本文關(guān)鍵詞：融合多源時空信息的混凝土重力壩運行性狀診斷方法研究

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【摘要】：基于多源時空信息的混凝土重力壩運行性狀融合診斷研究是大壩安全監(jiān)控領(lǐng)域的熱點問題之一。針對目前大壩融合診斷方法中難以考慮監(jiān)測指標的隨機性與模糊性的不足,本文從混凝土重力壩多效應量融合診斷體系的構(gòu)建入手,綜合運用統(tǒng)計學、彈性力學、神經(jīng)網(wǎng)絡、主成分分析、云模型等方法,以建立不同效應量的監(jiān)控模型為基礎(chǔ),通過對其擬合殘差的分析,構(gòu)建了融合多效應量的混凝土重力壩運行性狀診斷云模型。主要研究內(nèi)容如下:(1)探討了壩體運行性狀融合診斷效應量的選取原則以及評價集的設計方法,構(gòu)建了混凝土重力壩融合診斷結(jié)構(gòu)體系,從而為診斷的開展提供依據(jù)。(2)研究了時間序列的相關(guān)特征和建模方法,分析了在建立具有滯后效應的監(jiān)測指標的監(jiān)控模型時,自回歸滑動平均模型的計算優(yōu)勢。在結(jié)合回歸因子選取的基礎(chǔ)上,建立了揚壓力效應量監(jiān)控模型,通過誤差分析,佐證了自回歸滑動平均模型的有效性。(3)探究了混凝土重力壩混合模型的構(gòu)建方法,研究了多測點位移場條件下壩體參數(shù)的優(yōu)化反演方法,分析了神經(jīng)網(wǎng)絡在擬合水壓分量時的計算優(yōu)勢,并在此基礎(chǔ)上采用神經(jīng)網(wǎng)絡-逐步回歸方法建立混合模型,結(jié)合工程算例,顯示了該模型具有更高的擬合精度。(4)分析了混凝土重力壩監(jiān)控模型擬合殘差的分布規(guī)律并根據(jù)其分布函數(shù),依概率對殘差進行了區(qū)間劃分,結(jié)合云模型計算方法,建立了單測點的診斷云模型,利用主成分分析法分配各測點權(quán)重,構(gòu)建了單效應量的診斷云模型。在此基礎(chǔ)上,利用多維云算法得到了多效應量的診斷云模型,進而實現(xiàn)了對混凝土重力壩運行性狀的逐層診斷。
【關(guān)鍵詞】：混凝土重力壩 監(jiān)控模型 運行性狀 信息融合 診斷方法
【學位授予單位】：南昌大學
【學位級別】：碩士
【學位授予年份】：2015
【分類號】：TV698.1

【參考文獻】

中國期刊全文數(shù)據(jù)庫 前4條

1 尉維斌,李珍照;混凝土壩安全綜合評價指標體系探討[J];大壩與安全;1995年03期

2 尉維斌,李珍照;大壩安全綜合評判多層次、多目標決策方法的研究[J];大壩觀測與土工測試;1996年04期

3 葉亞三;陳國興;;水庫大壩抗震性能的模糊綜合評價[J];水力發(fā)電學報;2013年03期

4 曹茂森;邱秀梅;夏寧;;大壩安全診斷的混沌優(yōu)化神經(jīng)網(wǎng)絡模型[J];巖土力學;2006年08期

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本文編號：1015554