基于三维形貌特征的岩石节理峰值剪切强度准则研究

引入3个在一定范围内独立于测量尺度的三维形貌参数表征岩石节理形貌,并基于形貌参数建立了新的岩石节理峰值剪切强度准则。同时采用新准则和Barton公式计算了23对岩石节理的峰值剪切强度并与室内直剪试验结果对比,新准则的计算值与试验结果较为接近而Barton公式在一定程度上低估了节理剪切强度,表明新准则能更好地描述节理峰值剪切强度。新准则的三维形貌参数反映了不同形貌特征对剪切强度的贡献,物理意义明确,并且形貌参数可在一定范围内采用任意尺度测量,因而有利于新准则的工程应用。进一步分析表明：在规则齿形节理情况下,新准则可退化到Patton公式的形式,因而新准则实质是Patton公式的三维推广。     

拱坝在线快速结构分析平台研究与应用

对拱坝在线快速结构分析平台进行了研究。首先,基于改进遗传算法和三维有限元法建立拱坝结构快速正反分析计算方法;其次,依托通用软件开发拱坝正反结构分析计算工具,并基于云计算平台利用Web集成技术建立拱坝在线快速结构分析平台;最后,以某特高拱坝为算例进行拱坝结构性态正反分析。研究成果表明,拱坝在线快速结构分析平台能够简便、快速、准确地分析拱坝结构性态,实现拱坝结构性态的评估、预测和诊断,有望成为大坝在线安全监控和运行安全管理的辅助决策工具。     

节理岩体黏弹塑性流变破坏模型研究

 针对岩块与节理面的黏弹塑性流变破坏模型问题开展研究。首先提出流变瞬时强度概念,以此为基础建立岩石和节理面的非线性黏塑性流变破坏模型的一般形式,并以岩石单轴压缩蠕变破坏试验为例,分析模型描述黏塑性变形破坏的特点。然后,建立岩石完整的黏弹塑性流变破坏模型,分析其描述蠕变和松弛的特性;研究参数 对于调节岩石流变破坏过程的作用,显示模型模拟脆性–延性流变破坏的特点。与大理岩单轴压缩蠕变破坏试验进行对比,结果表明提出的模型与试验结果吻合很好,可以很好地反映岩石蠕变破坏过程。进一步对节理面的黏弹塑性流变破坏模型进行讨论,并与灌水泥浆大理岩节理的剪切蠕变试验对比,结果表明模型也能很好地反映节理面蠕变破坏特点。最后,将建立的流变破坏模型应用于大岗山引水隧洞的流变破坏分析,确定其流变破坏过程和流变破坏时间,可为进一步喷锚支护设计提供依据。针对岩石和节理面所建立的黏弹塑性流变破坏模型概念明确,能正确模拟岩石和节理面的流变破坏过程和判断破坏时间,且参数为常规试验所得,将具有良好的应用前景。     

基于改进遗传算法的大坝参数快速反演工具研究及应用

基于改进遗传算法对大坝参数快速反演工具的开发和应用进行研究。首先,引入缩放函数构造GA的适应度函数,改善算法效率;其次,利用ANSYS软件采用APDL开发基于改进GA的大坝参数快速反演工具;最后,利用开发的反演程序对某特高拱坝的变形参数进行反演计算。研究成果表明,参数反演程序充分利用了改进GA高效的优化搜索能力以及ANSYS强大的有限元计算能力,能够简单、快速、有效地完成大坝参数的优化反演。     

新的岩石节理粗糙度指标研究

首先,基于节理轮廓线提出一个剪切粗糙度指标(SRI),新指标由3个粗糙度参数构成,描述节理平均起伏度、起伏的方向性、起伏分布特点以及粗糙的分形特性,并建立新指标与JRC之间的拟合关系。其次,基于三角形面积单元离散的三维节理面,将剪切粗糙度指标推广到三维形式,从而使得新指标能够描述节理的三维形貌特征。最后,以张拉型花岗岩节理作为算例,计算结果表明新指标能较好地反映节理的各向异性粗糙特性。新指标物理意义明确,计算方便,能够表征节理的主要粗糙特性,为进一步研究岩石节理的剪切力学特性奠定基础,具有重要的理论意义。     

基于全卷积神经网络的大坝变形监测数据粗差识别方法研究

针对大坝变形监测数据普遍存在粗差的问题，采用全卷积神经网络(FCN)模型对人工标记数据集进行表征学习的方法实现变形粗差数据识别的人工智能模拟；在此基础上，利用Python和Tensorflow框架构建了用于变形监测数据粗差识别的FCN模型并以人工标注数据集进行模型训练；最后，以训练得到的最优模型对某重力坝变形监测数据进行粗差识别应用。结果表明，经训练的FCN模型能够较准确地识别大坝变形监测数据中的粗差值，提高了大坝安全管理效率。     

基于图像识别技术和轨道机器人的大坝安全智能移动巡检技术研究

为实现大坝远程移动监视、重要缺陷的自动识别和重点监测设备测读，开展了基于图像识别技术和轨道机器人的大坝安全智能移动巡检技术研究。首先基于轨道机器人构建了大坝安全智能移动巡检系统，在此基础上，基于图像识别技术实现了大坝典型缺陷的自动识别和重点监测设备测读。结合某水库大坝进行实际应用，取得良好的应用效果，实现了大坝安全远程、大范围巡检，可显著减少人工巡检工作量，并可在极端自然条件下取代人工巡检及时掌握大坝等水工建筑物运行情况。研究结果可为水库大坝的安全监控提供重要参考和技术支撑。