基于ARMAX模型的混凝土坝损伤诊断

大坝在运行过程中,外界荷载或地震作用会引起大坝振动,通过坝体布置的加速度传感器可获得大坝实时的加速度动力响应信息.充分挖掘这些信息诊断大坝损伤情况对大坝的安全运行至关重要.利用动力响应信息建立ARMAX模型,经过转换可得到系统的脉冲传递函数,根据求出的各损伤情况下的脉冲响应系数建立一个损伤指标.混凝土重力坝的有限元模拟分析表明,笔者建立的损伤指标能有效识别和定位结构损伤,并能识别损伤的程度,对于小损伤敏感性较好.实际应用中,充分利用动力响应信息进行在线损伤识别,掌握大坝的实时健康状况,对混凝土重力坝的损伤识别有较好的应用价值.     

改进的非等间距灰色模型在大坝位移预测中的应用

传统GM(1,1)预测模型在大坝位移拟合及预测中存在优化方式单一、适应性不佳等不足,一定程度上影响模型的预测效果。基于蛙跳算法,通过优化背景值和平滑系数、寻找最优定解条件以及残差优化等方法,提出了改进的非等间距GM(1,1)大坝位移预测模型。结合相关工程实例,对比分析了2种模型的拟合效果和预测精度,说明了相对于传统GM(1,1)大坝位移预测模型,改进的GM(1,1)大坝位移预测模型能有效提高位移预测精度,可以应用于实际大坝结构中的位移监控及预测。