基于多层递阶回归的土石坝渗流时变监控模型

根据土体流变机理，考虑时间效应，对以往的渗流监控模型进行了改进。在此基础上，建立了基于多层递阶回归方法的土石坝渗流时变监控模型，并就某工程实例验证了该模型的有效性。计算结果表明，该模型具有较高的拟合精度，且其预报能力较非时变模型强。     

土石坝渗流监测资料分析的逐步回归分析方法

通过对某土石坝测压管监测资料的分析,介绍了逐步回归方法应用于土石坝渗流监测资料分析的原理、步骤,以及变量的选取等问题。结果表明,逐步回归是渗流资料分析的一种有效方法,回归结果能基本反映土石坝渗流的主要影响因素,回归计算值与实测资料吻合较好。     

考虑非饱和区的土石坝渗流分析

土石坝的渗流场是由饱和与非饱和渗流区组成的统一体,由于受测定非饱和土渗流参数的试验设备限制,考虑非饱和区的土石坝渗流分析在实际工程中应用不多.本文根据国外实验室测定的体积含水量曲线,结合国外研究者提出的体积含水量曲线、渗透性函数的估算方法,在考虑非饱和区的情况下,对均质土坝的稳态渗流、瞬态渗流进行了分析与比较,得出一些粗浅的看法,以供探讨.     

动态模型在土石坝长期渗流稳定性分析中的研究

本文建立了土石坝动态的统计回归模型。动态模型的统计参数是随时间变化的时变参数,参数的变化反映了大坝的渗流变化趋势。通过分析动态模型的参数变化趋势,可分析大坝长期渗流下是否趋于稳定。文中以实例介绍了如何进行渗流稳定分析,计算结果表明动态模型明显优于静态统计分析方法。同时以大坝综合渗透率是否随时间增大为标准,提出了监控大坝渗流稳定的临界水位,对实际运行监控有一定意义。     

广义回归神经网络在土石坝渗流监测中的应用

通过建立土石坝渗流监测数据的广义回归神经网络（GRNN）模型,对花凉亭水库坝基渗流测压管的监测数据进行了拟合与预测,并将其拟合预测结果与反向传播神经网络（BPNN）、多元逐步回归模型的拟合预测结果进行对比分析。结果表明,GRNN模型在数据拟合与预测方面均取得了很好的效果。     

心墙土石坝渗流场的无单元法模拟

在心墙土石坝渗流场分析中,经常会遇到浸润线发生在渗透性差别较大的心墙和堆石体之间,这种因两种介质渗透系数差别较大而形成的渗流场采用传统的有限元方法难以较好的解决。为此将无单元法应用于心墙土石坝工程的渗流分析中,提出了心墙土石坝渗流场的无单元法的解决方案,并采用IDL语言编制了可视化的二维无单元法计算软件LIDAREFM。利用该软件计算分析了心墙和堆石体渗透系数不同比值的渗流场分布。研究结果表明,当堆石体渗透系数与心墙渗透系数比值小于103数量级时,可以直接进行计算;而超过103数量级以上,需在粘土心墙和堆石体之间依次设置接触面区域和过渡区域,且接触面区域的渗透系数必须采用空间渗透张量,否则将出现错误的结果或迭代不收敛问题。     

基于Excel平台的土石坝渗流监测资料分析系统

以Excel强大的计算、统计和图形绘制功能为基础，充分利用Excel的VB编程和宏运算，实现了大坝渗流监测数据的自动统计、分析和相应图形（浸润线、过程线等）的绘制，为水库运行管理部门提供了大坝运行系统参数和决策依据。     

ADINA软件在土石坝渗流场计算中的应用

根据基本方程及定解条件的比较分析，将ADINA软件的温度场模块分析功能应用于渗流场的分析，并采用死活单元技术，通过迭代算法计算自由水面位置（浸润线），解决了实际工程观音岩心墙土石坝渗流稳定问题的求解。该方法可以解决复杂边界、多种介质的渗流问题，为实际工程设计应用提供强有力的途径。     

毛尖山拱形土石坝变形性态的数值模型分析

结合变形实测资料，分别建立毛尖山大坝位移的统计模型和灰色模型，量化各影响因素对大坝变形性态的影响程度，评价了大坝的变形性态。数值模型分析结果表明:大坝变形变化规律正常，时效变化量趋于稳定。     

土石坝材料粒径对离心模型试验结果的影响

本文论述了土石坝料不同粒径对离心模型试验结果的影响。试验是按照工程施工完建情况下进行的，土石坝的应力和变形采用微机测试，根据测得应力－就变值与有限元计算成果接近的试验结果，得出了用于离心模型试验的土石坝料最优的粒径。     

土石坝结构安全分析评价系统

依据《水库大坝安全评价导则》（SL 258—2000），结合专家经验，对土石坝变形、渗流、结构、抗震分析评价的统计模型、确定性模型、安全监控指标及判别体系进行研究，开发了土石坝结构安全分析评价系统。系统开发基于SUN J2EE平台，采用B/S结构，通过浏览器实时在线综合分析大坝安全运行性态和发展趋势，评定大坝结构安全类别，对大坝隐患进行预警。工程实例证明，系统应用效果良好。     

土石坝刚柔性防渗技术及其应用

从福建省具体情况出发，探讨了土石坝除险加固的防渗技术，总结了刚柔性防渗技术的特点，提出了刚柔性防渗的新理念和具体措施，简要介绍了在新安水库和竹坝水库的应用情况。这项技术可供类似工程应用参考。     

土石坝动力反应分析

土石坝动力反应分析是土石坝力学计算中较为复杂和困难的课题。原因之一在于计算中选用的土石料和混凝土的动力本构模型与实际状态模拟有误 ;之二在于计算中动力平衡方程求解的复杂。本文试就动力反应的分析进行尝试 ,文中的计算方法在实际工程中得到验证 ,对于浙江溪口抽水蓄能电站上库面板堆石坝和四川清平水库面板堆石坝的计算分析得出合理有效的结果。1　动力本构模型1 .1　土石料动力本构模型土石料的动力性质较为复杂 ,它随振动频率而变化 ;剪切模量和阻尼比随动剪应变而变化。目前描述土石的动应力应变关系的模型有双线形模型、仑贝…     

小浪底土石坝抗震设计

小浪底土石坝高１５４ｍ,为斜心墙坝,库容１２６．５×１０８ｍ３,坝基覆盖层为夹有砂层的砂卵石,厚一般为３０～４０ｍ,最深达８０ｍ左右,用混凝土防渗墙作坝基渗流控制,并作内铺盖连接斜心墙和围堰斜墙,以便和水库淤积连接作为第二道渗流控制防线,场地基本烈度为Ⅶ度,设防烈度为Ⅷ度,显然,坝基和坝体的抗震问题是该工程的重要问题之一。小浪底大坝坑震设计研究的主要内容有：河床覆盖层与各种坝料的静力和动力参数的试验研究;用经验法、剪应力对比法和有限元动力分析法判别河床覆盖层和坝体反滤层在地震动力作用下,是否会引起孔隙水压力升高,直至高于上覆荷载而产生液化,坝体防渗土料产生大的变形和裂缝,以及堆石体产生大的变形等;研究采用抗震性较好的材料和结构,使坝基和坝体不易产生液化和破坏。     

土石坝施工期沉降影响因子确定及监测模型分析

以施工期坝体沉降为研究对象，在以往沉降规律研究基础上，从蠕变角度出发，确定了施工期沉降监测模型结构，确定填筑影响下与时间相关及与时间无关的2类模型因子。同时在该模型的基础上，借鉴传统的经验模型，提出了一种简单合理的因子形式。并以实测资料分别建立了统计监测模型，经过验证，表明这2种模型对于模拟和预测施工期土石坝的沉降是行之有效的。     

土石坝震害与抗震安全

结合世界上地震区已建土石坝的震害调查,对主要震害型式、产生机理以及防止震害的对策进行了剖析,分析了现代碾压式高土石坝抗震性能优良的内在原因。从设防标准、抗震能力与抗震风险以及坝体填筑设计质量控制指标等方面论证了现阶段强震区高土石坝建设需重视的问题。在深入开展土石坝抗震理论研究的基础上,适当提高坝料填筑设计指标以控制有害变形,强震区300m级高土石坝的建设是安全可行的。     

土石坝沉降-倾斜一体化自动测量装置的研制

介绍了一种新型土石坝沉降和倾斜一体化自动测量装置的研制过程。描述了装置的结构、工作原理、主要测控功能,给出了数据处理方法,分析了装置使用过程中必须注意的问题。研究数据表明,该设备具有测量精度高、测量完全自动化的特点,能够大大减轻测量人员的劳动强度,有良好的工程应用前景。     

恰甫其海粘土心墙坝体渗流监测资料分析

为了有效地掌握土石坝的渗流状态，根据大坝渗流监测资料，结合工程实际，考虑库水位、降雨量、温度及时效等因素的影响，建立了土石坝坝体和坝基测点的统计分析模型，通过实测值与模型值之间的对比来判断大坝的渗流性态。分析结果表明，大坝渗流性态正常，分析模型的应用效果良好。     

基于多模型融合集成学习的智能变电站二次设备状态评估

为准确评估智能变电站二次设备运行状态,建立了二次设备状态评估指标体系,并结合多种机器学习算法的差异性,提出了基于多模型融合集成学习的二次设备状态评估法。该方法采用双层结构,上层中利用划分好的数据对数个基学习器进行k折验证,下层中利用全连接级联神经网络融合多个基学习器,并采用改进的列文伯格-马夸尔特算法训练该神经网络加速模型收敛。实例分析表明,所提出的方法可以准确地评估二次设备的运行状态,并为智能变电站系统和二次设备的检修工作提供指导意见。     

土石坝沥青混凝土心墙接头模型试验

通过模型试验对沥青混凝土心墙底部接头结构进行研究，验证了心墙底部接头的结构形式是合理可靠的。