混凝土坝裂缝分布式光纤监测复用能力研究

针对大坝安全监测的常规观测仪器存在的缺陷,基于理论分析与模拟试验,定性定量分析了混凝土坝不同的裂缝间距、夹角及宽度工况下光纤微弯裂缝传感器的复用性能,获得了预测复用能力的优化公式,并总结了复用修正系数表,为光纤传感在大型水电工程裂缝监测研究与应用提供了理论依据.     

基于混沌优化模糊神经网络的大坝安全监测模型

大坝监测数据分析和大坝监控预测模型的难点在于监测数据的效应量和影响量之间的高度非线性关系,传统监测模型的非线性分析能力欠缺.在充分利用模糊神经网络的模糊推理能力、处理众多影响因素能力和解决复杂非线性问题能力的基础上,结合混沌优化算法的全局搜索能力,建立了基于混沌优化的模糊神经网络模型.对某拱坝变形进行了拟合和预测,计算结果与实测值吻合良好.     

有限元法在泵站钢岔管结构分析中的应用

钢岔管有限元网格板壳单元剖分表达格式简单、计算精度高。介绍了四边形板壳单元有限元分析方法的基本原理,以某泵站改造工程为例,应用有限元方法对设计的钢岔管进行了结构计算。结果表明:该岔管顶部至底部向外变形,钝角区附近主管两侧向内变形;锥管与支管交接处顶部至底部向内变形,两侧向外变形。     

RBF神经网络在坝肩断(夹)层位移监测中的应用

针对RBF神经网络可解决BP算法收敛速度慢、易陷于局部最小等问题,介绍了RBF下神经网络的训练与设计方法,构建了某坝坝肩断(夹)层位移数据分析的RBF神经网络,并对测试样本进行了预测.结果表明,采用该法的预测误差约为±0.2 mm,预测效果较好.     

改进的BP神经网络在坝肩滑坡体位移监测中的应用

LM算法很好地解决了BP算法训练代数大,训练误差大,易陷于局部最小等问题,为坝肩滑坡体位移数据的分析提供了一种有效的方法。构建某坝坝肩滑坡体位移数据分析的BP神经网络,选取86组数据作为训练和测试样本,运用LM算法对此网络进行训练,利用训练好的神经网络对测试样本进行预测,并且将预测值与实测值进行对比分析,结果表明预测值与实测值较吻合,说明基于数值优化的LM算法值得推广。     

基于折迭型突变模型的混凝土坝稳定分析

基于折迭型突变及其势函数,结合某混凝土坝坝踵处钢板针实测资料,考虑水压、温度和时效因素建立了混凝土坝体稳定的统计模型并进行稳定分析,结果表明该处坝体稳定,与坝体实际情况相符.     

基于小波分析的大坝监测数据效应分量的提取

将大坝监测的数据序列视为一串由不同频率组成的数字信号,利用多分辨分析提出了基于小波分析提取大坝监测数据效应分量的方法,给出了该法的的基本原理和计算思路。以棉花滩碾压混凝土坝水平位移监测数据为例,分离结果表明,小波变换在分离效应分量具有较好的实用性和操作性。     

基于支持向量机的水资源承载能力研究

将人工智能算法应用于水资源承载能力评价中,从水量要素角度分析,建立支持向量机(Support Vector Machine,SVM)水资源承载能力评价模型,并采用粒子群算法(Particle Swarm Optimization,PSO)对相关参数进行寻优,通过PSO-SVM水资源承载能力评价模型对长春市水资源承载能力进行等级分类,针对分类结果提出有效的措施,为长春市可持续发展提供决策信息。     

基于混沌优化模糊神经网络的大坝安全监测模型

大坝监测数据分析和大坝监控预测模型的难点在于监测数据的效应量和影响量之间的高度非线性关系,传统监测模型的非线性分析能力欠缺。在充分利用模糊神经网络的模糊推理能力、处理众多影响因素能力和解决复杂非线性问题能力的基础上,结合混沌优化算法的全局搜索能力,建立了基于混沌优化的模糊神经网络模型。对某拱坝变形进行了拟合和预测,计算结果与实测值吻合良好。     

大坝位移监控模型温度分量的欠拟合原因及改进

分析了目前通用的大坝位移数学监控模型对原型监测数据产生欠拟合问题的原因,指出影响模型拟合精度的关键是过于简化了温度分量表达式.根据热量在坝体内外发生传递特点建立微小时段内的坝体热力学模型,分析了温度效应对坝体位移影响规律并引入瑞利分布函数描述其影响过程,结合经扩充的温度分量因子集以数值积分形式给出改进后的大坝位移数学模型温度分量的表达式.实例结果表明拟合效果良好.