【摘要】：堆石壩變形和面板撓度的預(yù)估對指導(dǎo)堆石壩設(shè)計和施工具有重要意義。針對堆石壩室內(nèi)試驗參數(shù)和實際參數(shù)存在差異,而待建堆石壩缺乏實測變形進行參數(shù)反饋,難以較準(zhǔn)確預(yù)估堆石壩沉降和面板撓度,為此較廣泛搜集了類似面板堆石壩工程的監(jiān)測數(shù)據(jù),將遺傳算法和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型相結(jié)合,建立了堆石壩工程變形預(yù)測的進化神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型。由待建面板堆石壩工程的壩高、寬高比和干密度等作為控制參數(shù),結(jié)合訓(xùn)練好的進化神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型,預(yù)測得到待建面板堆石壩的變形及面板撓度。實例分析表明,該方法可行。
[Abstract]:The prediction of deformation and face deflection of rockfill dam is of great significance to guide the design and construction of rockfill dam. In view of the difference between the indoor test parameters and the actual parameters of the rockfill dam, it is difficult to accurately estimate the settlement of the rockfill dam and the deflection of the face slab due to the lack of parameter feedback on the measured deformation of the rockfill dam to be built. For this reason, the monitoring data of similar face rockfill dam are collected widely, and the evolutionary neural network model for predicting deformation of rockfill dam is established by combining genetic algorithm with neural network model. The deformation and deflection of the face rockfill dam are predicted by using the dam height, width to height ratio and dry density as the control parameters, combined with the trained evolutionary neural network model. An example shows that this method is feasible.
【作者單位】： 三峽大學(xué)水利與環(huán)境學(xué)院;天津標(biāo)信檢測技術(shù)發(fā)展有限公司;湖南涔天河工程建設(shè)投資有限責(zé)任公司;
【基金】：國家自然科學(xué)基金資助項目(51209124)
【分類號】：TV641.43

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本文編號：2119893