大坝安全的可拓策略生成系统

针对水库大坝运行的风险管理、风险预警、风险决策等迫切要求,提出利用可拓模型形式化地描述大坝安全问题,采用物元的概念将研究对象、评估指标和量值结合为一体;基于系统工程的观点,依据菱形思维模式和物元的可拓性,建立大坝安全的可拓策略生成系统．该系统能够通过可拓数据挖掘和可拓推理解决矛盾问题,判定大坝整体安全情况,并根据优度评价准则帮助决策者选择出最优策略,实现了对大坝运行性态的质与量综合刻画,为水库大坝安全决策提供帮助．     

混凝土坝长效服役性态的多源信息融合推理方法

利用复杂系统具备学习功能的人工智能技术,构建了基于黑板结构的混凝土坝长效服役性态的多源信息融合推理分析体系,设计了混凝土坝长效服役性态的多源信息融合推理的知识库和推理机制,实现了对多源信息融合算法的综合控制,为提高混凝土坝服役性态安全评价的可靠性和准确性提供技术支持．     

大坝服役性态安全监控的GA-RBF组合模型

RBF神经网络具有很强的非线性拟合能力,但是在搜索最优解的时候易在局部最优处停滞.遗传算法是模拟自然界生物繁衍进化的算法,具有高效的全局搜索能力.本文提出了一种新的大坝服役性态监控模型.我们用遗传算法优化选择RBF网络隐层节点的各类参数,诸如网络隐层的中心值、宽度和权值.这样既可以避免陷入局部最优又能加快收敛速度.本文将遗传优化的RBF神经网络模型应用于某混凝土双曲拱坝的位移监测资料分析.比较发现,该方法可以很好的对大坝服役性态进行预测,取得很高的预测精度.     

大坝水平位移监控指标的拟定研究

典型小概率法主要依靠数学处理,没有联系强度和稳定控制条件．只有当有长期观测资料,并真正遭遇较不利荷载组合时,该法估计的效应量才接近极值．结构分析考虑了坝体和坝基的力学性态,并结合了实测和设计资料,用以拟定监控指标较为有效,并可以验证大坝设计的合理性．在对某重力坝结构力学特征及位移观测资料的研究基础上,采用典型小概率法和混合模型法拟定典型坝段水平位移监控指标．综合考虑大坝等级、强度和稳定性等因素,建议最大值监控指标采用结构分析法计算结果;最小值监控指标采用典型小概率方法得到的结果．     

基于AHP-熵权法的黄河下游堤防安全模糊评价

紧密结合黄河下游堤防工程的实际情况,在分析影响堤防安全的各个因素的基础上构建了多层次多指标的综合评价指标体系;并采用主客观组合赋权的方法,将层次分析法和熵权法有机结合用以确定各评价指标权重.在此基础上,根据黄河下游堤防工程实际情况定义了评价集和对应隶属函数,构建了模糊综合评价矩阵,对黄河下游堤防工程安全进行综合评价,并结合济南市天桥区堤防段安全综合评价结果,分析了该方法的科学性和可行性.     

高混凝土坝变形性态的库盘影响分析

在研究有限元模型边界确定方法的基础上,通过建立库盘大范围和近坝区小范围2种尺度有限元模型,并由库盘模型变形计算结果提取近坝区模型的边界条件,提出高混凝土坝变形性态的库盘影响分析方法,分析库盘变形对大坝变形性态的影响。典型实际工程计算结果表明,高坝大库工程,库盘作用对大坝变形影响明显,尤其坝前大库容工程在应用实测资料分析混凝土坝运行性态、反分析结构力学参数和变形监控指标时,应该考虑库盘变形的影响,以确保充分掌握大坝运行性态,有效监控大坝的安全运行。     

基于双阶段注意力机制的大坝变形深度学习预测模型

为提升大坝结构变形预测精度，采用完全自适应噪声集合经验模态分解(CEEMDAN)法将变形实测序列解耦为一系列具有不同时频特征的本征模态函数，使用小波阈值消噪对高频分量平稳化处理后进行重构，利用基于双阶段注意力机制的长短期记忆网络(DA-LSTM)模型对重构变形序列进行预测。实例验证结果表明，联合CEEMDAN算法和小波阈值消噪方法能够有效识别并清洗实测数据中的异常值，提升了测值对大坝运行性态的表征能力，同时DA-LSTM模型可以充分挖掘大坝变形的滞后性和增强网络的可解释性，据此构建的变形预测模型具有优良的稳健性。