本文選題：海堤滲壓 + 非穩(wěn)定滲流�。� 參考：《合肥工業(yè)大學(xué)》2015年碩士論文

【摘要】：海堤工程對維護(hù)沿海地區(qū)的安全,保障堤內(nèi)人民的生產(chǎn)、生活,推動堤內(nèi)的經(jīng)濟(jì)發(fā)展起到積極作用。隨著海堤工程管理工作的推進(jìn),加強(qiáng)海堤安全監(jiān)控,研究海堤工作運(yùn)行狀態(tài),成為保障海堤安全的重要工作內(nèi)容。滲壓的分布狀況對海堤的安全運(yùn)行有重要影響,本文以實際監(jiān)測資料為依據(jù),研究了變化潮位下的海堤滲壓分布狀況。受快速變化潮位的影響,海堤的滲壓也處于快速變化之下。鑒于這種快速變化的滲流場的影響,對海堤進(jìn)行非穩(wěn)定滲流分析顯得尤為重要。本文從水流連續(xù)性原理與達(dá)西定律出發(fā),研究了適用于海堤非穩(wěn)定滲流的基本微分控制方程,并依據(jù)變分原理分析了海堤非穩(wěn)定滲流分析的有限元分析方法。研究中以變化的潮位作為外荷載,并基于ANSYS有限元軟件熱分析與滲流分析的相似性,通過ANSYS軟件進(jìn)行迭代計算,最終獲得各個時刻下的海堤滲壓分布,為合理分析海堤的滲壓狀況奠定了基礎(chǔ)。傳統(tǒng)的滲透系數(shù)獲得方法主要有野外試驗法、室內(nèi)試驗法等,而隨著監(jiān)測技術(shù)及計算分析方法的進(jìn)步,反演分析廣泛應(yīng)用于滲透系數(shù)的獲取。本文分別采用數(shù)值優(yōu)化反演方法和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)參數(shù)辨識方法反演海堤的滲透系數(shù),數(shù)值優(yōu)化反演方法以實際監(jiān)測的滲壓時序與模擬滲壓時序構(gòu)建關(guān)于海堤滲透系數(shù)的最小二乘目標(biāo)函數(shù),再采用逐步掃描法逐漸縮小滲透系數(shù)的范圍,最后再利用共軛梯度算法迭代優(yōu)化,獲得最優(yōu)的海堤滲透系數(shù)。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)可以有效的建立海堤測點滲壓時序與滲透系數(shù)的映射關(guān)系,本文以數(shù)值模擬技術(shù)獲得網(wǎng)絡(luò)的樣本,再通過改進(jìn)的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行訓(xùn)練,構(gòu)建海堤滲壓時序與滲透系數(shù)的參數(shù)辨識模型,最后利用實測滲壓時序代入訓(xùn)練好的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中可計算出海堤的滲透系數(shù)。將兩種方法獲得的滲透系數(shù)分別進(jìn)行數(shù)值模擬計算并提取相應(yīng)測點的滲壓時序與實測滲壓時序比較發(fā)現(xiàn),測點的模擬滲壓時序與實測滲壓時序的平均相對誤差較小,曲線振幅及變化規(guī)律擬合非常好,說明采用數(shù)值優(yōu)化反演方法和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)參數(shù)辨識方法均可有效地獲得海堤的滲透系數(shù),為揭示海堤滲壓分布狀況提供了重要依據(jù)。通過對兩種反演方法的研究發(fā)現(xiàn),數(shù)值優(yōu)化反演方法圍繞有限元分析程序展開,其思路清晰、簡潔可操作性強(qiáng)。而神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)參數(shù)辨識方法將滲壓與滲透系數(shù)的聯(lián)系信息構(gòu)建于網(wǎng)絡(luò)的連結(jié)權(quán)值中,在獲得一定的樣本數(shù)量下即可有效反演出滲透系數(shù),其反演結(jié)果理想、穩(wěn)定,具有良好的應(yīng)用前景。
[Abstract]:Seawall engineering plays a positive role in maintaining the safety of coastal areas, ensuring the production and life of the people in the embankment, and promoting the economic development in the embankment. With the advance of seawall engineering management, strengthening the safety monitoring of seawall and studying the working state of seawall become the important work content of ensuring the safety of seawall. The distribution of seepage pressure has an important effect on the safe operation of the seawall. Based on the actual monitoring data, the distribution of seepage pressure in the sea embankment under the changing tide level is studied in this paper. Under the influence of rapidly changing tide level, the seepage pressure of seawall is also changing rapidly. In view of the influence of the rapidly changing seepage field, it is very important to analyze the unsteady seepage of the seawall. Based on the principle of continuity of water flow and Darcy's law, this paper studies the basic differential governing equation for unsteady seepage of seawall, and analyzes the finite element analysis method of unsteady seepage of seawall according to variational principle. Based on the similarity of thermal analysis and seepage analysis of ANSYS finite element software, the seepage pressure distribution of seawall is obtained by iterative calculation with ANSYS software. It lays a foundation for reasonable analysis of seepage pressure of seawall. The traditional methods of obtaining permeability coefficient mainly include field test method and indoor test method. With the development of monitoring technology and calculation and analysis method, inversion analysis is widely used to obtain permeability coefficient. In this paper, numerical optimization inversion method and neural network parameter identification method are used to inverse the permeability coefficient of seawall, respectively. Numerical optimization inversion method is used to construct the least-square objective function about seawall permeability coefficient by using actual monitored seepage time series and simulated seepage pressure time series, and then gradually reducing the scope of permeability coefficient by means of stepwise scanning method. Finally, the optimal seawall permeability coefficient is obtained by iterative optimization using conjugate gradient algorithm. Neural network can effectively establish the mapping relationship between seepage pressure time series and permeability coefficient of seawall points. In this paper, the network samples are obtained by numerical simulation technique, and then trained by improved BP neural network. The parameter identification model of seepage time series and permeability coefficient of seawall is constructed. Finally, the permeability coefficient of seawall can be calculated by using the measured seepage pressure time series in the trained neural network. The osmotic coefficients obtained by the two methods are numerically simulated and compared with the measured osmotic time series. It is found that the average relative error between the simulated osmotic pressure timing and the measured osmotic pressure time series is smaller. The curve amplitude and variation law are well fitted, which shows that the seepage coefficient of seawall can be obtained effectively by using numerical optimization inversion method and neural network parameter identification method, which provides an important basis for revealing the distribution of seepage pressure of seawall. Through the study of the two inversion methods, it is found that the numerical optimization inversion method is developed around the finite element analysis program, and its thinking is clear and simple and operable. The neural network parameter identification method constructs the connection information between osmotic pressure and permeability coefficient in the connection weight value of the network and can effectively reverse the permeability coefficient when a certain number of samples are obtained. The inversion result is ideal and stable. It has good application prospect.
【學(xué)位授予單位】：合肥工業(yè)大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2015
【分類號】：U656.314

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本文編號：2051983