基于小波EGM-ISFLA-SVR的大坝变形组合预测模型

为了提高大坝变形监控模型的预测能力,充分挖掘变形实测数据并及时了解大坝的运行性态,提出了一种基于小波EGM-ISFLA-SVR的大坝变形组合预测模型。该模型首先应用小波分析进行去噪,提取变形监测序列的时效分量以及由水压、温度分量组成的综合效应分量。然后,分别运用均值GM(1,1)模型和基于改进的混合蛙跳算法的支持回归机模型对两种序列进行建模和预测。最后,经小波重构得到组合模型。通过工程实例对模型效果加以检验,采用多项指标分别与传统统计模型的拟合精度和预测精度进行对比。结果显示,该模型拟合时具有比统计模型更大的复相关系数和更小的均方差;预测时均方差、平均绝对百分比误差和平均绝对误差均小于统计模型,表明该模型具有更高的拟合和预测精度和更强的泛化能力。     

BIM技术在拱坝工程中的应用研究

针对拱坝工程项目在传统二维设计模式下存在设计变更繁复,返工修图工作量大,设计意图表达不明确以及监测信息管理工作内容繁重、效率低下等问题,以某拱坝工程为例,重点研究了利用BIM(building information modeling)技术优化拱坝设计与运行管理的方法。介绍了基于Revit的拱坝及其附属结构参数化BIM模型的构建;利用已建成的拱坝参数化模型探索了其在枢纽布置、施工图生成以及工程量概算方面的应用;并在监测仪器3D模型上添加时间轴,利用色彩变化实现了监测数据的可视化。研究表明,基于BIM技术的三维设计模式避免了重复返工,大大提高了设计的质量与效率;BIM技术的信息化、可视化特点也使得监测信息的管理与展现更加清晰直观。BIM技术在该拱坝工程中的应用研究可为同类水利工程提供参考。     

基于BIM技术的地下空间曲线钢管分段排布算法

针对长距离输水工程中钢管分段效率低、精度差及模型数据检查困难等问题,引入可视化程度高、信息集成能力强的建筑信息模型(BIM)技术,以BIM设计平台Autodesk的Revit软件及其二次开发插件Dynamo作为开发平台和可视化编程工具,开发了一套基于Revit软件的钢管自动分段、自动排布模拟、自动集成设计施工信息的分段排布算法,实现了对复杂输水路线的良好拟合。该分段排布算法能快速调整地下复杂空间曲线的钢管分段排布方案,直观地检查钢管分段的合理性和准确性,快速查询钢管编号、里程、偏差以及坡口等参数信息,实现参数微调与图元变化联动以及BIM模型与设计数据的交互,已成功应用于杭州市第二水源工程、嘉兴市域外配水工程等工程。     

李家峡大坝6号坝段坝基扬压力异常成因综合分析

针对李家峡大坝6号坝段坝基扬压力产生异常的现象,建立了该坝及坝基的三维渗流有限元模型。详细介绍了模型中防渗帷幕及坝基、坝体排水孔模拟的方法,并且利用人工神经网络反演了岩体的渗透系数张量,对坝基进行了渗流有限元分析,分析不同防渗、排水以及基岩地质条件下的坝基渗流场,评估了各种因素对坝基渗流场的影响,结合坝基钻孔取芯、水质分析等试验成果,分析了扬压力异常的物理成因。研究结果表明,引起扬压力异常的原因是防渗帷幕局部存在缺陷,且帷幕前浅部岩层存在强透水带。建议对右岸6号坝段坝基进行灌浆处理,以阻断渗漏通道,提高防渗帷幕的阻水效果,并加强对渗水的抽排工作,以有效地降低扬压力。     

基于IDE-OSVR-ABAQUS的岩土力学参数反演方法

提出引入自适应因子的改进型差分进化算法(IDE),并应用于优化在线支持回归机(OSVR)的核参数和惩罚参数,建立岩土体位移和岩土力学参数之间复杂非线性关系的动态最优IDE-OSVR模型,输入岩土体位移值直接输出岩土力学参数实现参数反演。通过均匀设计方法与ABAQUS正计算构建初始训练集,然后逐次反演并进行验算误差,将误差未达到预定阈值前的验算样本增添至训练集,使得IDE-OSVR模型不断在线学习,提高参数反演精度。将IDE-OSVR-ABAQUS反演方法应用于工程算例,并同几种典型方法对比。结果表明该方法的岩土力学参数反演速度很快,反演精度很高,是一种合理的岩土力学参数反演方法。     

改进的物元可拓模型在大坝安全综合评价中的应用

针对原构建的物元可拓评价模型在大坝安全综合评价中存在的局限性,利用物元理论与可拓集合理论构造了一种新的关联函数,改进了物元可拓模型并将其应用于大坝安全综合评价中。实例结果表明,该模型合理、有效,与实际情况吻合。     

改进的物元司拓模型在大坝安全综合评价中的应用

针对原构建的物元可拓评价模型在大坝安全综合评价中存在的局限性,利用物元理论与可拓集合理论构造了一种新的关联函数,改进了物元可拓模型并将其应用于大坝安全综合评价中.实例结果表明,该模型合理、有效,与实际情况吻合.     

基于MARC振型分解反应谱法的重力坝抗震安全评价

针对大型通用有限元软件MARC在振型分解反应谱法分析中的不足,采用Fortran编制子程序,对MARC进行了二次开发。以某重力坝溢流坝段和挡水坝段为例,利用MARC子程序接口FORCDT编制相应子程序,将每个节点各阶振型对应的地震力读入MARC中,从而计算出大坝各阶振型地震力作用下的位移和内力,并采用SRSS(平方和开方)的方法求解结构响应。结果表明,该重力坝的安全性满足抗震规范的要求。     

改进的灰色线性回归组合模型在大坝变形监测中的应用

针对传统的灰色线性回归组合模型要求原始数据序列为单调递增的缺陷,以小湾拱坝某测点的径向位移为例,分别采用两种改进的原始数据二次累加生成法和绝对值法建模进行拟合和预测,并与实测值进行比较。结果表明,绝对值法模型精度较高,更接近于实测值。     

基于逐步回归-BP神经网络的大坝变形监测模型

针对拱坝坝肩抗力体是坝体的重要受力部位,应用结合逐步回归分析方法的BP神经网络构建监测模型,以提高BP神经网络的泛化能力和模型的预测准度和精度,利用C语言编程训练,成功完成了预测,且传统模型预测数据的残差平方和大于改进后的残差平方和。实例分析结果表明,该监测模型可行、有效,并具有通用性。