR)优化算法，建立大坝变形预测模型，分析不同因素对混凝土重力坝水平位移的影响，并将预测结果与实际监测结果进行对比，以验证该算法的准确性。结果表明，混凝土重力坝的上部位移情况较不稳定，随着外部条件及监测时间的变化，位移情况波动较大；混凝土重力坝的下部位移情况较为稳定，随着监测时间的增大，变形量较为稳定。PL5坝段受库水位升降的影响较大，PL4坝段受库水位升降的影响较小。对比库水位升降对混凝土重力坝的影响可知，温度变化对混凝土重力坝水平位移的影响较大，不同监测点的水平位移受温度变化的影响程度具有一定的差异性。采用TSVR算法得出的模型残差较小，随着监测时间的变化，模型残差变化趋势较为平稳，表明采用TSVR算法得出的混凝土重力坝水平位移的准确性较高。     

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。     

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.     

基于卡尔曼滤波法的碾压混凝土拱坝垂直位移变形分析

介绍了卡尔曼滤波法的基本原理,以白莲崖碾压混凝土双曲拱坝为例,选取坝顶垂直位移为分析对象,建立了卡尔曼滤波模型,进行实例计算,预测大坝变形。计算结果表明,卡尔曼滤波模型能充分考虑温度、库水位和时效影响对坝体变形的影响,预测精度高,具有工程应用价值。