丰满大坝垂直位移监测资料分析

结合丰满大坝垂直位移监测资料,分析了大坝的垂直位移的变化规律,并运用逐步回归分析法,对坝顶垂直位移进行了统计建模.结果表明,温度是影响坝顶垂直位移的主要因素,水压力分量和时效分量也对垂直位移有一定的影响,但影响不大.通过对垂直位移监测资料的建模分析,对大坝的安全监测工作有一定的指导意义.     

大坝观测资料的较优影响函数统计模型

本文提出了大坝物理原型观测资料的统计模型──影响函数模型，讨论了较优统计模型的确定方法，并结合陈村重力拱坝的原型位移和扬压力的观测资料，借助回归分析，得到了精度较高的优影响函函数统计模型，为进一步分析气温和水位对大坝的变形和渗流的影响规律提供了重要的依据。     

银盏水库大坝变形观测资料整编与分析

通过对近几年水库大坝变形观测资料的整编,并对其变化趋势、特点进行分析,了解大坝安全性能,为指导大坝安全运行提供科学依据。     

文峪河水库大坝渗流观测资料分析

在文峪河水库大坝渗流观测资料分析的基础上，采用有限元法进行反演分析计算，预报了高水位下大坝的渗流场分布，为大坝安全运行提供了可靠的依据。     

大坝观测资料分析中谐波温度因子的改进及应用

首先从物理，数学的角度，论述了大坝观测资料回归计算模型中谐波温度因子的起源；之后，对其进行了改进，以考虑气温随机项的影响；最后通过对谐波温度因子系数的分析，给出了确定观测效应量滞后于气温时间的计算公式，实际应用表明，改进后不但计算精度有所提高，而且温度分量与时效分量分配也更加合理；同时，应用本文提出的方法可以比较精确地计算出观测效应应量滞后于气温的时间，这些都为正确评价大坝工作性态提供了良好的参考。     

利用原型观测资料反馈大坝的安全监控指标

安全监控指标是监测大坝安全的重要指标.笔者利用原型观测资料,以稳定、强度和抗裂为控制条件,提出四种方法(典型监测量的小概率法、安全系数法、一阶矩极限状态法和二阶矩极限状态法)拟定大坝的安全监控指标.文中详细论述了这些方法的原理,同时还应用这些方法和原理拟定某重力坝的安全监控指标.这些指标已用于某坝的安全监控,效果良好.     

某浆砌石重力坝坝顶位移观测资料回归分析

坝顶位移为重力坝重要的变形指标,影响坝顶位移的主要因子包括上游库水位、温度和时效。建立了包含上游水压、温度和时效因子的浆砌石重力坝坝顶位移观测资料分析的统计回归模型,并在某水电工程浆砌石重力坝坝顶位移监测资料的分析中得到应用。工程实例表明,建立的重力坝坝顶位移统计回归模型对观测数据的拟合效果较好,数学模型的分析结果表明,坝顶位移测值的变幅趋于稳定,表明坝体变形已经接近于稳定状态,即坝体变形的不可恢复位移增量已很小,测值主要随温度周期性变化。     

角变—位移观测及其精度分析

针对施工场地狭小，无法建立稳定测站的情况，提出在移动点上通过观测角度变化，间接计算出该点水平位移的方法，进一步分析了计算过程中的误差传递，确定了观测精度，提出了选择相应仪器的标准。     

仁宗海堆石坝内部变形原型观测与资料分析

简要介绍了仁宗海堆石坝内部变形观测仪器布置,通过对坝体施工期和初蓄水期内部沉降和水平位移观测资料的分析得出,各测点位移量较小,填筑体压缩模量较高,并表现出一定的弹性特征。坝体变形性态总体正常。     

基于BP神经网络在坝体水平位移预测中的研究

利用大型软件MATLAB中BP神经网络对坝体位移进行预测。利用大坝正常运作时的观测数据,训练BP网络,用它对坝体水平位移进行有效预测,可以辅助判断实测值正确与否。这要比运用ANSYS等大型有限元软件对坝体建模计算得出位移值方便,同时根据预测的位移值及其变化情况监测大坝的健康运作与否。     

面板堆石坝水平位移监测统计模型

针对目前面板堆石坝的水平位移统计分析中缺少考虑温度分量的问题,以Boussinesq解为假设基础推导了水压分量表达式,得出坝体典型断面处的水平位移与库水位一次方成正比的结论。以Merchant流变模型为基础推导了时效分量表达式,并建立了带有周期项非单调增加的时效关系,加入了以实测温度表示的温度分量表达式,建立了修正的面板堆石坝体内部水平位移MHTT统计模型。工程实例验证结果表明,MHTT模型解释数据的能力优于HTT模型和HT-JU模型,对面板堆石坝水平位移的物理机制阐释能力较强。     

基于TChart的大坝位移场可视化

为了从整体上了解坝体位移规律,提高监测资料的分析效率,借助Delphi开发环境,提出了一种运用TChart控件来实现大坝三维位移场可视化以及交互操作的有效手段.即将大坝位移测点及监测数据构成的体数据,以等参单元形函数插值生成坝体位移的3D规则数据场,再根据位移值大小赋予相应部分的颜色并设置Chart和Series相关属性,继而调用TChart的相应图件进行图像的绘制与编辑.结合某坝实测数据,将这些方法与技术集成实现,取得了良好效果,说明了TChart控件在大坝位移场可视化技术研究中的有效性.     

基于变形资料的拱坝坝肩稳定安全度分析

针对各种可能工况,通过降强有限元法分析拱坝稳定安全储备系数和相应的坝肩变形场,利用人工神经网络强非线性映射的特点,建立稳定安全储备系数和相应坝肩变形场的映射关系,结合坝肩实测变形场,提出基于实测变形资料的稳定安全储备系数分析方法.应用实例表明,该方法有效可行,为利用变形资料评判拱坝的稳定性提供了量化依据.     

融合小波分析检测大坝数据仓库中数据孤立点

为充分利用大坝迅速增长的海量监测数据,剔除大坝数据仓库中有害的错误数据,为大坝安全监控提供有效的决策支持,探讨了以数据仓库作为基础分析平台,利用小波分析的时频局域化等特点检测大坝数据仓库中数据孤立点的方法,有效地提高了大坝数据仓库中数据信息的质量.     

古田溪三级大坝下游河床冲刷原型观测与分析

根据古田溪三级大坝溢流道下游河床冲刷原型观测资料 ,分析下游河床冲刷坑特性 ,提出符合工程实际的冲刷系数k值 ,分析、预测河床冲刷对坝基安全的影响 .     

建筑物变形观测及数据分析

本文以湿陷性黄土地区的某建筑物为研究对象,通过对其沉降后引起的楼体变形进行观测,设计了以变形测量和工程测量规范为依据的变形测量实施步骤。对测得的观测数据进行了沉降量、沉降速率、沉降趋势以及"时间-沉降"关系分析。在此基础上,对建筑物加固施工后的稳定性做出了分析和判断。     

堰塞坝溃坝研究综述

堰塞坝溃坝是一种遍及世界的地质灾害事件,堰塞坝溃坝研究的目的是减少堰塞坝对下游人民生命财产安全、交通道路和生态环境的威胁。目前对堰塞坝溃坝研究的焦点主要集中在溃坝模式、溃坝模型、溃坝过程、溃坝机理和溃坝洪水等5个方面。回顾和总结中外有关堰塞坝溃坝问题的发展历程和已取得的研究成果,对堰塞坝溃坝模式、溃坝模型、溃坝过程、溃坝机理和溃坝洪水5个方面的研究现状进行了简要的概述,并提出了堰塞坝溃坝问题需要进一步研究的重点方向:将目前的溃坝模型分类,每一类别的模型要确定它所适用的堰塞坝类型,并对模型进行修正,以得到更加精确、可靠的溃坝模型;建立一种能够快速得到堰塞坝外部几何形态和内部物质组成结构的方法,为溃坝模型提供合理的参数;开展大尺度或原型堰塞坝溃决试验;构建一种可以精确预测堰塞坝溃坝问题的预警系统。     

土石坝漫顶溃决模型的分析比较

为解决由现场溃坝过程记录资料匮乏导致的大量土石坝漫顶溃坝模型得不到工程验证的问题,在分析总结17种土石坝漫顶溃决机理模型基础上,以唐家山堰塞坝1/3溃坝事故为工程背景,选取BREACH模型、DB模型和IWHR模型对其溃坝过程进行数值模拟,研究这3种模型计算得到的筑坝材料冲蚀速率、流量过程线和水位变化曲线与实测值的差异。应用BREACH模型研究了筑坝材料的黏聚力、内摩擦角、不均匀系数和孔隙率对流量过程线的影响。结果表明:(a)IWHR模型预测的洪峰流量最大,BREACH模型次之,DB模型最小;(b)与实测数据相比,DB模型和IWHR模型预测的峰现时间提前,BREACH模型预测的峰现时间推迟;(c)随着黏聚力和内摩擦角的增大,计算峰值流量减小,峰现时间延后;(d)随着孔隙率和不均匀系数的增大,计算峰值流量增大,峰现时间提前;(e)不均匀系数和孔隙率对溃坝计算结果的敏感性尤为显著。