土石坝加筋有限元数值模拟

运用复合材料法模拟土工格栅加筋单元,对格栅加筋堆石坝坝顶堆石进行了数值模拟。计算中,土石料采用非线性弹性模型模拟,并用拟静力法模拟地震动荷载。对无地震和有地震两种情况下的加筋效果及加筋层数和格栅模量对加筋效果的影响进行了分析研究,并对格栅加筋机理加以解释。数值模拟结果表明:格栅加筋有利于增加土石坝坝顶堆石的稳定性和抗震性能,随加筋层数和格栅模量的增加,加筋效果愈加显著。     

汶川地震对碧口等三座大坝的震损及修复工作综述

汶川地震对碧口、麒麟寺及苗家坝水电站均造成了不同程度的损伤.对震损部位修复工作的组织设计和实施效果进行评价探讨,为类似工程的修复提供参考.     

沥青混凝土心墙砂砾石坝耐震时程法性能评估

为研究耐震时程分析法在沥青混凝土心墙砂砾石坝抗震性能评估中的适用性,以典型百米级沥青混凝土心墙砂砾石坝为研究对象,基于目标反应谱优化合成的4条耐震加速度时程曲线作为地震动输入,同时选取10条实测地震动进行增量动力分析,对比研究该沥青混凝土心墙砂砾石坝在不同强度地震作用下的坝顶加速度、动位移、相对震陷率等动力响应指标。结果表明：耐震时程分析法能较好预测沥青混凝土心墙砂砾石坝在不同强度地震作用下的动力响应,其结果处于增量动力分析结果的包络线之内,有效避免了多次调幅计算,提高了计算效率,能为我国西部沥青混凝土心墙砂砾石坝的抗震性能评估提供更高效可行的新方法。     

地震CT技术探测采煤工作面超前支承压力分布实践

 摘要：将地震CT技术应用于采煤工作面超前支承压力分布状态的确定,通过对比波速CT成像与现场煤岩体实际条件及常规矿压理论,验证了探测结论的可靠性,为采煤工作面矿压规律的研究提供了一条新途径。     

洪水工况下某尾矿坝动力稳定性分析

对四川某高堆尾矿库地质勘查资料进行整理,合理概化了坝体主轴剖面,采用等效黏弹性模型,对处于洪水工况下的该尾矿坝用GeoStudio有限元软件进行数值模拟研究,研究了该尾矿坝在EI Centro地震波作用下的反应加速度、位移变化、液化范围、安全系数、动力稳定性的规律,研究结果显示该尾矿坝可在洪水工况下稳定运行,为其他尾矿坝的动力稳定性分析提供参考。     

拱顶端部加密锚杆支护洞室抗爆加固效果模型试验研究

采用抗爆模型试验方法,研究了在集中装药爆炸应力波的作用下,拱顶端部加密锚杆支护洞室抗爆效果。通过分析压力时程曲线,证明测试数据规律性合理,数据可靠。分析和比较了拱顶端部加密锚杆支护洞室与不加密锚杆支护洞室所造成的洞室围岩拱顶位移、洞壁应变、顶底板加速度和洞室宏观破坏形态,得出拱顶端部加密锚杆支护洞室抗爆加固效果不佳。     

某高尾矿坝考虑渗流作用下的抗震性能分析

渗流作用和地震作用是影响尾矿坝稳定的主要因素。以云南省某尾矿坝为研究背景,基于Geo-studio软件考虑初始渗流场的影响,研究尾矿坝渗流作用下的稳定性,以及地震作用下的动位移与加速度、液化区域与震时的关系、坝坡抗震稳定性、震后永久位移及地震作用下浸润线的变化。计算结果表明：尾矿坝在渗流-应力分析中处于稳定状态。在地震作用下,尾矿坝的水平位移沿着坝高向上不断增大,最大水平位移分布在堆积坝顶部。初期坝顶和堆积坝顶加速度放大倍数分别为1.67和1.87倍。液化区域主要分布于堆积坝浅层区域。尾矿坝震后永久变形量较小,不会发生整体滑塌,但震后浸润线位置较震前显著提高,考虑增设排渗措施防止发生渗流破坏。     

对震后沙牌拱坝坝肩动力稳定性的再分析

沙牌RCC拱坝是少数经受了大地震考验的百米级高坝实例之一,对其坝肩动力稳定性的再研究意义重大。本文综合有限元法与刚体极限平衡法的优势,提出极限累积位移公式作为滑块失稳判据,开展了两种地震波作用下的沙牌坝肩动力稳定分析并对5.12地震反演的人工波开展了拱坝坝肩稳定性超载分析。结果表明,在反映5.12地震的人工波（ah=2.05 m/s2）作用下,沙牌左右坝肩稳定,与实际地震效应一致。在设计波（ah=5.31m/s2）作用下,沙牌左岸坝肩将失稳,而右岸仍稳定。进行人工波超载分析时,左岸坝肩滑块L1、L2分别经受3.2、3.6倍人工超载波时会发生滑移失稳;右岸坝肩滑块则在4.2倍超载波作用下滑移失稳。此次沙牌坝肩动力稳定再分析考虑了滑块滑移方向及安全系数瞬态变化对滑块累积位移的影响,更真实地反映了沙牌拱坝坝肩滑块滑移规律,为工程实际中的坝肩动力稳定分析提供了一个新思路。     

大坝变形预测的最优因子长短期记忆网络模型

面对海量的大坝安全监测数据,快速合理地确定大坝变形预测模型的变量因子能够有效提高模型预测的效率和精度。为此,本文提出一种基于最小绝对值收缩和选择算子（least absolute shrinkage and selection operation,LASSO）变量选择和长短期记忆（long short-term memory,LSTM）网络的大坝变形预测模型。首先,通过大坝变形机理分析确定影响大坝变形的相关影响因子集。然后,通过LASSO算法剔除不显著的因子,筛选出最优影响因子作为模型输入变量,并利用LSTM网络建立大坝变形预测模型。最后,以皂市水利枢纽工程的碾压混凝土重力坝为例,对本文方法进行了验证和讨论。结果表明,本文方法具有较高的预测精度,其平均绝对误差（MAE）、均方误差（MSE）与均方根误差（RMSE）均相对较小;与常规预测模型相比,基于LASSO算法的变量选择使模型建立过程更加简单高效,有利于海量监测数据的处理分析。     

8m堆粮高度拱板平房仓的探讨

通过对8m堆高拱板平房仓檐墙计算,与6m堆高进行比较,确定其经济、适用性。