基于ISM-SD的地下洞室群施工进度风险传递路径研究

针对水电工程地下洞室群施工进度风险存在传递问题,提出了基于解释结构模型(ISM)和系统动力学(SD)的地下洞室群施工进度风险传递路径分析方法。根据地下洞室群的施工特点,建立了地下洞室群施工进度风险指标体系;结合风险传递机理,运用解释结构模型分析风险因素间传递关系,建立了风险因素传递矩阵,并总结归纳出风险因素关系对照表,通过系统动力学分析风险因素间传递路径,揭示了施工进度风险传递路径网络;集成ISM-SD构建了地下洞室群施工进度风险传递路径分析模型,并结合西南地区某大型水电站地下洞室群工程进行分析。结果表明,该方法可有效识别施工进度风险重要因素和关键传递路径,为地下洞室群施工进度风险管理提供了决策依据。     

基于CAS理论的配电网系统多主体交互模型与动态演化研究

引入复杂适应系统（CAS）理论,提出一种研究配电网系统多主体交互机理及动态演化的新思路。阐述复杂适应系统理论的核心理念和分析框架,解析配电网系统多主体构成及复杂适应特性;在微观层面构建基于刺激-反应的单一主体交互模型,在宏观层面构建基于物理-信息-经济耦合的多主体交互模型,挖掘提炼主体与环境、多主体之间的互动机理;进一步揭示配电网复杂适应系统分阶段动态演化进程及演化特性,总结系统动态演化高效发展的重要保障,为配电网科学规划、运营优化管理提供理论借鉴与分析参考。     

基于LSTM神经网络的高拱坝混凝土温升阶段温度预测

为实时掌控高拱坝混凝土温度变化,及时制定合理控温措施,防止产生温度裂缝,深入分析了混凝土温升阶段温度影响因素,并选取初始浇筑温度、环境气温、通水温度、通水流量、绝热温升等5个主要因素作为LSTM神经网络的输入因素,建立了基于LSTM神经网络的高拱坝混凝土温升阶段温度预测模型,同时采用最大误差、平均绝对误差(M_MAE)、对称平均百分比误差(S_SMAPE)等评价指标检验模型精度,最后以白鹤滩高拱坝为例,对大坝混凝土温升期的温度进行预测。结果表明,所建预测模型的最大绝对误差为0.58℃,M_MAE、S_SMAPE分别为0.30℃、1.35%,预测精度较高,可操作性强,能为高拱坝混凝土温度控制提供决策支撑。     

基于PSO_GM_MC的某混凝土双曲拱坝监控模型

大坝位移的准确预测对大坝安全监控具有重要意义。针对传统的GM(1,1)模型在大坝位移监控中存在预测误差较大的问题,利用粒子群优化算法(PSO)对背景值权重参数寻优重构,借助马尔科夫链(MC)实现残差优化,建立了大坝位移的PSO_GM_MC监控模型。实例分析表明,PSO_GM_MC监控模型与传统灰色模型GM(1,1)相比,在大坝位移预测精度上有较大提高,可用于大坝位移的安全监控。     

基于Copula函数的混凝土特高拱坝变形风险量化模型

对混凝土坝运行状态的风险量化分析是大坝风险管理中的重要环节,通常使用单个变形监测点数据进行混凝土坝变形风险分析,但对于混凝土特高拱坝,同时还应考虑坝基和坝体的变形状态。因此,提出了一种基于变形监测数据和Copula函数计算混凝土特高拱坝变形风险率的方法。以四川锦屏一级混凝土特高拱坝为例,先通过构造反映变形监测量残差与风险率关系的风险概率函数,分别得到坝体和坝基变形监测量风险,再结合Copula函数考虑坝体变形和坝基变形风险的相关关系,得到锦屏一级混凝土特高拱坝的多变量变形风险率,取2014年7月2～26日变形风险进行分析,对比仅考虑坝体变形变量和同时考虑坝体、坝基变形变量的结果,多变量变形风险率考虑大坝两重要部位的风险,结果更加安全可靠。     

基于ISM-ANP的堤防风险灰色评价模型及应用

为科学评估并量化堤防工程失事风险,从致灾因子的危险性、孕灾环境的敏感性、承灾体的脆弱性和防灾减灾能力4个方面构建堤防风险评价指标体系。在通过解释结构模型(ISM)分析指标间作用关系及层级结构的基础上建立网络结构,利用网络分析法(ANP)确定权重;并基于改进的混合型中心点三角白化权函数进行灰色综合评价,从而确定堤防综合风险等级。以武汉市域某段堤防为例开展风险评价,得出其最大综合聚类系数为0.309,对应的评价结果为较高风险,并与传统AHP法对比验证了所提模型的科学性和适用性。     

基于弹性有限元的高拱坝安全度敏感性分析

以溪洛渡高拱坝为例,针对弹性有限元评价高拱坝安全度存在的问题,以基本荷载组合作为基本研究工况,考虑整体自重、分缝自重及施工浇筑过程自重三种自重荷载作用方式,研究可能的水荷载与温度荷载变化、地质条件变化及大坝材料的抗力变化,分析变化量对大坝安全度的敏感性。计算结果表明,对温降工况,影响建基面相对受拉面积的因素从大到小依次为水荷载、混凝土弹模、地基弹模、自重作用方式、温度荷载。     

近断层地震动作用下混凝土高拱坝损伤特性研究

我国西部地区已建或拟建一批混凝土高拱坝,其中许多位于结构复杂的地震断裂带,更易发生近场强震,可能引起高拱坝的严重损伤,因而有必要分析近断层地震动作用下高拱坝的损伤特性。考虑拱坝坝体的横缝及塑性损伤,建立某高拱坝的动力非线性有限元模型。从PEER强震数据库选取12条包括破裂前方脉冲、滑冲脉冲和无脉冲的近断层地震动作为输入波,分别从损伤破坏规律、耗能特点和坝顶中点位移响应等方面探讨其对混凝土高拱坝动力响应的规律。研究结果表明,破裂前方脉冲地震动作用下拱坝的损伤破坏、能量耗散及位移响应均最大,无脉冲地震动次之,滑冲脉冲最小;破裂前方脉冲和无脉冲地震动引起的坝体损伤和地震响应较大,应予以重视;滑冲脉冲作用下坝体的损伤破坏可忽略不计。     

基于断裂力学的高拱坝底缝稳定性分析

采用三维断裂有限元及三维K判据分析了小湾高拱坝底缝扩展的稳定性.结果表明,该缝基本稳定,但中间坝段的底缝深度需作调整,以提高安全度.     

基于ABAQUS的拱坝地基系统并行计算

针对传统的单机计算已不能满足大型和超大型的水工结构计算要求,以三里坪水利水电枢纽工程为例,基于商业软件开发的并行计算功能,分析了ABAQUS的并行计算功能.结果表明,ABAQUS高效的并行计算能力为大规模结构计算提供了一种有效方法.     

白鹤滩水电站高拱坝施工进度仿真与优化

针对白鹤滩水电站仓面多、节点目标工期紧、进度控制难度大的问题,通过研发白鹤滩水电站高拱坝施工进度仿真系统,提出高拱坝施工进度分析控制方法,根据实时边界条件对大坝施工进度进行动态仿真分析与方案优化,实现了对后续施工方案的实时调整,为保障年度目标与节点目标的实现提供了技术保障.     

基于RBF-BP组合神经网络模型的特高拱坝混凝土浇筑仓最高温度预测

鉴于混凝土浇筑仓最高温度对特高拱坝温控防裂的重要性,为了实现对混凝土大坝最高温度的有效控制,将BP神经网络、RBF神经网络相结合,选取浇筑温度、施工现场环境气温、浇筑仓层厚、水管布置、通水的水温和流量作为输入矢量,浇筑仓最高温度作为输出矢量,建立一种基于RBF-BP组合神经网络的浇筑仓最高温度预测模型,并将其应用于溪洛渡特高双曲拱坝中。结果表明,基于RBF-BP组合神经网络预测模型可行、有效,且精度较高、收敛速度快。     

面板堆石坝堆石体施工进度实时仿真系统研究及应用

在面板堆石坝施工过程中,由于需要考虑的因素众多,因此坝体实际填筑进度与计划进度很难达到一致。为了提供合理的施工方案以便准确完成施工进度计划,基于成熟的仿真理论并结合数据库技术,通过面板堆石坝仿真系统参数确定、施工仿真系统假定、仿真系统约束条件、坝面流水作业参数确定,开发了面板堆石坝堆石体施工进度实时仿真系统,还添加了工程进度实时控制模块,对整个施工过程进行数值仿真计算,再通过可视化技术和信息管理技术对计算图、结果表等多种形式、各种信息进行归纳、分类和整理,辅助面板堆石坝施工管理和决策,并根据实际施工进度反馈的信息对仿真系统进行动态调整,从而与实际进度相吻合。最后通过实例分析,得到实际填筑强度、计划填筑强度与调整后填筑强度对比图,不仅为施工管理人员提供了有效的辅助分析工具,而且提高了工作效率。     

基于时间序列法的高拱坝强度安全裕度分析评价模型及应用

为定量分析高拱坝坝体及坝基强度安全裕度,以时间序列法为理论基础,根据应力计及应变计的监测数据系列计算出坝体及坝基的实测应力,利用实测应力与容许应力的差值和标准应力的比值构建强度安全裕度场,建立了高拱坝坝体及坝基强度安全裕度分析评价模型。通过对监测数据的分析计算,实时反馈拱坝坝体及坝基强度安全裕度水平,并对强度安全裕度进行了二步预测,通过对比预测值与实测值,验证了模型的有效性。     

基于粒子群-高斯过程回归的高拱坝变形预测模型及其应用

针对高拱坝变形问题,提出应用粒子群算法优化高斯过程回归参数的高拱坝变形预测模型,基于高斯过程回归可将低维非线性关系通过核函数投射到高维线性空间的特点,利用高斯过程回归模型来表征水压、温度、时效等因素与坝体变形之间的非线性关系;同时针对迭代求解高斯过程回归模型的超参数效率低的问题,采用粒子群优化算法全局搜索模型超参数,提高了求解效率。对某高拱坝径向位移的拟合预测结果表明,粒子群优化高斯过程回归模型能较好地表征输入因子与变形之间的关系,预测坝体变形,误差在工程允许范围内,可应用于坝体变形预测分析中。     

混凝土高面板堆石坝流变分析

针对高面板堆石坝的应力变形特性,分析了堆石体的流变机理,提出了一个能够反映堆石长期变形特性且易于通过反分析方法确定参数的堆石流变模型.研究了公伯峡电站面板堆石坝在不计入堆石流变和计入堆石流变两种情况下的面板坝的应力变形分布范围和形态,以及计入堆石流变后对面板和周边缝所产生的各种影响与程度.     

基于原型观测资料的模糊积分重力坝风险综合评价模型及应用

针对重力坝风险评价中复杂性和模糊性的特点,通过对重力坝风险特点的分析和对风险因子的有效识别,将重力坝原观监测资料和模糊数学理论应用于重力坝风险评价中,提出了重力坝风险评价指标体系、定量和定性指标的相关计算方法和分级标准,构建了重力坝风险综合评价模型。利用该模型评价了官地重力坝的风险状况,得出其运行风险较低的结论,符合事实,验证了该模型的可操作性和合理性。     

基于熵—云耦合的混凝土坝预警模型及其应用

针对现有大坝预警指标拟定方法的局限,提出了一种基于熵—云耦合的混凝土坝变形预警模型。基于信息熵理论,运用熵权法给出了混凝土坝各测点变形权重,定义了单测点有序度并构建了多测点变形熵;考虑到云模型理论可反映概念的模糊性和随机性,计算了多测点变形熵的数字特征值,绘制了混凝土坝变形熵的云图,并拟定了混凝土坝变形测点的预警指标。实例计算表明,基于熵—云耦合的混凝土坝预警模型高效可行,具有重要的工程应用价值。     

基于云模型的土石坝渗流安全风险模糊综合评价

针对土石坝渗流安全风险评价指标存在模糊性和随机性的问题,在传统模糊综合评价模型的基础上引入云模型,建立基于云模型的土石坝渗流安全风险模糊综合评价模型。选取渗透坡降等12个指标构建评价指标体系,采用AHP法确定评价指标权重,由安全风险等级和评估数据分别推求标准云和评价云数字特征值,通过计算标准云和综合云的相似度给出评价结果。将该模型应用于已建土石坝工程的渗流安全风险评价中,计算得到综合云与标准云的最大相似度为0.800,进而给出该土石坝渗流安全风险等级为"较低风险",通过与传统模糊综合评价模型对比发现,该模型评价方式更为客观,评价结果更为全面。研究成果可为土石坝安全评价和加固提供参考。