珠三角水资源配置工程长距离输水管道检修通风方案探析

长距离输水管道检修通风是保障工作人员身心健康和提高检修效率的关键。为了探究长距离输水管道的检修通风特点,选择出合理的检修通风方案,结合珠江三角洲水资源配置工程沙溪高位水池—罗田水库段输水管道的工程布置情况,建立长距离输水管道三维几何模型,采用标准k-ε湍动模型进行检修通风数值模拟分析,探究了自然通风方案的可行性,进而提出了多种机械通风方案,对比分析不同方案条件下长距离输水管道内部风流组织分布情况,最终确定了合理的检修通风方案。研究结果表明：自然通风不能满足检修通风需求;在1^#通风竖井和3^#通风竖井处增设排风机并且关闭2^#通风竖井,可以有效增强检修通风效果。本研究可以为长距离输水管道检修通风方案设计与优化提供理论依据和科学指导。     

高拱坝施工仿真参数EMD-P-ILSTM动态更新模型研究

施工仿真参数更新是确保建设期施工进度仿真准确性的关键。但现有的参数更新方法难以对参数局部非线性和波动性变化特征进行学习和提取,更新精度有待进一步提高。为此,本文利用深度学习模型能够深度挖掘参数序列隐含信息的优势,采用分解-预测-集成的建模新思路,提出高拱坝施工仿真参数EMD-P-ILSTM动态更新模型。该模型利用基于自适应步长改进的天牛须算法对长短期记忆网络模型的超参数进行自动寻优,以提高建模效率。采用经验模态分解法将参数序列分解为多个平稳的子序列,并利用偏自相关函数自动选取各子序列的时间窗口。工程实例表明,相比于未改进的LSTM、BPNN、SVM和贝叶斯更新方法,本文模型能有效跟踪施工参数的复杂变化,具有更高的预测精度。     

高拱坝建设进度与质量智能控制关键技术及其应用研究

我国高拱坝工程多位于西南高山峡谷地区,自然环境条件复杂,正面临着如何实现复杂建设条件下进度与质量的精细化管控问题。随着物联网、人工智能、大数据、智能视觉以及云计算等新一代信息技术快速发展,为高拱坝建设进度与质量智能控制提供了技术支撑。首先阐述了高拱坝建设进度与质量智能控制研究的背景、基本概念和研究内容;其次梳理了高拱坝建设进度与质量智能控制的关键技术;最后以某实际高拱坝工程为例,分析了高拱坝建设进度与质量智能控制关键技术的具体应用及取得的成果,为高拱坝工程智能化建设提供了理论基础和技术支撑。     

基于模糊RES-云模型的坝基岩体可灌性评价研究

岩体可灌性分析与评价是大坝基岩灌浆的重点和难点,科学合理的可灌性评价对保证灌浆效果具有重要理论与工程意义。目前涉及坝基岩体可灌性的研究中缺乏多影响因素下的岩体可灌性分析,同时亦未能够考虑评价过程中的不确定性问题。针对上述问题,提出基于模糊RES(岩石工程系统Rock Engineering System)-云模型的坝基岩体可灌性综合评价方法。首先,在系统分析影响岩体可灌性的相关因素的基础上,选取地质条件、浆液性质以及灌浆工艺等方面的12个因素构建评价指标体系;其次,基于RES理论从系统的角度科学合理地确定评价因子的重要性程度,并引入模糊理论克服RES方法中对主观因素的依赖,获取指标权重;再者,利用云模型考虑岩体可灌性评价过程中的随机性和模糊性的特点实现可灌性等级与评价指标值之间的不确定映射;最后,将基于模糊RES-云模型的综合评价方法应用于国内某大型水电工程,结果表明该方法具有较高的准确性和可靠性。     

基于粒子群算法的高拱坝仓面排序多目标优化研究

混凝土高拱坝浇筑施工中,仓面排序是重要环节,如何通过施工进度和施工均衡性的优化获得合理的仓面排序方案是需要解决的重要问题。目前的排序方法大都是根据已有的经验或基于对坝块属性值的数学分析来制定跳仓排序规则,无法有效地解决仓面排序的多目标优化问题。本文综合考虑影响混凝土浇筑的各项因素,建立了以高拱坝跳仓排序规则为变量,以优化施工工期、月浇筑强度、浇筑机械利用率为目标的多目标优化模型,应用粒子群算法对该多目标优化问题进行求解,从而获得多目标综合最优的仓面排序方案。实例表明,本文采用粒子群算法实现了对仓面排序方案的优化调整,计算得到的Pareto解集能够为决策者提供多个方案以便更好地决策,利用逼近理想解法优选的排序方案与传统仓面排序方法的施工仿真结果相比,能够获得更短的工期和更均衡的浇筑过程,对于指导现场施工具有重要意义。     

考虑高寒低温影响的高心墙堆石坝仓面施工仿真模型研究

低温是影响高寒地区高心墙堆石坝施工的关键因素.然而,目前堆石坝施工仿真主要采用工程经验或者统计分析方法获得有效施工时长等参数从而间接反映气温对施工过程的影响,难以准确量化因高寒低温停工导致的施工进度滞后的影响,且缺乏考虑高寒施工环境下的保温工序,无法满足仓面施工仿真的精细化需求.针对以上问题,本文提出一个考虑高寒低温影...     

基于改进自回归流模型的坝基三维裂隙网络多参数模拟

在水电工程坝基三维离散裂隙网络(Discrete Fracture Network,DFN)随机建模中,关键在于对裂隙的倾向、倾角、开度等几何多参数的多维联合分布估计.然而,现有基于典型分布的DFN模拟方法存在缺乏考虑裂隙参数之间的相关性,且难以实现对裂隙参数多维联合分布的高精度概率密度估计的问题.针对上述问题,本文提...     

基于增强现实的灌浆协同决策可视化研究北大核心CSCD

灌浆工程具有隐蔽性、专业性等特点,为提升灌浆质量,需要采用会商等手段进行灌浆协同决策。然而当前会商采用二维图纸或三维虚拟场景进行协同分析,缺乏物体纵深距离的真实空间维度,存在沉浸式交互不佳且决策信息共享不及时等问题。针对上述问题,本文提出基于增强现实的灌浆协同决策可视化方法,基于灌浆三维信息模型,以视觉惯性里程计技术为基础,实现虚拟模型与真实场景的融合与沉浸式交互分析;采用基于云端通信的状态同步法、锚点转移法和Vuforia增强图像识别技术,实现灌浆协同决策信息的三维沉浸式可视化共享。工程实例分析结果表明,本文提出的方法能够实现灌浆决策信息的沉浸式交互查询与跨区域协同决策,为灌浆过程控制提供了新思路。     

基于增强现实的堆石坝工程三维可视化场景构建研究

针对堆石坝工程可视化中需建立大量复杂的环境模型,并且环境模型不能随工程进行及时修改而造成可视化直观性下降的问题,将增强现实技术AR(Augmented Reality)引入堆石坝工程可视化三维场的构建中,实现了基于增强现实的堆石坝工程三维可视化。关键技术包括水工建筑物的建模方法、基于硬件的虚拟相机注册方法、视频监控技术以及虚实图像融合方法等,通过基于硬件的虚拟相机注册技术将虚拟相机拍摄的水工建筑物模型和真实相机拍摄的真实场景融合,以获得增强现实效果。以某工程为例,建立了水工建筑物模型,并通过基于硬件的方式完成了相机三维注册,实现了基于增强现实的堆石坝工程三维可视化。结果表明,该研究能在真实的施工场景中直接显示出虚拟的水工建筑物模型,增强了工程可视化的直观性。     

帷幕灌浆量区间预测的Bootstrap-IGWO-SVM模型研究

由于帷幕灌浆注灰量预测过程中存在地质参数、预测模型和输入数据的不确定性,传统的点预测结果存在误差,并且难以对不确定性进行量化。针对上述问题,本研究提出基于Bootstrap方法和改进灰狼算法的支持向量机(Bootstrap-IGWO-SVM)的帷幕灌浆量区间预测模型,量化了预测模型的不确定性。首先通过Bootstrap算法对初始训练集抽样生成样本数据集;其次,通过灰狼优化算法对惩罚因子C、RBF核函数方差g和损失因子p进行参数寻优,提高SVM算法的预测精度;再次,利用非线性收敛因子、动态权重因子、概率混沌图谱和Levy飞行对灰狼算法进行改进,解决灰狼算法局部搜索和全局搜索的平衡问题;最后,对构建的数据集分别使用IGWOSVM算法和随机森林方法分别预测得到系统误差和随机误差,并将两者累加得到总体误差,进而通过构建正态分布模型得到注灰量区间预测结果,实现了预测模型不确定性的量化。结果表明,改进的IGWO-SVM的预测精度为RMSE=85.32,R²=0.53,MAE=45.64,相比GWO-SVM方法(RMSE=96.58,R²=0.40,MAE...