土石坝安全监测技术及安全监控理论研究进展

介绍了土石坝安全监测技术的发展过程,从土石坝安全监测资料的合理性、安全监测资料的数学模型、基于安全监测资料的土石坝结构性态反分析、土石坝安全决策支持系统等方面综述了土石坝安全监控理论的研究进展。指出了土石坝安全监测技术与安全监控理论研究的新方向。     

土石坝变形监测中安全监控指标的研究

安全监控指标是进行安全预报和运行控制的关键性技术参数 ,对于土石坝安全至关重要的变形监测结果 ,至今均采用“变形值”作为安全监控指标。在对变形规律分析研究后 ,提出有必要增加“变形率”同时作为安全监控指标 ,并给出了计算和应用方法 ,从而取得了理想的效果     

土石坝溃决模型研究

将影响土石坝安全的各种基本事件加以综合考虑,并根据各事件之间的逻辑关系,分析各种基本事件与土石坝溃决之间的关系,形成事件树状结构关系,构建土石坝溃决概率的计算模型,为开发土石坝系统安全评价的计算机软件提供了一个理论平台.     

基于非饱和土理论的土石坝坝坡稳定分析

在对非饱和土特性及其对坝体材料强度的影响机理研究的基础上,结合实际工程,依托Geo-studio软件,比较仅考虑饱和土及考虑非饱和土对坝体渗流及稳定的影响。结果表明:考虑非饱和土情况下计算的最大渗透比降相对较小,坝体渗流量有所减少,坝坡稳定安全系数有所增大,更符合坝体实际情况。与此同时,在考虑非饱和土情况下,运用极限平衡法,对影响坝坡稳定安全系数的因素进行比较分析,表明摩擦角及容重对安全系数的影响比粘聚力大;防渗墙向前后移动对下游坝坡有一定的影响。研究结果可为土石坝优化设计及工程运行管理提供科学依据。     

土石坝动力分析中的阻尼模型研究

阻尼模型对土石坝动力计算结果有着很重要的影响,各种响应都是阻尼的函数,能否正确估计阻尼,直接影响到结构动力分析结果的可靠性。目前在工程实际应用中,阻尼系数大多只考虑土石坝的自振特性。通过分析表明,地震波频率特性对土石坝地震响应有着重要的影响,尤其对高土石坝影响更大。通过探讨几种考虑地震动频率特性的现有的阻尼模型,为土石坝动力计算中阻尼模型的选取提出建议。     

基于邓肯—张模型的土石坝有限元分析

取坝体河床部位最大横断面为计算的典型剖面,进行了二维非线性有限元分析.坝体以及覆盖层采用了邓肯-张E-v和E-B本构模型,在混凝土盖板和心墙之间设置了无厚度GOODMAN接触单元.考虑坝体填筑和分期蓄水相结合的施工过程,分析得出了坝体(包括覆盖层、填筑区等)顺河流向水平位移、竖直沉降、应力水平、大主应力以及小主应力分布等情况,同时得出了一系列有益的现象和规律,对于同类工程的建设、实际工程的设计与施工具有一定的借鉴作用.     

基于邓肯—张模型的土石坝有限元分析

取坝体河床部位最大横断面为计算的典型剖面,进行了二维非线性有限元分析.坝体以及覆盖层采用了邓肯-张E-v和E-B本构模型,在混凝土盖板和心墙之间设置了无厚度GOODMAN接触单元.考虑坝体填筑和分期蓄水相结合的施工过程,分析得出了坝体(包括覆盖层、填筑区等)顺河流向水平位移、竖直沉降、应力水平、大主应力以及小主应力分布等情况,同时得出了一系列有益的现象和规律,对于同类工程的建设、实际工程的设计与施工具有一定的借鉴作用.     

基于神经网络的土石坝渗流监控模型

通过对土石坝渗流的成因分析，应用人工神经网络原理，并结合某土石坝的实测资 料建立了渗流监控模型。由于该模型具有再学习能力，所以在应用过程中，可以用新的观测 资料对模型进行不断地学习训练，以提高模型的精度。     

基于滞后效应的土石坝渗流监控模型

本文引入了库水位和降雨的滞后影响函数，以考虑库水位、降雨等因素对大坝渗流的滞后效应，并建立了考虑滞后效应的大坝渗流监控模型。计算实例表明，该模型能较好地反映库水位、降雨等因素对渗流的滞后效应，且模型精度较高，可预报大坝的渗流状态。     

基于ABC-SVM的土石坝变形监测模型

针对土石坝变形具有较强的非线性特征,传统统计模型预测精度不高,误差较大的问题。引入支持向量机模型(SVM),并采用人工蜂群算法(ABC)对支持向量机的关键参数惩罚因子C和核函数参数σ进行寻优,提高模型的拟合和预测精度,建立ABC-SVM模型应用于土石坝变形监测。实例验证分析表明:与传统多元回归模型和SVM模型相比,ABC-SVM模型预测精度高、泛化能力强。利用ABC-SVM模型对土石坝变形进行预测效果良好,可在大坝安全监测领域推广应用。     

基于人工神经网络的土石坝沉降组合模型

影响土石坝沉降的主要因素是时效变形,目前常用的统计模型中时效分量主要采用指数模型和对数模型,但在某些工程实际中两子模型的拟合值与实测值偏差较大。文中在统计子模型基础上研究了一种基于人工神经网络的土石坝沉降组合模型,用于对土石坝沉降的拟合和预测,并给出实例。结果表明,组合模型较好地发挥了神经网络的非线性映射能力,并比统计子模型的拟合效果好。     

基于饱和——非饱和土理论的加固土石坝稳定性对比分析

本文基于饱和—非饱和土对病险土坝坝坡稳定的影响研究,通过对比分析仅考虑饱和土与考虑饱和—非饱和土这两种理论下传统方法(即大坝渗流采用有限元法,稳定采用极限平衡法分析)与有限元法(即大坝渗流和稳定均采用有限元法分析)所得大坝加固前后的计算结果,得出饱和—非饱和土理论分析病险土坝更精确,高于正常蓄水位的水位采用饱和渗流分析较安全,正常蓄水位及低于它的水位采用饱和非饱和渗流分析更精确。     

基于ACO-BP神经网络的土石坝位移监测模型研究

建立安全监测网络模型来分析和预测大坝变形位移信息,对保障大坝安全稳定服役意义重大。针对大坝安全监测BP神经网络模型运算复杂、收敛速度慢、易陷于局部最优、不能准确反映和预测大坝运行状况的问题,引入蚁群算法(ACO)全局搜索功能搜寻BP神经网络参数最优解,并通过样本数据训练BP网络获得大坝变形位移预测值。工程实例应用表明:ACO-BP网络模型在参数优化方面较BP网络更易于收敛,误差较小、预测性能良好,可为大坝变形位移监测和安全预报提供一种新的非线性建模仿真分析方法。     

基于饱和—非饱和土理论的加固土石坝稳定性对比分析

本文基于饱和—非饱和土对病险土坝坝坡稳定的影响研究,通过对比分析仅考虑饱和土与考虑饱和—非饱和土这两种理论下传统方法(即大坝渗流采用有限元法,稳定采用极限平衡法分析)与有限元法(即大坝渗流和稳定均采用有限元法分析)所得大坝加固前后的计算结果,得出饱和—非饱和土理论分析病险土坝更精确,高于正常蓄水位的水位采用饱和渗流分析...     

汉江王甫洲主河床土石坝监测及分析

针对汉江王甫洲水利枢纽主河床土石坝变形、渗流、应力观测资料,对主河床变形、渗流、土压力实测数据资料进行了系统分析,通过时空定性分析,找出了大坝变形规律和目前的变化趋势,指出了今后注意的问题,综合分析认为,汉江王甫洲水利枢纽主河床土石坝累计变形量相对较小,变形基本趋于收敛稳定,渗流稳定,结合部有侧向有效土压力呈受压状态;运行期测值反映的受压不再增加且趋势稳定。     

基于突变理论的土石坝坝坡安全稳定分析

土石坝建设过程中,坝坡稳定性一直都是土石坝工程设计的关键之一。本文在考虑土石坝渗流条件,坝体体系组成的复杂、非线性的特征的基础上,采用有限元强度折减法对土石坝进行有限元数值模拟。通过分析不同强度参数下土石坝坝坡范围内的塑性应变能,证明了突变理论应用于土石坝稳定问题分析的有效性,为土石坝的稳定计算提供了一种新方法。     

土石坝安全的集对分析-可变模糊集评价模型

由于影响土石坝安全的不确定因素较多,使其安全评价非常复杂.用集对分析方法构建样本与评价标准等级间的相对差异度函数,在此基础上,计算样本隶属于模糊集评价等级的相对隶属度,按求得的相对隶属度评定级别,并计算级别特征变量值,据此确定大坝综合安全等级.应用该评价模型对广东省白礤水库进行了安全评价,得到了该工程属于"二类坝"的结...     

土石坝渗流的统计模型

土石坝的渗流的求解及其观测资料的分析是一个复杂的问题。本文从渗流的基本方程出发,分析了渗流的影响因素,列出了影响因素与渗透水头或渗流量的关系式,建立了渗流的统计模型。并应用于山西天桥土坝渗流观测资料的分析,取得了令人满意的结果。该模型可广泛应用于土石坝渗流的观测资料分析。