飞来峡社岗堤水平位移监控指标拟

针对飞来峡社岗堤的结构特点，采用平面有限元结合强度储备法分析研究了大坝特征点坝顶位移变形规律，得出在多种水位组合情况下大坝坝顶的水平位移，并用一元多次回归方法建立了坝顶水平位移与上游水位的关系模型，拟定了该坝段的水平位移安全监控指标。这些水平位移监控指标可供该坝段实际运行观测时参考，为监控大坝安全运行提供了重要依据。     

基于实时跟踪的ARIMA大坝安全监控模型

为了保证大坝安全监测的准确性并提高模型的预测长度,将差分自回归移动平均模型(ARIMA)结合实时跟踪算法,建立基于实时跟踪的ARIMA大坝安全监控模型,利用ARIMA拟合性好的特点对大坝监测数据进行拟合建模,并使用实时跟踪算法的等维递补思想提高大坝变形监测的预测长度,工程实例表明,基于实时跟踪的ARIMA大坝安全监控模型精度较高,对于数据信息挖掘能力强且具有较长的预测长度,具有很高的工程应用价值。     

鲁棒回归在水工建筑物安全监控模

建立水工建筑物安全监控模型是预测和控制大坝的运行、避免重大事故发生的不可或缺的重要手段，而大坝安全监测数据中经常出现的异常值对监测模型的稳定性和精度产生较大影响，针对这个异常值问题，采用鲁棒回归方法，有效地剔除或削弱了监测数据中的异常值的影响，实例分析表明：在监测数据中含有异常数据的情况下，基于鲁棒回归的大坝安全监测模型的稳定性和预测效果能够得到保证。     

鲁棒回归在水工建筑物安全监控模型建立中的应用

建立水工建筑物安全监控模型是预测和控制大坝的运行、避免重大事故发生的不可或缺的重要手段,而大坝安全监测数据中经常出现的异常值对监测模型的稳定性和精度产生较大影响,针对这个异常值问题,采用鲁棒回归方法,有效地剔除或削弱了监测数据中的异常值的影响,实例分析表明:在监测数据中含有异常数据的情况下,基于鲁棒回归的大坝安全监测模型的稳定性和预测效果能够得到保证。     

基于ACO-SVR的混凝土坝变形监控模型

近年来,支持向量机(SVM)在建立大坝安全监控模型中得到了广泛应用,但其拟合精度和泛化能力取决于模型核参数σ和惩罚因子C的选取。以最小k-fold交叉验证误差为目标,用蚁群路径优化选择的节点值体现,并选择支持向量回归机中的核参数σ和惩罚因子C。以此建立了基于蚁群算法优化支持向量回归机(ACO-SVR)的混凝土坝变形监控模型。通过工程案例研究,结果表明:该方法在参数优化方面具有较快的寻优速率,用于混凝土坝变形监控的建模研究精度较高,具有广泛的适用性。     

基于融合型WNN的大坝裂缝开合度预测模型研究

大坝的裂缝开合度监测是大坝安全监测中重要的项目之一。因此,大坝裂缝开合度预测的准确性对大坝安全监控十分重要。外界诸多因素都会对大坝裂缝开合度造成一定的影响,导致情况非常复杂。为了提高大坝裂缝开合度预测的精度,尝试将融合型WNN(小波神经网络)应用于大坝裂缝开合度预测,并将该模型应用于某混凝土大坝的裂缝开合度预测中,并与BP神经网络模型、松散型WNN模型及传统的多元回归模型预测结果进行对比。结果表明,融合型WNN用于大坝裂缝开合度预测精度更高,效果更好。     

基于分形插值与支持向量机混合模型的大坝变形分析

大坝变形分析是研究大坝变形规律和保证大坝安全的重要组成部分。基于大坝变形时间序列的分形特征，同时考虑到分形插值在大坝变形时间序列拟合和预测时的分数维特点，以及外延序列越远、预测精度越差的缺点，引入支持向量机算法对分形插值模型进行优化。针对大坝变形时间序列特点，通过优化垂直比例因子和核函数，建立了分形插值和支持向量机混合模型。以某混凝土重力坝引张线8号测点水平位移为例，建立了分形插值和支持向量机混合模型，对变形时间序列进行拟合和预测分析，计算结果表明混合模型具有更高的精度，可以应用于大坝变形分析中。     

大坝安全监控指标综述

随着水资源开发与利用的发展,大坝安全问题日益突出。科学合理的监控指标对判断大坝运行性态、准确识别险情意义重大。从大坝安全监控指标的提出背入手,阐述了其具体涵义和重大意义,并结合国内外的研究现状和近年来取得的成果,给出了大坝监控指标拟定的置信区间法,典型监控效益量的小概率法、极限状态法、仿真计算法和力学计算法,最后分析了大坝安全监控指标的研究发展特点及存在的主要挑战,对监控指标的若干问题进行了初步探讨,建议对不同的监控项目要多种方法结合,并且对同一检测项目,也要结合不同的工况来拟定相应的监控指标,给大坝安全监控指标一个全面的介绍。     

基于性能控制的重力坝正常使用监控指标研究

监控指标是快速评价大坝性态的关键因素，对于监控和保证大坝安全运行及评价大坝真实工作性态具有重要意义。本文首次将基于性能的设计理念引入到大坝安全监控指标的拟定中，将大坝性能水平分成若干水准，选取能够真实反映大坝性能水准的性能控制指标，并考虑荷载及材料参数变量的不确定性，运用可靠度理论求得随机变量验算点值，将性能控制指标与变形监控指标联系起来，拟定大坝变形监控指标，精确反映出大坝真实的工作性态。本文以某重力坝为例演示基于性能控制的重力坝正常使用监控指标的拟定过程，分析研究成果表明重力坝正常使用性能监控指标拟定方法的有效性和可行性。     

面向跳仓浇筑作业的大坝缆机调度建模研究

针对大坝混凝土跳仓浇筑作业任务、资源与时间的耦合关系及优化排序问题，研发基于跳仓浇筑排序的多缆机调度模型及方法。分解大坝跳仓浇筑作业任务，分析缆机工作状态的任务变迁过程，厘定吊装、浇筑、吊运时间序列，建立大坝混凝土跳仓浇筑的缆机调度模型，制订跳仓浇筑模式下大坝缆机调度最优方案。案例分析表明：大坝缆机调度模型能缩短施工工期、节约生产资源，使缆机平均每小时工作时间提升4.88%、整体工期提前8.86%，可为缆机调度方案的制订提供理论支撑。     

基于GPS/BDS的大坝安全监测试验与分析

针对GNSS单系统大坝安全监测易受卫星分布不均致使有效解时段数不足,以及无法准确获取符合大坝mm级监测要求的稳定坐标序列问题,以琅琊山抽水蓄能电站大坝实测数据作为研究对象,研究了基于GPS/BDS组合定位的连续准静态模式在大坝安全监测中的可行性,从可见卫星数量和PDOP值两方面分析了GPS/BDS组合定位较单GNSS系统在大坝安全监测中的优势。对大坝单天安全监测数据进行卡尔曼滤波和坐标均值处理,以及在自主设计的可移动基座架进行滑动试验,结果表明GPS/BDS组合定位在连续准静态模式下通过一段时间的初始测量可以实时获取稳定的大坝监测数据,且具有优于1 mm的监测灵敏度,对分析大坝外部结构长期趋势性变化具有重要意义。     

线性递减权重粒子群优化投影寻踪模型及应用

针对粒子群算法局部搜索能力较弱和存在早熟收敛的问题,为了有效地控制粒子群算法的全局搜索和局部搜索,提出了将线性递减权重引入到粒子群优化算法中.该算法是从随机解出发,通过追随当前搜索到的最优值来寻找全局最优解,增加了粒子群算法的局部搜索能力.将其算法优化投影寻踪模型,以此构建了线性递减权重粒子群优化投影寻踪模型,将该模型应用到土坝护坡模式优化评价中,选取9个指标作为评判因子,提出适合该地区的土坝护坡优化模式.结果表明:线性递减权重粒子群优化投影寻踪模型可以有效地找到最佳投影方向,计算投影值,根据投影指标值的大小可对方案进行优选.利用该模型对土坝护坡模式进行综合评价是切实可行的.该算法以其实现容易、精度高、收敛快等优点,并且在解决实际问题中展示的优越性,在工程优化领域具有广泛的应用前景.     

高拱坝基础变形模量多目标线性规

在引进拱坝应力重分析单位变形模量法的基础上，建立了拱坝地基处理的基础变形模量优化的多目标线性规划模型。该模型以不同高程地基变形模量E为设计变量，在人为可以改变地基变形摸量的范围内，利用多目标线性规划的方法寻求对坝体应力、稳定及变形最优、相对基础处理费用又较低的地基变形模量。利用上述模型对我国某高拱坝的地基变形模进行了优化，计算结果表明该数学模型合理，优化效果明显，优化的结果对工程地基处理有较现实的技术支持和指导意义。     

基于BIM技术与B/S架构的大坝安全可视化监测系统

为了实现大坝整体结构、安全监测测点布置及监测成果的可视化展示功能,并且能够及时、准确地掌握大坝运行状态和异常情况,以甘再碾压混凝土重力坝为例,对传统大坝安全监测系统存在的问题进行了深入的分析与解答,并围绕问题提出了可视化的大坝安全监测系统思想,利用Revit、Dynamo、Civil3D等主流BIM软件建立了大坝主体结构及监测点的模型族库,集成了大坝及监测系统的三维可视化BIM模型.借用于BIMFACE平台轻量化技术、PHP脚本语言和MySQL数据库等现代化信息技术,开发出基于B/S架构的甘再大坝安全可视化系统,实现了BIM模型的Web轻量化展示,可通过客户端浏览器在三维模型中直观查看大坝结构、监测仪器信息以及监测点时程曲线变化等内容.通过本系统的应用,大大提高了大坝运行期间安全监测的可视化管理水平,同时对传统的大坝安全监测系统提出了现代化的建立方式与思想.     

水电站大坝安全群控的关键技术问题

流域梯级开发的建设模式、企业承担大坝安全的主体责任、发电与电网分离的电力体制,使得大坝群控已成为我国水电站大坝安全管控的主要趋势。在总结我国水电开发模式和大坝安全管控体制的基础上,讨论了大坝群和大坝群控的基本内涵,提出了流域大坝群、区域大坝群和电网大坝群的大坝群分类方法,分析了大坝群控对象、群控范围和群控系统的基本内容,研究了大坝群控平台建设、智能化大坝群控技术以及大坝群安全风险分析等关键技术问题。     

拱坝监测变形的系统辨识模型研究

介绍了大坝安全监测目前常用的3种变形模型的优缺点和系统辨识的基本原理，在此基础上将系统辨识理高分子引入到拱坝监测变形模型研究中。以MatLab软件中的系统辨识工具包为平台，建立以水位、气温和时间为输入，坝体监测变形为输出的拱坝监测变形多输入单输出系统辨识模型，并应用损失函数和AIC准则等对模型的预测精度进行了分析判断，验证了系统辨识模型的方法的可行性和预测性的可靠性，研究工作对其它水工建筑物的安全监测变开模型的建立具有一定的参考价值。     

金溪流域梯级电站短期发电计划编制

为了更好地解决非线性、非凸、多约束、复杂时空耦合等导致的梯级水电站调度问题,降低耗水率,提高整个梯级水电站群的经济效益和运行水平,以金溪流域为研究对象,充分考虑了电网需求、机组安全等约束条件,融合逐步优化动态规划算法与智能算法,实现日发电计划的精细化编制,并与实际运行情况进行对比.分析结果可以看出,采用优化算法(POA)进行优化调度后,水电站发电量有了一定幅度的提高,电量增加幅度在2.7%~3.4%.研究了梯级电站的厂内负荷分配与机组组合的问题.基于系统工程理论与优化算法,建立了满足水电网电力输电安全约束、设备安全管理等多目标的机组开停机和负荷调节优化模型,以耗水率最小为目标将负荷分解到电站各机组,计算各时段机组出力过程.在实际运行中,电站超出日发电计划出力,在偏差考核范围内尽量满发,通过算例验证了模型的可行性和合理性.     

大坝自动监测数据异常值识别的改进数据跳跃法

大坝安全自动化监测过程中,大量数据中的异常值识别已成为亟待解决的难题。将一种较为实用的识别方法——数据跳跃法进行改进,并利用Matlab进行编程实现。通过对某混凝土重力坝自动监测数据进行处理验证,证明此改进数据跳跃法更准确实用。     

基于突变分级模型的淤地坝坝系规划方案优选

淤地坝坝系规划方案优选需要考虑水沙控制能力、拦泥能力、淤地能力与投资效益等多方面的因素,是一个典型的复杂系统多准则决策问题,复杂系统多准则决策通常具有模糊性与不确定性.利用突变理论处理模糊与不确定问题的优势,提出了淤地坝坝系规划方案评价指标体系,建立了基于突变分级评价法的淤地坝坝系规划方案优选模型,给出了应用该模型的具体步骤.将该模型应用于偃师市浏涧河流域坝系方案优选中,对底层指标量纲一化处理并进行归一运算,利用归一公式的聚集机理对各指标的重要性进行量化,比较各方案的总突变隶属函数值,从而确定淤地坝坝系规划方案优选结果.结果表明:方案Ⅰ,Ⅱ,Ⅲ总突变隶属函数值分别为0.959 2,0.918 1,0.948 4,方案Ⅰ最优,其评价结果与传统的人工对比分析方法评价结果一致,从而验证了突变分级评价模型用于淤地坝坝系规划方案优选的合理性和可行性.