基于VC的大体积混凝土智能通水系统开发研究

混凝土坝施工过程中没有对多种影响因素的动态变化进行实时的准确分析并及时采取措施,是实际工程施工期混凝土坝体出现温度裂缝的重要原因．为了使工程质量有质的提高,必须寻求有效手段保证温控方案的实效性．基于VisualC＋＋编程环境开展大体积混凝土智能通水系统开发研究,建立了系统的基本构架,具体包括浇筑块信息管理、计算分析、反演分析、温控状态预测4个功能模块．该系统可以实现浇筑块几何、材料信息管理,重要参数的反演分析,温控方案的评价和调整等功能．系统功能已经通过实验加以验证,形成了初步成果．这对优化混凝土坝施工期温控方案,提高施工质量具有重要作用．     

泄洪洞边墙衬砌混凝土施工期内部最高温度估算

高流速泄洪洞衬砌混凝土,必须防止产生贯穿危害性温度裂缝,浇筑施工中需要适应现场变化及时预测和控制内部最高温度.以5个大型水电站泄洪洞城门洞型断面为例,概化衬砌边墙尺寸、混凝土强度、洞室环境气温、浇筑温度、通水冷却及其水温5个温控密切相关要素,采用有限元仿真计算174个方案,并综合溪洛渡泄洪洞现场温控观测成果,提出泄洪洞衬砌边墙中热水泥泵送混凝土施工期内部最高温度估算公式.通过与溪洛渡、白鹤滩实际工程现场观测值比较分析,检验了估算公式的精度,可供实际工程实时温度控制采用.     

堆石混凝土高拱坝施工期温度应力仿真分析

为研究堆石混凝土高拱坝施工期温度场和应力场的分布特点,并探究堆石混凝土在高拱坝上的适用性,本文运用数值仿真及顺序耦合法,综合考虑堆石混凝土弹模变化、堆石混凝土入仓温度、环境气候变化等因素,对不同温控措施的堆石混凝土高拱坝进行施工期全过程仿真计算。对比分析不同温控措施下高拱坝施工期的温度场和应力场,结果表明：不同温控工况下,坝体温度场和应力场的分布规律基本一致,施工期温度应力与混凝土入仓温度相关,运行期坝体应力随环境气温变化;应力线性化后最大拉应力分别为1.68 MPa、1.60 MPa、1.48 MPa。因此,堆石混凝土运用于高拱坝时,在分缝浇筑的情况下,仅需采取简单温控措施即可满足温度防裂要求。     

碾压混凝土重力坝温度场与温度徐变应力仿真分析

结合百色碾压混凝土坝的工程实际情况，采用三维有限元浮动网格法对该坝施工期和运行期温度场、温度徐变应力进行了仿真计算。计算中考虑了混凝土热力学参数随龄期变化、坝体分层浇筑过程及自重、水压力对温度应力的影响。仿真结果给出了温度场、温度应力分布及其随时间变化规律，为碾压混凝土重力坝的设计和施工中的温控提供了参考依据。     

福建某碾压混凝土重力坝温控仿真及温控标准研究

亚热带地区高温季节气温与热带相似,且昼夜温差大,对大坝混凝土温控防裂较为不利.本文以福建省某典型碾压混凝土重力坝工程为例,采用有限元法开展了大坝混凝土温控措施及温控标准研究.基于稳定温度场计算结果,依托规范并参考相似工程提出相应温控标准;通过不同方案对浇筑温度、冷却水温和水管间距等温控措施进行了敏感性分析,并据此给出了推荐温控方案.仿真结果表明不采取温控措施时各区最高温度均不能满足控制要求;最高温度对浇筑温度较为敏感,但只控制浇筑温度时,后期内部温度下降缓慢,可能在低温季节产生较大的内外温差而导致表面开裂;综合考虑浇筑温度及通水冷却,可有效降低最高温度及后期内外温差.研究成果可为亚热带地区的类似工程提供参考.     

泵闸施工期智能温控数据采集与管理系统研发

针对泵闸结构大体积混凝土,研发了功耗低、独立性强、施工干扰小且存取便捷的施工期智能温控数据采集与管理系统.针对DS18B20数字温度传感器,以Modbus协议为基础开发了基于VB.NET的温度采集系统,实现了对采集模块的自动编号以及采集与存储频率的自由调控;建立了含有多个温度测区表和流量表的SQL server数据库,方便数据存储、查询与管理;开发了基于B/S架构的Web温控信息管理平台,实时呈现大体积混凝土温控数据与相关图表.     

锚碇大体积混凝土智能通水温控方法与系统

大型桥梁锚碇的锚块部分属于典型大体积混凝土结构,施工期面临开裂风险,开展适应性智能通水温控方法与系统研究对混凝土温控防裂及提高混凝土质量具有重要意义。该文提出了锚碇真实温度场及应力计算、温流耦合控制算法,以及基于“端-边-云”控制模型的智能温度控制策略;研发了适应锚碇的智能通水温控系统装备和平台,包括供水、换向、控制和热交换系统,以及基于微信移动、 Web客户端的多端软件平台,实现了混凝土通水温控的远程实时在线感知、真实分析、反馈控制和诊断预警。研究成果应用于龙门大桥西锚碇施工建设的全过程,节约了人力和用水,且未发现温度裂缝,成果可供同类工程温控防裂设计和施工参考。     

大体积混凝土红外测温影响因素研究与工程应用

开展大坝混凝土浇筑过程非接触红外热成像温度监测(红外测温)研究对于混凝土温度监测和施工过程中温控措施调控具有重要意义。该文基于红外热成像原理,建立了大坝混凝土表面红外辐射量、有效温度采集算法;通过开展不同环境温度、距离对红外测温精度的影响试验,修正了红外测温基本模型;并研发了复杂环境下特高拱坝混凝土出机口、入仓和浇筑等施工全过程红外测温系统。通过乌东德现场应用验证,实现了混凝土生产、运输、浇筑全过程的实时、在线、精准温度监测;为大坝工作性态分析提供了连续、真实的温度场等边界参数。研究成果可为其他同类工程温度在线监测提供参考与借鉴。     

超大体积薄壁渡槽施工温控技术及其应用

渡槽工程为南水北调工程的一个重要环节,由于渡槽薄壁结构的特点,其混凝土裂缝控制变得尤为重要。为了更好地指导生产,避免工程出现质量问题,需要结合实际施工过程,对大体积混凝土及裂缝需要严格控制的渡槽工程进行施工过程的水化热仿真分析,研究裂缝的机理及产生的原因。对采取保温、通水冷却、浇筑时间及拆模时间等防裂措施进行探讨,有针对性地提出行之有效的温控防裂方案和措施,提高工程质量,指导了工程施工,达到渡槽混凝土施工期防裂的目的。     

超大混凝土结构温度梯度监测与温度场演化

该文依托广西龙门大桥锚碇填芯超大体积海工混凝土结构(58606m³),对连续浇筑期混凝土的温度梯度演化规律开展在线监测和真实温度场、应力分析,对混凝土结构的温控防裂具有重要意义。该文首先研发了温度梯度在线监测系统,可实现在线实时采集混凝土温度梯度变化数据,反馈实际温度与允许阈值间偏差功能,可为及时预警和精准温控提供依据;其次通过构建真实温度场并计算温度应力,揭示了在连续浇筑条件下超大混凝土结构的真实温度梯度演化规律,提出了温度开裂控制梯度指标。工程实践表明：温度梯度在线监测系统能保证现场精准动态温控方案较好地实施,从而有效控制开裂风险。研究成果可供同类工程温控防裂设计和施工参考。     

基于神经网络的混凝土大坝弹性参数识别方法

基于人工神经网络方法,根据云峰大坝坝顶水平位移观测资料识别大坝混凝土和岩石基础的弹性模量,采用修正的ＢＰ学习算法,并通过对迭代步长的优化计算及对观测数据的归一化处理,提高了参数识别的速度和精度,云峰大坝的工程实际应用表明,用神经网络方法识别材料参数具有识别精度高和收敛速度快等特性,拟合误差小于０．１５ｍｍ。     

仿人智能模型控制器及其仿真分析

在采用单片机实现的智能控制系统中，嵌入式软件开发需要简单实用的智能控制算法，其既能保证系统具有较好的性能，又能满足系统控制的实时性要求，针对这个问题，将仿人智能控制与模糊控制相结合，提出了一种仿人智能模糊控制器，给出了该控制器的基本结构、控制算法和仿真结果。仿真分析和实际应用证明，仿人智能模型控制器的设计不需要对象精确的数学模型，且实现比较简单。仿人智能控制器控制效果好，它具有响应速度快、超调小、鲁棒性强等优点，具有一定的工程应用价值。     

三峡工程大坝后期冷却通水最佳结束时机研究

介绍三峡工程大坝后期冷却通水的计算方法和通水方案，并以泄洪坝段为例，根据混凝土无内热源的热传导方程和三峡工程具体情况确定的初始条件，推导出适合三峡工程的混凝土降温时间公式和对应的温度曲线、混凝土冷却中的任一时间的平均温度和对应的温度曲线，为掌握闷温时机、及时提供接缝灌浆部位提供了可靠依据。     

基于遗传算法的混凝土热学参数反分析及其应用

根据曹娥江大闸施工现场实测的温度值,利用遗传算法对大闸混凝土温度场进行反演计算,并将计算值和实测值进行对比,分析计算结果的合理性,得到反映混凝土热学性能的参数.通过这些参数,利用三维有限元仿真计算程序对施工现场混凝土温度场进行反馈计算,确定温控防裂措施,指导后续闸墩施工.反演结果表明,遗传算法作为一种优化算法,具有收敛速度快、效果好等特点.周7,表1,参11.     

光纤网络哑资源智能检测与清查方法

ODN网络是FTTH网络中的重要组成部分,其质量好坏直接关系到客户使用宽带网络的体验。为了对哑资源进行高效精准管理,改善网络质量,提升宽带业务开通效率,降低维护成本,文中设计优化了哑资源智能检测及清查系统。该系统基于深度学习中的YOLOX算法,设计改进提出SGDMN优化器,该优化器能有效抑制振荡并且在加速训练的同时对梯度进行校正,以此对参数进行更新;同时对数据增强方式进行优化,在不脱离真实场景的前提下选择数据增强方式,以此实现对分光器、尾纤、标签、二维码等关键信息进行目标检测,进行分类标识,维护人员可基于这些关键信息配合资管系统信息完成哑资源清查。通过其他经典目标识别算法进行对比实验,结果表明改进后的YOLOX算法精度更高,满足哑资源智能检测及清查实际工程需求。     

含对象脉冲序列模型辨识智能PID参数自整定

提出了一种新的在线ＰＩＤ参数自整定方法，在对象辨识中，引进了非参数的离散脉冲序列模型，并推导出一组闭环情况下的辨识公式，它适合于大纯滞后和各种阶次的复杂对象，很好地解决了大纯滞后的辨识问题，文中还把仿真技术引进实时控制中，设计出一种实用的，具有一定智能性的自整定方法，实时控制实验证明此方法是正确和有效的。     

大体积混凝土冷却通水智能控制系统研制与应用

为提高冷却通水效率,保证工程质量,研制大体积混凝土冷却通水智能控制系统．通过对混凝土冷却通水的流量和水温的数据进行自动采集,结合混凝土内部温度,根据仿人工智能控制算法计算通水流量,对流量进行自动调节,并应用于锦屏水电站混凝土大坝．实现了冷却通水控制的标准化、自动化运行,加强了混凝土温控效果,提高了工作效率．     

基于生物智能算法的智能控制研究与实践应用

 传统的自动控制方法因为其固定参数等弊端极大限制了控制效果,生物智能算法因为其环境自适应与自学习机制的特性,为突破传统控制方法的瓶颈提供了一种新的思路,并且随着强化学习等机器学习理论与方法的不断完善与发展,生物智能算法的性能也得到了极大的提高。总结了在智能控制中常用的7种生物智能算法,分析了经典的自动控制方法与生物智能算法,尤其是强化学习、深度学习等新型智能算法的结合的应用实例。结合近年来兴起的深度学习,强化学习及类脑智能科学对智能控制的发展现状,以及未来的发展趋势进行展望。强调一种智能辅助控制方法,将智能算法与传统控制方法相结合,为智能控制的研究提供新的思路与实用范例。     

基于GPR反射波信号多维分析的隧道病害智能辨识

随着我国隧道工程建设的快速发展,由隧道病害引发的隧道质量和安全问题越发常见.通过地质雷达探测隧道病害对于减少隧道质量和安全问题具有十分重要的意义,为了提高病害探测的效率及可靠性,基于雷达反射波信号多维度分析,提出一种隧道病害智能辨识的新方法.根据反射波信号时域、频域及时频域分析结果提取病害信号辨识的6个典型特征,利用支持向量机算法对典型特征的训练构建病害信号的二分类模型,实现了病害水平分布范围的自动辨识;再依据病害信号的第一本征模态函数分量振幅包络计算病害深度分布范围,最终实现隧道病害的智能辨识.结合某隧道回填层雷达实测数据对智能辨识算法的性能进行评价,与人工辨识结果的对比表明,该智能算法对于病害的辨识能力较强,病害的识别率高达100%,但辨识结果中同时存在少量误判,准确率达78.6%,满足工程应用的需求.该算法可用于隧道工程各类地质雷达探测数据中病害的智能辨识,而对于其他领域的地质雷达探测数据,本文研究成果亦可为不同类型探测目标智能辨识算法的设计提供可行思路.     

一种新型智能化测控系统的研制

ZCK-Ⅱ是基于现代控制理论及算法的一种智能测控系统,由虚拟仪器、传感器、变频器、数据采集卡等单元组成。采用Labview编程,将温度、液位数值及变化曲线在上位机上进行实时显示,通过设定PID参数实现对温度和液位的最优化控制。该设备可以使学生更直观地理解现代控制理论知识,增强实际操作能力,提高学生的综合素质。