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。     

GPS在天荒坪大坝变形监测中的应用研究

应用GPS定位技术对天荒坪上水库大坝进行了变形监测试验,针对其地形和地势条件的特点,提出了一些减弱误差的有效方法和提高精度的措施,并对其监测精度进行了分析。通过分析得出GPS技术的定位精度能够满足大坝变形监测的要求,验证了GPS定位技术在大坝变形监测中应用的可行性。     

丹江口水库上下游古菌优势菌群落结构特征分析

采用16S rRNA Illumina Miseq高通量测序技术, 分析丹江口水库库区及汉江下游古菌物种组成, 并对大坝上、下游水体与沉积物中占优势的氨氧化古菌(Ammonia-oxidizing archaea, AOA)和产甲烷古菌(Methanogenic archaea)群落结构进行分析。结果表明, 优势种群落结构组成受到水体与沉积物样本差异的影响, 可由氨氧化古菌的好氧特性与产甲烷古菌的厌氧特性合理地解释。网络图分析表明, 丹江口水库上游氨氧化古菌与产甲烷古菌具有显著的相关关系。受丹江口水库运行的影响, 大坝下游水体及沉积物中氨氧化古菌丰度皆比大坝上游少, 而沉积物中产甲烷古菌丰度较高, 二者间相关性不明显。     

大坝变形信息判据与分析

应用概率统计原理，对水库大坝变形观测中的变形值与随机因素干扰建立了变形数学模型。为排除干扰，提取真正变形信息，正确判据和分析大坝变形状态与规律提供理论依据。该数学模型在水库的实际应用中获得良好效果。     

材料物理力学参数反演分析新方法

在综述现有大坝安全监控中材料物理力学参数反演分析方法的基础上,提出了一种新的反演材料物理力学参数的新方法--Talyor级数法,通过实例验证了其正确性.     

大坝基础渗流量预测的交替学习人工神经网络方法研究

人工神经网络通过神经元之间的相互作用来完成整个网络的信息处理，具有高度非线性、自适应、自学习等一系列优点，广泛应用于物理量的预测预报中。为此提出并建立了基于交替学习迭代算法的人工神经网络模型，结合清江隔河岩水电站的实际，研究了这种模型在大坝基础渗流量预测中的应用，其预报精度较高，可望推广应用到大坝安全监控中去。     

外刊人物 丽娜·席尔瓦

【英】《经济掌人》2014年9月6日～12日8月13日．巴西社会党总统候选人爱德华多·坎波斯意外死于飞机失事．这一惨剧却把他的竞选副手玛丽娜·席尔瓦（Marina Silva）推向了舞台中央、,如今．民调结果显示．席尔瓦的支持率几乎已与现任总统罗塞夫并驾齐驱．并且不断地从罗塞夫最大的对手阿埃西奥·内韦斯阵营那里分走不少支持者。有媒体预测．她将挺进第二轮投票并击败罗塞夫。     

模型试验基础边界模拟研究

为提高结构模型试验精度,减小通常模型基础偏小的影响,提出了调整模型基础边 界弹模的办法以“延长”模型边界,应用于某水电站拦河坝整体光弹试验后,取得了较 好的结果。     

智能现场仪表在水库大坝自动化系统中应用

传感器的选用是对水库大坝渗漏进行长期监测的关键技术之一，对Endress Hauser公司的DB53型静压式液位传感器的传感原理、特殊封装结构、技术特点及现场应用情况作了详细分析，同时对这种现场总线型智能化仪表使用的现场总线技术Profibus-PA基础作了介绍。采用智能现场总线仪表的南城子水库自动化系统，可靠性和自动化程度大大提高，这对大坝安全和库区调度决策将起到重要的作用。     

复杂坝基上多种材料坝的三维渗流有限元分析

用三维渗流有限元分析法分析了某坝１４＃坝段以左的基础及岸坡渗流场分布规律；评价了帷幕、排水措施的效果以及２２＃坝段不同宽缝水位时土坝接头处的侧向渗流及土坝的侧向渗流稳定状况；得出了２１＃和２２＃坝段稳定安全有裕度的情况下可以放宽宽缝抽排水的要求或不抽水的结论。