基于RBF-BP组合神经网络模型的特高拱坝混凝土浇筑仓最高温度预测

鉴于混凝土浇筑仓最高温度对特高拱坝温控防裂的重要性,为了实现对混凝土大坝最高温度的有效控制,将BP神经网络、RBF神经网络相结合,选取浇筑温度、施工现场环境气温、浇筑仓层厚、水管布置、通水的水温和流量作为输入矢量,浇筑仓最高温度作为输出矢量,建立一种基于RBF-BP组合神经网络的浇筑仓最高温度预测模型,并将其应用于溪洛渡特高双曲拱坝中。结果表明,基于RBF-BP组合神经网络预测模型可行、有效,且精度较高、收敛速度快。     

枕头坝水电站泄流能力研究

针对枕头坝水电站泄洪闸的泄流能力问题,采用理论计算和模型试验对比的方法,分析了影响泄洪闸泄流能力的因素及泄流能力试验值与设计值之间存在较大偏差的原因,并对流量系数进行了参数反演计算.结果表明,泄洪闸的布置形式、游导流墙的存在和流态的稳定性等因素均对泄洪闸的过流能力有一定影响,尤其当泄洪闸过流流态为孔流时不利影响较明显.     

混凝土拱坝坝体二期冷却降温速率监控指标拟定与预警

采用小概率法估计温度监控指标的目的是根据混凝土坝体抵御已经历过的温度荷载的能力来评估和预测抵御可能发生温度荷载的能力,以西南某在建混凝土拱坝第二期冷却(简称二冷)期间的温度监测资料为例,求得已灌区各浇筑仓二冷期间最大的降温速率后,采用小概率法拟定该坝二冷降温速率监控指标,以指导现场混凝土通水冷却措施。实践表明,当有足够多的二冷期间的温度监测资料时,采用小概率法拟定二冷期间降温速率监控指标是可行的。     

基于BP神经网络的混凝土坝温控措施智能优选方法

混凝土坝温控措施的制定是一个复杂的多因素系统优选问题。为了对混凝土坝的温控措施进行优选,以混凝土最高温度和最大日降温速率作为输入,通水流量、通水时间、通水温度和水管间距作为输出建立混凝土坝温控措施神经网络智能优选模型。采用均匀设计方法进行温控措施组合设计,并对其进行温度场仿真分析以获得学习样本,进而得到训练好的神经网络优选模型,输入实测最高温度和最大日降温速率优选出对应的温控措施。实践结果表明,该温控措施神经网络优选模型合理可行。     

基于分布式光纤测温系统的坝前水温反馈分析

为研究特高拱坝坝前水温一维垂向分布规律,以溪洛渡工程为例,结合分布式光纤测温结果对坝前库水温度进行反馈分析。将光纤上游拐点处温度测值视为多频组合信号,利用小波多分辨率时频分析技术,对温度监测数据进行时频分解,分离提取坝前库水温度,并建立坝前水温一维垂向分布曲线。结果表明,溪洛渡工程坝前库水温度分布基本符合稳定分层型水库分布特点,并且跃温层具有迁移、变化特性。跃温层自库表产生,经历"出生"、"生长"到"逐步成熟"的有界增长过程,最终于库底消亡。     

双戗堤立堵截流空间和时间效应研究

针对双戗堤立堵截流水力特性，以落差分配为控制条件，提出了上、下游戗堤之间能够发挥作用的最佳距离及两个戗堤进占速度配合的表达式；推导了上戗堤最困难时，下戗堤进占壅水所需时间的计算公式，并将研究成果应用于工程实践，取得了较满意的效果。     

水利水电工程施工初期导流标准多目标风险决策研究

水电工程施工导流的成败直接影响到主体工程的建设,与导流标准选择密切相关,而导流标准的择优必须综合协调导流建筑物的建设投资、工期、系统风险率及其风险损失。文章系统全面地分析了水电工程施工初期导流标准选择涉及的控制性因素,提出了因素定量化方法,运用多目标决策理论,建立了初期导流标准风险决策模型。通过实例分析,说明导流标准风险因素定量化刻划方法及决策模型是有效的,很好地解决了导流工程工期、投资与风险之间的关系。