拱坝多传感器振动信号的数据级融合方法

针对高拱坝泄洪振动监测中振动传感器测试精度受水流等环境背景噪声及测点位置影响的问题,提出基于坝体结构振动响应方差贡献率的多传感器数据级融合方法,以提高振动数据的测量精度和坝体信息(频率)的完整性。该方法通过定义振动信号的方差贡献率,使振动信号的融合系数在不同时刻均随方差贡献率而动态变化,实现融合权重系数的动态分配。高拱坝数值模拟试验和原型振动测试信号数据融合结果表明,该方法可挖掘结构振动高频微弱信息,较全面地保留坝体结构的整体动力特性信息。与基于相关函数的融合方法相比,该方法在高拱坝等密频结构动力特性信息的完整性和精度提取方面具有更好的应用前景。     

底流消能诱发泄洪闸闸墩振动问题分析和减振措施研究

底流式泄洪闸在大流量泄洪时常伴随着闸墩剧烈振动。针对泄洪闸闸墩振动问题,以某水电站为例,基于水弹性物理模型试验和原型观测,提出改善闸墩结构和优化水库调度方案的两种减振措施。物理模型试验为研究闸墩振动提供了数据支撑,而原型观测结果验证了模型试验的可靠性。结果表明：当泄流量为5 400 m³/s时,通过优化水库调度,采用“低孔+表孔”联合泄洪的方式,表孔的泄流量从单独泄洪时的5 400 m³/s转变为联合泄洪时的低孔泄流量3 481 m³/s+表孔泄流量1 919 m³/s,表孔闸墩的振动位移标准差可从182.3 μm减小到51.7 μm,振动削减效果为71.6%;当表孔泄流量为10 030 m³/s时,通过对闸墩进行加固,闸墩的振动位移标准差可由288.8 μm减小到129.6 μm,振动削减效果为55.1%。     

基于灵敏度分析的弧门主框架多损伤检测方法

以频率作为弧形闸门主框架结构多损伤识别的主要动力参数,基于灵敏度分析方法,建立结构损伤位置及程度与结构多阶固有频率的关系矩阵,并根据此矩阵和实测频率的变化情况反解出结构的损伤位置与程度。为了反映结构不同位置的损伤对频率的影响,同时减小方程的未知量个数,给出了弧门主框架频率与损伤位置和程度的灵敏度关系图。计算结果表明：基于灵敏度分析的结构多损伤检测方法可识别弧形闸门主框架多位置发生损伤的情况,可为水工结构动力检测与损伤评估提供技术参考。     

土石坝加固前后应力变形特性分析

以某水库土石坝除险加固工程为实例,综合考虑了大坝渗流场和应力场的耦合效应以及混凝土防渗心墙与土体之间的接触效应,建立了土石坝防渗心墙除险加固前、后的弹塑性有限元模型,对土石坝加固前以及心墙加固后的应力、变形进行了计算,并进行了加固前后土石坝的应力变形对比分析以及加固后防渗心墙的应力变形特征分析,计算结果可为工程除险加固后的大坝安全监测与管理提供重要参考。     

软基水闸底板脱空反演中的传感器优化布置方法

为更好地使软基水闸底板脱空检测传感器系统达到监测成本和监测性能指标之间的最佳平衡,同时为解决传统的有效独立法和损伤灵敏度法不能兼顾模态线性独立和损伤敏感性的问题,提出了一种结合有效独立法和损伤灵敏度法的多目标传感器优化布置方法。为解决模态数据冗余问题引入节点相似度函数,从动力学上探究水闸底板脱空对模态参数的影响,认为模态柔度为软基水闸底板脱空敏感特征量。以Fisher信息矩阵2-范数最大为目标,采用MAC矩阵非对角元最大值为评价指标,实现测点优化布置,并将测点优化结果应用于水闸底板脱空反演。结果表明:传感器优化布置后的水闸底板脱空参数识别值相对误差的平均值分别从283%、158%、393%降低至1%、19%、159%,验证了该方法的可靠性。     

基于响应面理论的高拱坝模型修正损伤识别研究

本文以二滩拱坝为工程背景,利用基于响应面理论的模型修正方法进行了结构损伤识别分析。分析过程中,将坝体合理分成若干子区域,以子区域的弹性模量折减来指示损伤,根据坝面节点灵敏度及响应面精度选择合理的测点。建立合适的响应面模型来反映坝体的动力特性与损伤变量之间的非线性关系,最后采用遗传算法进行优化计算。响应面方法的引入避免了损伤识别过程中反复调用有限元计算程序,提高了计算效率;同时提出基于坝体多次测量数据下的损伤识别方法,以提高算法的抗噪性。数值计算结果表明,本文提出的方法能有效应用于高拱坝损伤识别。     

基于云自适应遗传算法的深覆盖层上面板堆石坝渗流监控模型

针对库水位和降雨对面板堆石坝渗流的滞后效应,结合深覆盖层面板堆石坝的筑坝特点,在综合考虑覆盖层厚度、筑坝材料等对大坝渗流影响的基础上,建立了考虑滞后效应的深覆盖层面板堆石坝渗流安全监控模型,并在模型的求解中采用了云自适应遗传算法。实例应用表明,该模型能较好地反映库水位、降雨对渗流的滞后影响,模型精度与预报效果优于一般渗流统计模型,且云自适应遗传算法较好地弥补了传统遗传算法执行效率不高、易陷入局部最优解等不足。     

水工弧形闸门流激振动特性物模-数模联合预测与安全分析

水利工程中的弧形闸门对整个枢纽的安全至关重要,而水流诱发闸门振动现象很普遍,其动力安全关系到整个枢纽建筑物的安全,对闸门流激振动响应的合理预测是水利工程中的一项重要研究课题。基于嘉陵江新政工程弧形闸门实例,运用物理模型和数学模型对该闸门流激振动特性进行了预测,综合考虑了整个闸门体系的耦合作用以及流固耦合效应,用物理模型仿真模拟了水力系统-闸门结构系统-支撑系统（闸墩）整体耦联振动,强调闸墩对闸门振动的影响,突破了以往将闸墩处理成刚性的方法。提出用三维板壳单元建立闸门空间数学模型并进行动力分析,最后联合物理模型和数学模型对其进行了动力安全分析,提出避免危害振动的措施。     

三峡左导墙泄洪振动原型观测及其动态识别与安全评估

利用汛期三峡枢纽工程泄洪期间泄流荷载对左导墙产生的激励作用,对三峡左导墙结构进行了原型动力响应测试,分析了导墙泄洪振动动位移响应均方根的沿程分布特征;在此基础上,以泄流荷载为激励源,利用动力响应对导墙结构的工作模态参数进行了动态识别;最后,综合导墙结构泄洪振动动位移原型观测、模态参数动态识别结果对三峡左导墙汛期的泄洪振动安全性进行了综合评估.结果表明,三峡左导墙泄洪振动安全,按Meister感觉曲线标准,其泄洪振动响应属于"强烈地感觉到"阶段,但产生低阶共振可能性不大.     

基于GPR代理模型和GA-APSO混合优化算法的软基水闸底板脱空反演EI北大核心CSCD

软基水闸底板脱空是水闸在长期服役期间受水流侵蚀等环境因素影响所产生的一种危害极大且难以察觉的病害。由于其病害部位于水下,传统方法难以检测,该研究提出一种基于高斯过程回归(Gaussian process regression,GPR)代理模型和遗传-自适应惯性权重粒子群(genetic algorithm-adaptive particle swarm optimization,GA-APSO)混合优化算法的水闸底板脱空动力学反演方法,用于检测软基水闸底板脱空。首先,构建表征软基水闸底板脱空参数和水闸结构模态参数之间非线性关系的GPR代理模型;其次,基于GPR代理模型与水闸实测模态参数建立脱空反演的最优化数学模型,将反演问题转化为目标函数最优化求解问题;最后,为提高算法寻优计算的精度,提出一种GA-APSO混合优化算法对目标函数进行脱空反演计算,并提出一种更合理判断反演脱空区域面积和实际脱空区域面积相对误差的指标—面积不重合度。为验证所提方法性能,以一室内软基水闸物理模型为例,对两种不同脱空工况开展研究分析,结果表明,反演脱空区域面积和模型实际设置脱空区域面积的相对误差分别为8.47%和10.77%,相对误差值较小,证明所提方法能有效反演出水闸底板脱空情况,可成为软基水闸底板脱空反演检测的一种新方法。