大坝服役性态预警指标拟定的POT模型

借助预警指标实时辨识大坝服役性态是大坝安全监控的重要手段。传统多依据大坝服役性态效应量测值序列的年极值为分析子样来估计预警指标。本文基于极值理论中的POT(Peaks over Threshold)模型,通过门限值的设定,以超限数据序列作为建模分析的对象,利用广义帕累托分布拟合超限数据子样,结合大坝的失事概率实现预警指标的估计。该方法不研究效应量测值序列的整体分布情况,只关注序列的超限值分布情况;充分考虑了所有较大测值出现的可能,更好地体现了数据样本的分布特征,因此得到的预警指标能更客观地反映工程实际。     

大坝安全监控及反馈分析系统

为提高我国大坝安全管理水平,基于大坝安全分析体系结构,结合系统理论、水工监测和馈控技术、软件工程技术和计算机技术等,分析了大坝安全监控及反馈分析系统的研发目标和体系结构。大坝安全监控及反馈分析系统可以科学有序地管理监测资料,应用与大坝安全有关的设计、施工、运行管理信息以及专家知识,能够对大坝安全状况和安全级别作出综合分析和评价,从而实现全过程的大坝安全分析和评价。     

病险水闸除险加固效果评价指标体系研究

依照《中央政府投资项目后评价管理办法》中相关规定,结合我国水闸主要病险问题,从病险水闸安全鉴定结论准确性、除险加固设计方案、服役性能提升程度、经济效益和可持续发展效应等方面,构建由5个一级指标和21个二级指标组成的病险水闸除险加固效果评价指标体系,并描述了各评价指标的内涵,以期提高病险水闸除险加固效果评价的系统性和精确性。     

综论人工智能技术在大坝安全监控中的应用

人工智以技术经过从结构主义向功能主义，从硬件方法向软件方法的转变，在现代先进的计算机软件硬件技术支持下，许多领域已取得了巨大的成功。综论了几种人工智能技术在大坝安全监控领域中的应用。数据开采是一门人智能技术，它的引入可解决大坝安全监控数据量大，知识面广，从而带来分析问题速度慢的困难，专家系统将专家知识编码成计算机能够识别的语言，将专家的经验和思维转化成先进合理的推理策略，为大坝安全评价提供专家级的     

基于关联规则的土石坝渗流推理预测方法及应用

将关联规则算法引入到土石坝渗流的预测中,并建立预测模型。首先将渗流量和上游水位、降雨量、下游水位等组成事务组,利用K-means算法对实测数据进行预处理,然后通过Apriori算法进行频繁项集的挖掘,产生强关联规则,最后将强关联规则用于渗流量的预测。本模型可以较好的解释影响渗流变化的内在原因,将本预测模型应用于某土石坝工程中,结果表明该模型具有较好的精度。     

拱坝实测变温场及其效应量分析

温度荷载对拱坝的变形、应力等有显著的影响，是作用在拱坝上的主要荷载。本文结合二滩拱坝，针对坝体和边界设有温度计的情况，提出分析拱坝变温场及其效应量的方法，编制相应的计算程序，实现了在线分析和反分析实时性的目标。     

基于生命质量指数的病险水库除险加固效应评价方法

目前病险水库除险加固投入多依据标准和规范定性确定,缺乏定量的论证。生命质量指数(Life quality index,LQI)是一个复合的社会指数,能较好地结合工程当地的经济发展水平,从社会效应的角度来优化结构失效风险率和除险加固投入间的关系。将风险和LQI理论引入到病险水库除险加固决策优化过程中,基于已有溃坝资料提出了溃坝生命损失的快速估算公式,在当前规范的基础上,建立了病险水库除险加固效应的定量评价模型。以华东某均质病险土坝为例,分析了除险加固前后该坝的渗透失稳风险率,估算了溃坝生命损失;根据工程当地的社会、经济发展水平和LQI参数,计算出了LQI增量和最大社会愿意支付费用,定量分析了除险加固效应,验证了文中方法的有效性。     

基于人工蜂群算法与Elman神经网络的大坝变形监控模型

针对Elman神经网络收敛速度慢、容易陷入局部极小等问题,建立了人工蜂群算法(ABC)与Elman神经网络组合的大坝变形监控模型。应用于某混凝土重力坝的结果表明,单纯Elman神经网络建模方法预测的相对误差和标准差分别为3.50%和0.131,ABC-Elman(人工蜂群算法与Elman神经网络)模型预测的相对误差和标准差分别为1.98%和0.063。从各影响因子对大坝变形的贡献上看,水压分量占27.9%,温度分量占62.3%,时效分量占9.8%。ABC-Elman模型在建模效率、预测精度等方面均有一定的优势,较适合于大坝变形的建模分析,并可推广于大坝渗流、应力等监控模型中。     

工程在线监控及反馈分析系统综合推理库

 通过深入研究推理流程、推理模型,详尽探讨了水口水电站工程系统综合推理库的设计和实现。基于模块化设计思想,并遵循重点突出、兼顾全面的原则,采用了清晰、合理的推理流程。系统综合推理库具有及时发现疑点测值,实时分析疑点成因,准确评价大坝工作性态的功能。试运行结果表明,该推理库设计合理、功能完善、操作简便,为实时监控和综合评价大坝的安全性态提供了有力的技术支持。     

水利水电工程转异诊断的数据融合方法研究

针对水利工程及基础中监测同个物理量的同类仪器个数较少,监测仪器运行环境恶劣和监测仪器改造导致缺测等问题,应用模糊推理的数据融合理论,构建了水利水电工程及基础监测信息模糊推理融合框架,提出了工程及基础性态转异诊断的数据融合方法,提取了诊断工程健康和安全状况评价的有效信息。工程实例表明,该方法对水利水电工程与基础信息融合及结构转异诊断是可行的,并有较大的推广应用价值。