我國現(xiàn)役混凝土壩無論是建設(shè)數(shù)量還是建造規(guī)模均居世界首位,其長效健康服役關(guān)乎整個(gè)水工程的安危。服役期內(nèi)混凝土壩受外部環(huán)境荷載與內(nèi)部材料性能演變協(xié)同作用,大壩結(jié)構(gòu)難免出現(xiàn)不同程度的性能退化問題。依托大壩原型監(jiān)測資料有效建立安全監(jiān)控模型,合理感知并詮釋大壩結(jié)構(gòu)運(yùn)行性能、保障大壩服役安全是壩工界長期關(guān)注的重要科學(xué)問題。為此,本文以重力壩為對(duì)象,采用理論分析、數(shù)值仿真與原型觀測相結(jié)合的研究手段,開展運(yùn)行期混凝土重力壩變形體征監(jiān)控方法研究。主要研究內(nèi)容如下:（1）考慮到原型監(jiān)測資料難免存在數(shù)據(jù)缺失與數(shù)據(jù)異常等問題,為進(jìn)一步提升監(jiān)測數(shù)據(jù)對(duì)大壩運(yùn)行性態(tài)的詮釋能力,結(jié)合核獨(dú)立主成分分析與極限學(xué)習(xí)機(jī)構(gòu)建了融合多源時(shí)空信息的監(jiān)測數(shù)據(jù)缺失插補(bǔ)模型;另外,利用奇異譜分析與3?準(zhǔn)則提出了監(jiān)測數(shù)據(jù)奇異點(diǎn)診斷方法。（2）伴隨服役年限的增加,筑壩材料不可避免地出現(xiàn)不同程度的老化與性能退化,大壩結(jié)構(gòu)材料參數(shù)較設(shè)計(jì)期發(fā)生了一定程度的變化。考慮到實(shí)際工程領(lǐng)域中監(jiān)測資料存在一定誤差,而基于確定性結(jié)構(gòu)參數(shù)與物理模型獲取的結(jié)構(gòu)分析結(jié)果難免失真,故結(jié)合粗糙集理論與神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)原理建立了混凝土壩材料參數(shù)區(qū)間反演模型。（3）鑒于傳統(tǒng)監(jiān)控模型... 

【文章來源】：南昌大學(xué)江西省 211工程院校

【文章頁數(shù)】：79 頁

【學(xué)位級(jí)別】：碩士

【文章目錄】：
摘要
abstract
第1章 緒論
    1.1 研究背景與意義
        1.1.1 研究背景
        1.1.2 研究目的和意義
    1.2 國內(nèi)外研究現(xiàn)狀
        1.2.1 原型監(jiān)測資料處理方法
        1.2.2 材料參數(shù)反演
        1.2.3 變形監(jiān)控模型
        1.2.4 變形預(yù)警指標(biāo)
    1.3 問題的提出
    1.4 本文主要研究內(nèi)容
第2章 大壩變形監(jiān)測數(shù)據(jù)處理與挖掘
    2.1 概述
    2.2 基于KPCA-ELM的變形監(jiān)測缺失數(shù)據(jù)插補(bǔ)模型
        2.2.1 核主成分分析（KPCA）
        2.2.2 極限學(xué)習(xí)機(jī)（ELM）
        2.2.3 基于KPCA-ELM的變形監(jiān)測缺失數(shù)據(jù)插補(bǔ)步驟
    2.3 基于SSA-3σ準(zhǔn)則的監(jiān)測數(shù)據(jù)變異點(diǎn)診斷方法
        2.3.1 奇異譜分析（SSA）
        2.3.2 拉依達(dá)準(zhǔn)則（3σ準(zhǔn)則）
        2.3.3 基于SSA-3σ準(zhǔn)則的變異點(diǎn)診斷
    2.4 算例分析
        2.4.1 缺失數(shù)據(jù)插補(bǔ)
        2.4.2 變異點(diǎn)識(shí)別
    2.5 本章小結(jié)
第3章 基于粗糙神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的混凝土壩材料參數(shù)區(qū)間反演
    3.1 概述
    3.2 基于粗糙神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的混凝土壩材料參數(shù)區(qū)間反分析模型
        3.2.1 區(qū)間分析理論
        3.2.2 粗糙集理論
        3.2.3 具有區(qū)間參數(shù)反演功能的粗糙神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型
    3.3 混凝土壩材料參數(shù)區(qū)間反演
    3.4 算例分析
    3.5 本章小結(jié)
第4章 顧及多元環(huán)境效應(yīng)混凝土重力壩變形監(jiān)控模型
    4.1 概述
    4.2 顧及多元環(huán)境效應(yīng)改進(jìn)的混凝土壩變形監(jiān)控模型
        4.2.1 混凝土壩變形監(jiān)控基本理論
        4.2.2 顧及多元環(huán)境效應(yīng)改進(jìn)的混凝土壩變形監(jiān)控理論
        4.2.3 基于SSA-CSO-RVM的變形監(jiān)控統(tǒng)計(jì)模型
    4.3 混凝土壩變形監(jiān)控混合模型
    4.4 算例分析
        4.4.1 變形監(jiān)控統(tǒng)計(jì)模型
        4.4.2 變形監(jiān)控混合模型
    4.5 本章小結(jié)
第5章 混凝土重力壩運(yùn)行效力變形預(yù)警指標(biāo)
    5.1 概述
    5.2 混凝土壩變形預(yù)警指標(biāo)擬定方法
        5.2.1 基本原理
        5.2.2 結(jié)構(gòu)分析法
        5.2.3 典型小概率法
    5.3 算例分析
        5.3.1 結(jié)構(gòu)分析法
        5.3.2 典型小概率法
    5.4 本章小結(jié)
第6章 總結(jié)與展望
    6.1 總結(jié)
    6.2 展望
致謝
參考文獻(xiàn)
攻讀學(xué)位期間的研究成果


【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
[1]基于優(yōu)化果蠅算法和統(tǒng)計(jì)模型的混凝土壩變形預(yù)測模型及應(yīng)用[J]. 章宇璟,鄭東健,鄭志泰,黃昌生.  水電能源科學(xué). 2019(02)
[2]基于EMD-FOA-BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的大壩變形預(yù)測研究[J]. 黃軍勝,黃良珂,劉立龍,謝劭峰.  水力發(fā)電. 2019(02)
[3]基于相關(guān)向量機(jī)的城市軌道交通突發(fā)大客流預(yù)測[J]. 仇建華,尚凱,張亞岐,殷婷.  大連交通大學(xué)學(xué)報(bào). 2019(01)
[4]基于KPCA-Bagging的高斯過程回歸建模方法及應(yīng)用[J]. 趙帥,李妍君,熊偉麗.  控制工程. 2019(01)
[5]量子粒子群算法優(yōu)化相關(guān)向量機(jī)的軸承故障診斷[J]. 呂維宗,王海瑞,舒捷.  計(jì)算機(jī)應(yīng)用與軟件. 2019(01)
[6]基于奇異譜分析的短期電價(jià)預(yù)測[J]. 殷豪,曾云,孟安波,劉哲.  電力系統(tǒng)保護(hù)與控制. 2019(01)
[7]基于改進(jìn)遺傳算法優(yōu)化極限學(xué)習(xí)機(jī)的短期電力負(fù)荷預(yù)測[J]. 律方成,劉怡,亓彥珣,燕躍豪,張建濤,謝慶.  華北電力大學(xué)學(xué)報(bào)(自然科學(xué)版). 2018(06)
[8]基于KPCA-BAS-GRNN的埋地管道外腐蝕速率預(yù)測[J]. 駱正山,姚夢月,駱濟(jì)豪,王小完.  表面技術(shù). 2018(11)
[9]相空間重構(gòu)和極限學(xué)習(xí)機(jī)的網(wǎng)絡(luò)流量預(yù)測模型[J]. 袁開銀,魏彬.  控制工程. 2018(11)
[10]采用改進(jìn)的布谷鳥算法優(yōu)化極限學(xué)習(xí)機(jī)[J]. 趙坤,覃錫忠,賈振紅.  計(jì)算機(jī)仿真. 2018(11)

博士論文
[1]腐蝕環(huán)境下再生混凝土結(jié)構(gòu)耐久性試驗(yàn)研究[D]. 安新正.中國礦業(yè)大學(xué)(北京) 2012
[2]大壩安全監(jiān)測與損傷識(shí)別的新型計(jì)算智能方法[D]. 康飛.大連理工大學(xué) 2009

碩士論文
[1]混凝土壩變位性能演化狀態(tài)識(shí)別與監(jiān)控方法研究[D]. 谷明晗.南昌大學(xué) 2018
[2]雞群優(yōu)化算法的改進(jìn)和應(yīng)用[D]. 韓萌.西安電子科技大學(xué) 2018
[3]基于小波和時(shí)間序列分析組合模型的地鐵隧道變形預(yù)測研究[D]. 朱志楓.南京師范大學(xué) 2017
[4]顧及多效應(yīng)的混凝土壩位移聯(lián)合預(yù)報(bào)與監(jiān)控分析[D]. 熊威.南昌大學(xué) 2015



本文編號(hào)：2987989