大壩作為水庫的最主要建筑物,對水庫的安全運(yùn)行起著決定性作用。為了有效地避免大壩的損壞帶來的巨大損失,需要對大壩進(jìn)行完善的安全監(jiān)控。隨著自動化監(jiān)測儀器的發(fā)展,越來越多的新型儀器應(yīng)用到大壩安全監(jiān)測中。但監(jiān)測資料樣本中粗差的存在不能忽視,數(shù)據(jù)中粗差的存在會直接導(dǎo)致監(jiān)測數(shù)據(jù)的可靠性降低,使得分析結(jié)果失真,為大壩安全析工作帶來不便。為解決粗差帶來的以上問題,本文主要研究內(nèi)容如下:（1）分析了大壩安全監(jiān)測數(shù)據(jù)中粗差存在的幾種典型形式,提出將各粗差檢驗(yàn)方式應(yīng)用于實(shí)際工程,對比分析各檢驗(yàn)方法的優(yōu)缺點(diǎn);提出用3σ準(zhǔn)則檢驗(yàn)監(jiān)測數(shù)據(jù)過多時粗差存在的情況;通過工程實(shí)例驗(yàn)證了 3σ準(zhǔn)則不具備良好的剔除粗差的能力,提出了應(yīng)用優(yōu)化準(zhǔn)則的方法并結(jié)合最小截平方和（least Trimmed Squares,LTS）法,并將該方法應(yīng)用于大壩安全監(jiān)測數(shù)據(jù)的處理中。（2）分析比較了最小二乘（leastSquares,LS）法應(yīng)用于大壩安全監(jiān)測數(shù)據(jù)的處理中的優(yōu)勢與不足,提出建立基于LTS估計的大壩安全監(jiān)控統(tǒng)計模型,與LS估計進(jìn)行對比,并以實(shí)際工程的安全監(jiān)測數(shù)據(jù)為依據(jù),分離了各效應(yīng)分量,分析了各效應(yīng)分量所占比重,通過工程實(shí)例驗(yàn)證... 

【文章來源】：西安理工大學(xué)陜西省

【文章頁數(shù)】：72 頁

【學(xué)位級別】：碩士

【部分圖文】：

某大壩變形監(jiān)測布置圖

其中 BP 代表崩潰值。監(jiān)測的實(shí)際數(shù)據(jù)同兩種方法下的擬合結(jié)果對比見圖3-3、圖 3-4。為了將兩種方法較好地進(jìn)行對比解析，以表 3-1 中的回歸系數(shù)為根據(jù)，得到兩種方式的擬合對比圖 3-3、圖 3-4。表 3-1 回歸系數(shù)計算結(jié)果Tab.3-1 The results of regression coefficien測點(diǎn) 方法 a0a1a2a3a4a5BPD10-2LTS -3.49E+01 -7.98E-01 6.15E-02 -1.40E-03 -3.37E-01 -9.00E-04 50.39%LS -3.48E+01 -3.60E-01 3.05E-02 -7.00E-04 -3.65E-01 -2.14E-02 0.11%D15-3LTS 2.41E+01 1.99E-00 -1.95E-02 -1.40E-0 1.82E-0 -4.90E-04 50.39%LS 2.41E+01 2.22E-00 -2.39E-02 -3.35E-0 2.59E-0 -5.30E-04 0.11%由表3-1兩種回歸模型所得結(jié)果易知，LTS回歸時的崩潰值為50.39%，而LS回歸時的崩潰值為0.11%。該數(shù)據(jù)說明當(dāng)數(shù)據(jù)中粗差值不超過 時，LTS 回歸能夠維持其魯棒性，而真實(shí)數(shù)據(jù)中粗差數(shù)量很少有超過半數(shù)的可能性，當(dāng)數(shù)據(jù)集中粗差點(diǎn)值不超過時，LS 回歸才能夠維持其魯棒性，而在實(shí)際工程中，往往由于數(shù)據(jù)量比較多，難

（a） （b） （c）圖 4-2 水壓分量H 的三個分量1H 、2 H 、3 H 示意圖Fig.4-2 The three components of water pressure componen: 、 、設(shè)rE （即 R ），c 0cE E，用有限元計算不同的水深 H 相應(yīng)壩體變形1H ，由式擬合后乘以調(diào)整參數(shù)（0/c cX E E）得[95]：11 10miH ii X a H （4.10設(shè)0 0 0/r cR E E，用有限元計算不同的水深 相應(yīng)的基礎(chǔ)變形2'H ，多項(xiàng)式擬合結(jié)果12'20Hmiii a H （4.11則壩基變形產(chǎn)生的位移2H 表示如下：12 2 10( )miH i ii Y a a H （4.12中，0Y R /R。

【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
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本文編號：3136174