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基于改进CycleGAN与YOLOv8s的混凝土坝水下裂缝识别方法 被引量：1
1
作者 赵阳 康飞 万刚 《水电能源科学》 北大核心 2025年第4期158-162,共5页
针对受水下环境影响造成的混凝土坝水下裂缝图像获取困难、样本稀缺,裂缝检测效率低、精度差、主观性强等问题,提出基于生成对抗网络CycleGAN和目标检测网络YOLOv8s的水下裂缝检测方法。首先,引入梯度惩罚WGAN-GP损失与相似性度量LPIPS... 针对受水下环境影响造成的混凝土坝水下裂缝图像获取困难、样本稀缺,裂缝检测效率低、精度差、主观性强等问题,提出基于生成对抗网络CycleGAN和目标检测网络YOLOv8s的水下裂缝检测方法。首先,引入梯度惩罚WGAN-GP损失与相似性度量LPIPS损失,提出一种改进的CycleGAN图像风格迁移网络,以此生成高质量水下裂缝图像,解决数据样本不足的问题;之后,添加SimAM无参注意力并引入WIoU损失,提出改进的YOLOv8s水下裂缝识别网络,以提高水下裂缝图像识别的精度。试验结果表明,改进CycleGAN方法起到了良好的数据扩充作用,能有效提升后续检测任务的精度;改进YOLOv8s方法在消融、对比试验中,裂缝识别精度较原网络、Faster R-CNN、YOLOX-s、YOLOv5s分别提高2.4%、5.4%、2.4%、1.2%,检测效果满足高效、精确的要求,可为混凝土坝水下裂缝识别提供技术支持。 展开更多
关键词 水下裂缝识别 生成对抗网络 数据扩充 损失函数 注意力机制
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基于D-S证据理论的水闸安全监测数据融合 被引量：1
2
作者 孙小冉 彭建和 +1 位作者 张春林 张文斌 《江淮水利科技》 2025年第1期36-40,共5页
为了从监测数据角度分析水闸工作性态,以水闸安全监测数据为研究对象构建水闸安全监测数据系统,采用DS证据理论方法,以水闸效应量监测项目数据为底层证据,建立与水闸安全类别相对应的识别框架,采用数据分析和专家经验相结合的方式赋予... 为了从监测数据角度分析水闸工作性态,以水闸安全监测数据为研究对象构建水闸安全监测数据系统,采用DS证据理论方法,以水闸效应量监测项目数据为底层证据,建立与水闸安全类别相对应的识别框架,采用数据分析和专家经验相结合的方式赋予基本概率值,采用Matlab编程计算各效应量的支持度、信任度和融合系数,最终得到融合值。应用于淮河中游某水闸,归一化后的正常、基本正常、异常、失常状态和不确定的融合值分别为0.855,0.087,0,0和0.058,根据识别框架判定该水闸属于正常状态,与水闸安全评价报告结论一致。研究结果可为解决水闸安全监测数据融合分析提供一定思路。 展开更多
关键词 数据融合 安全监测 水闸 D-S证据理论
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考虑库水位变化速率的土石坝渗流监控模型
3
作者 马福恒 马琳 +2 位作者 娄本星 叶伟 李伟伟 《水利水运工程学报》 北大核心 2025年第5期78-87,共10页
近年来,暴雨洪涝、干旱等灾害频发,土石坝运行过程中常遭遇库水位骤变等非常规工况。现有土石坝渗流监控模型大多只考虑库水位的滞后效应,忽略了库水位变化速率对渗流的影响。为此,提出了一种改进的土石坝渗流监控模型,该模型结合库水... 近年来,暴雨洪涝、干旱等灾害频发,土石坝运行过程中常遭遇库水位骤变等非常规工况。现有土石坝渗流监控模型大多只考虑库水位的滞后效应,忽略了库水位变化速率对渗流的影响。为此,提出了一种改进的土石坝渗流监控模型,该模型结合库水位变化速率及滞后效应函数,优化了传统渗流模型中水压分量的计算方法,从而更精确地反映了库水位变化对土石坝渗流的影响。结合某水库的实测渗流数据,验证了所提模型的有效性,并与已有方法进行了对比分析。结果表明:在拟合效果上,本模型的复相关系数提升显著;在预测效果上,本模型表现出了良好的适应性和预测准确性,特别是在库水位发生突变的情况下,模型的平均绝对误差、平均绝对误差百分比和均方根误差分别降低了42.6%~58.0%、42.7%~58.2%、42.1%~55.2%。研究结果可为土石坝在极端条件下的安全性能评估提供理论依据和技术支持。 展开更多
关键词 土石坝 渗流 监控模型 水位变化速率 滞后效应
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考虑库水位和温度变化滞后效应的混凝土坝渗流预测模型研究
4
作者 陈旭东 蓝婷婷 +3 位作者 胡少伟 徐颖 郭进军 顾冲时 《水利学报》 北大核心 2025年第7期862-873,共12页
渗流性态是库水位、温度等外部环境荷载和内部防渗排水构造等交互作用的综合反映,而库水位和温度变化对渗流影响的滞后效应,目前尚无有效量化方法。本文旨在探明该滞后效应规律,构建相应的量化表达式,据此建立渗流预测模型。首先,采用... 渗流性态是库水位、温度等外部环境荷载和内部防渗排水构造等交互作用的综合反映,而库水位和温度变化对渗流影响的滞后效应,目前尚无有效量化方法。本文旨在探明该滞后效应规律,构建相应的量化表达式,据此建立渗流预测模型。首先,采用贝叶斯向量自回归模型(BVAR)分析库水位和温度对渗流影响的滞后过程,量化表示库水位和温度影响分量。其次,为有效表征渗流与影响因素间的非线性映射关系,利用注意力机制(AM)动态调整渗流输入因子的影响权重,加强双向门控循环单元(BiGRU)对关键信息的筛选能力,并引入麻雀搜索算法(SSA)提升全局搜索和自适应性能,建立了混凝土坝渗流预测AM-SSA-BiGRU模型。实例研究表明:BVAR方法能够反映库水位和温度对渗流影响的滞后过程。本文模型有效捕捉了渗流变化趋势,具有较高精度和良好的鲁棒性。研究可为深入理解混凝土坝渗流性态演变及其性能预测提供新的手段。 展开更多
关键词 混凝土坝 渗流性态 滞后效应 AM-SSA-BiGRU预测模型 贝叶斯向量自回归
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南水北调中线工程典型建筑物冬季失温精细观测
5
作者 付辉 郭新蕾 +2 位作者 潘佳佳 脱有才 徐恒晖 《水利学报》 北大核心 2025年第4期511-518,共8页
南水北调中线工程由南至北输水,跨越8个纬度,在冬季会历经明流输水、流冰输水和冰盖下输水等复杂的冰水相变过程及多种运行工况。为保证运行安全,中线工程冬季输水流量仅为设计流量的31%~47%,极大限制了工程效益的发挥。水温是冰水相变... 南水北调中线工程由南至北输水,跨越8个纬度,在冬季会历经明流输水、流冰输水和冰盖下输水等复杂的冰水相变过程及多种运行工况。为保证运行安全,中线工程冬季输水流量仅为设计流量的31%~47%,极大限制了工程效益的发挥。水温是冰水相变过程的控制因素,也是冰期调度的核心,因此厘清中线工程各渠系建筑物的失温特性是提升冬季输水能力的关键环节。本文以南水北调中线干渠京石段为研究对象,精细测量了典型倒虹吸、渡槽、明渠和隧洞等4种渠系建筑物的失温情况,对比分析了不同渠系建筑物的失温速率,明确了倒虹吸保温、隧洞升温,明渠和倒虹吸失温的差异。研究成果可为南水北调中线工程或类似调水工程水温预报模型的精度提升及冬季调度运行提供支撑。 展开更多
关键词 南水北调中线工程 水温 明渠 倒虹吸 渡槽 隧洞
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基于多源异构数据融合的高坝泄流结构安全智能监测预警方法
6
作者 马斌 彭志 梁超 《水利学报》 北大核心 2025年第9期1132-1142,共11页
高坝泄流结构在漫长的运行期内难避免会发生损伤,亟需实施有效的安全监测预警,以免局部异常扩大为安全事故。鉴于空气声压和流态图像等对局部异常具有良好的敏感性,将对二者的监测与传统的低频振动位移监测同步进行,以丰富监测数据类型... 高坝泄流结构在漫长的运行期内难避免会发生损伤,亟需实施有效的安全监测预警,以免局部异常扩大为安全事故。鉴于空气声压和流态图像等对局部异常具有良好的敏感性,将对二者的监测与传统的低频振动位移监测同步进行,以丰富监测数据类型、提升有效信息。针对上述多源异构数据,提出了特征级融合方法,将振动、声压的时频图与分割裁剪的流态图像等二维数据拼接为三维矩阵,尽可能地保留和融合各类数据的关键特征。基于自编码器结构,构建深度学习网络,嵌入Inception和GRU模块以提升模型的空间和时序特征学习能力,提出了Autoencoder-Inception-GRU单分类异常识别模型。采用绝对平均误差百分比和欧氏距离作为模型的重构误差函数,并将其最大值的95%设为异常阈值。基于原型监测试验,构建了振动-声压-图像多源异构数据库,详细分析了Autoencoder-Inception-GRU模型的性能,并通过多种情况下的算例研究,检验了所提方法的准确度、鲁棒性和泛化能力。结果表明所提方法性能优异,可为高坝泄流安全监测预警的工程应用提供关键技术支持。 展开更多
关键词 高坝泄流 监测预警 单分类异常识别 多源异构数据融合 原型监测
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基于时序InSAR监测的土石坝沉降变形态势聚类分析
7
作者 李子阳 王文 +2 位作者 娄本星 李强 李涵曼 《水利水运工程学报》 北大核心 2025年第3期85-94,共10页
借助时序InSAR技术对土石坝表面变形进行全覆盖监测,可弥补传统地面单测点监测的不足。针对时序InSAR所获得的海量监测数据分析困难,提出了土石坝表面变形态势的聚类分析和异常变形区域识别方法。首先依据InSAR监测数据所表征的大坝表... 借助时序InSAR技术对土石坝表面变形进行全覆盖监测,可弥补传统地面单测点监测的不足。针对时序InSAR所获得的海量监测数据分析困难,提出了土石坝表面变形态势的聚类分析和异常变形区域识别方法。首先依据InSAR监测数据所表征的大坝表面变形规律,采用层次聚类算法对坝体表面进行分区;再利用云模型的逆向云发生器将InSAR相干点的变形序列转化为云参数,概化各分区的变形特征;最后借助局部异常因子量化分区内各相干点的异常程度,以识别出异常变形区域。工程实例表明,所提出的聚类分析方法可对海量InSAR监测数据进行高效分析,能够有效识别土石坝异常变形区域,提升了时序InSAR监测技术应用于大坝变形态势分析能力。 展开更多
关键词 InSAR监测 土石坝沉降 聚类分析 变形态势
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基于HBA-GRU的水电站大坝变形监控模型研究
8
作者 黄勇 刘昱玚 +3 位作者 宋璇 宋锦焘 朱海晨 张盛飞 《电网与清洁能源》 北大核心 2025年第9期95-100,共6页
大坝是水电站核心的挡水建筑物,大坝变形规律的精准监控是保障水电站安全的重要手段。针对大坝变形非线性强的特点以及监控模型参数影响的问题,融合先进深度学习和仿生优化算法,利用蜜獾优化算法(honey badger optimization algorithm,H... 大坝是水电站核心的挡水建筑物,大坝变形规律的精准监控是保障水电站安全的重要手段。针对大坝变形非线性强的特点以及监控模型参数影响的问题,融合先进深度学习和仿生优化算法,利用蜜獾优化算法(honey badger optimization algorithm,HBA)对深度学习门控制循环单元(gated recurrent unit,GRU)模型的超参数进行优化,建立HBA-GRU组合模型应用于水电站大坝变形监控预测。通过某水电站面板堆石坝变形监测数据实证结果显示,提出的组合模型在保持较高预测准确性的同时展现出良好的泛化性能,可为同类型水电站工程安全监控模型的构建提供有效技术支撑。 展开更多
关键词 水电站大坝 安全监控 变形预测 深度学习 门控制循环单元 蜜獾优化算法
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基于PCA-AVOA-LightGBM的混凝土坝应力预测模型
9
作者 常留红 朱勇 +3 位作者 曾子彬 尹光景 高宏宇 邬传峰 《河海大学学报(自然科学版)》 北大核心 2025年第5期127-135,共9页
基于主成分分析(PCA)方法、非洲秃鹫优化算法(AVOA)和轻量级梯度提升学习机(LightGBM)模型构建了PCA-AVOA-LightGBM混凝土坝应力预测模型,模型采用PCA方法挖掘降维应力预测的主要影响因子,引入AVOA优化LightGBM模型超参数。依托某混凝... 基于主成分分析(PCA)方法、非洲秃鹫优化算法(AVOA)和轻量级梯度提升学习机(LightGBM)模型构建了PCA-AVOA-LightGBM混凝土坝应力预测模型,模型采用PCA方法挖掘降维应力预测的主要影响因子,引入AVOA优化LightGBM模型超参数。依托某混凝土坝应力监测数据,将PCA方法应用于向量回归机、随机森林、极端梯度提升、LightGBM等模型中,并与PCA-AVOA-LightGBM模型进行了对比分析。结果表明,PCA方法有效降低了各模型影响因子间多重共线性,PCA-AVOA-LightGBM模型相较于其他模型在预测精度和效率中表现出更优异的性能,可在类似混凝土坝的应力监测中推广应用。 展开更多
关键词 混凝土坝 超参数 应力预测 主成分分析方法 非洲秃鹫优化算法 极端梯度提升
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水闸扬压力混合预测模型构建与解释
10
作者 胡璟 王豹 +4 位作者 王璐 龙俊 贝欣 孙远 曹文翰 《水力发电》 2025年第3期50-56,共7页
针对现有“数据驱动”模型对水闸扬压力预测结果的可解释性低且未解译影响因素对扬压力不同成分的贡献程度,提出了一种基于逐次变分模态分解(SVMD)和集成学习算法的扬压力可解释混合预测模型。该模型采用SVMD将扬压力分解重构为趋势项... 针对现有“数据驱动”模型对水闸扬压力预测结果的可解释性低且未解译影响因素对扬压力不同成分的贡献程度,提出了一种基于逐次变分模态分解(SVMD)和集成学习算法的扬压力可解释混合预测模型。该模型采用SVMD将扬压力分解重构为趋势项、周期项和波动项;然后,基于轻量级梯度提升机(LGBM)对不同分量逐一建立预测模型并汇总结果。此外,采用SHAP方法分析渗流影响因素对水闸扬压力不同分量预测结果的影响程度及相关关系。工程实例表明,所提模型与单一算法模型相比,性能平均提升了87.1%,与混合模型相比,精度平均提升了84.6%,验证了模型有效性并提高了模型的可解释性。 展开更多
关键词 水闸扬压力预测 逐次变分模态分解 集成学习 SHAP 模型解释
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浅析静力水准测量精度影响因素及改进措施
11
作者 叶红 刘岩 +1 位作者 张泰 周克明 《大坝与安全》 2025年第2期25-30,共6页
以静力水准测量精度影响因素为切入点,分析了管路中温度差、气压差、管径等对垂直位移测量精度的影响程度,并提出相应的优化方案;分析了管路中气泡、液体腐蚀、浮子表面结露、接触摩擦、传感器本身测量误差等影响因素,并提出相应的改进... 以静力水准测量精度影响因素为切入点,分析了管路中温度差、气压差、管径等对垂直位移测量精度的影响程度,并提出相应的优化方案;分析了管路中气泡、液体腐蚀、浮子表面结露、接触摩擦、传感器本身测量误差等影响因素,并提出相应的改进措施。解释了静力水准测量系统中的误差传递规律,说明了管路试验过程,以检查静力水准系统工作是否正常。通过典型项目的人工水准观测与静力水准自动化监测数据对比分析,认为采取各项措施后,测量精度能满足规范要求。 展开更多
关键词 静力水准 温度差 气压差 误差传递
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多元回归模型在大坝安全监测数据检查中的应用
12
作者 王建成 侯光强 +1 位作者 刘垚 黎海星 《广东水利电力职业技术学院学报》 2025年第3期6-9,共4页
大坝常年运行中的安全监测数据不可避免会产生观测粗差,粗差将影响人们对大坝运行性态的判别。大坝运行时产生的水平位移主要和水压力、温度荷载、时效变化有关,基于影响因素建立多元回归模型,计算测值对应的预测值,利用3σ法能够判别... 大坝常年运行中的安全监测数据不可避免会产生观测粗差,粗差将影响人们对大坝运行性态的判别。大坝运行时产生的水平位移主要和水压力、温度荷载、时效变化有关,基于影响因素建立多元回归模型,计算测值对应的预测值,利用3σ法能够判别粗差。计算结果表明:利用1444个数据计算的多元回归模型相关系数R2达到0.973,残差在±0.5 mm范围内的数据数量占比72.92%,模型拟合精度较高,9个数据存在粗差,大坝垂线监测数据整体可靠,预测模型能够识别观测粗差。 展开更多
关键词 大坝安全监测 预测模型 多元回归模型 粗差检查
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库坝工程泄水建筑物冲磨损害修复技术原型试验研究与应用
13
作者 杨伟才 方雄辉 代天骏 《水利建设与管理》 2025年第7期83-86,82,共5页
目前高推移质河流泄水建筑物的抗冲磨防护仍是未彻底解决的技术难题。为验证不同材料在同等运行条件下的抗冲磨性能,本文采用硅粉钢纤维混凝土、高强混凝土嵌固钢轨骨架、高强环氧混凝土三种抗冲磨材料及结构,在四川河口电站泄洪闸开展... 目前高推移质河流泄水建筑物的抗冲磨防护仍是未彻底解决的技术难题。为验证不同材料在同等运行条件下的抗冲磨性能,本文采用硅粉钢纤维混凝土、高强混凝土嵌固钢轨骨架、高强环氧混凝土三种抗冲磨材料及结构,在四川河口电站泄洪闸开展现场冲磨对比试验。通过工程实际泄洪检验,达到预期试验目标,揭示的材料破坏规律可为泄水建筑物抗冲磨防护方案选择提供参考。 展开更多
关键词 泄水建筑物 推移质 抗冲磨 对比试验
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基于改进YOLOv8s的土石坝表面人员与渗漏识别方法 被引量：3
14
作者 王勃渊 康飞 +2 位作者 梁学文 吴卫熊 朱思思 《中国农村水利水电》 北大核心 2025年第2期213-218,共6页
针对小型土石坝的异常人员和渗漏安全检测效率低、成本高的问题,提出了一种创新的智能巡检方法。该方法基于无人机图像和深度学习目标检测技术,改进了YOLOv8s网络结构,引入细粒度卷积和新型MPDIoU损失函数,细粒度卷积能够捕捉到更丰富... 针对小型土石坝的异常人员和渗漏安全检测效率低、成本高的问题,提出了一种创新的智能巡检方法。该方法基于无人机图像和深度学习目标检测技术,改进了YOLOv8s网络结构,引入细粒度卷积和新型MPDIoU损失函数,细粒度卷积能够捕捉到更丰富的图像细节,而新型的MPDIoU损失函数则有助于提高模型的定位精度。在自制的大坝异常人员和渗漏数据集上进行了实验,实验结果表明,所提出的智能识别算法在人员与渗漏的综合识别能力上具有显著优势,提高了对土石坝工程库区入侵人员和大坝渗漏的检测准确度,并能适应不同环境下的实际应用需求。 展开更多
关键词 大坝安全监测 无人机 深度学习 YOLOv8 土石坝
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基于OVMD的大坝变形监测数据预处理方法 被引量：2
15
作者 陈斯煜 盛金保 +1 位作者 林潮宁 谷艳昌 《水利水运工程学报》 北大核心 2025年第3期139-147,共9页
变形是反映大坝安全性态的重要效应量之一,为提高变形监测数据粗差识别与降噪的可靠性,综合运用多种群并行Rao-1算法、变分模态分解和多种判别指标,提出一种非监督学习的大坝变形监测数据预处理方法。首先,该方法借助变分模态分解对单... 变形是反映大坝安全性态的重要效应量之一,为提高变形监测数据粗差识别与降噪的可靠性,综合运用多种群并行Rao-1算法、变分模态分解和多种判别指标,提出一种非监督学习的大坝变形监测数据预处理方法。首先,该方法借助变分模态分解对单测点位移监测序列进行非递归分解,并引入平均包络熵为目标函数,采用多种群并行Rao-1算法确定变分模态分解适宜的超参数,以提升模型的分解性能。然后,借助样本熵和相关系数指标分离并定位包含粗差和噪声特征的高频模态。最后,借助箱线图法和模态叠加法分别实现变形监测数据的粗差辨识和降噪。以仿真数据和某大坝实测水平变形数据进行验证,结果表明该方法具备优异的粗差定位和降噪性能,可为大坝变形监测数据预处理提供新的思路和技术支持。 展开更多
关键词 大坝变形数据 变分模态分解 优化算法 粗差辨识 数据降噪
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SBL驱动的可解释性大坝变形区间预测模型 被引量：1
16
作者 陈斯煜 顾冲时 +2 位作者 盛金保 谷艳昌 林潮宁 《水力发电学报》 北大核心 2025年第1期18-29,共12页
变形是反映大坝结构性态的重要效应量。针对现有大坝变形预测中不确定性量化和模型可解释性欠佳的问题,本文综合考虑数据噪声和模型参数不确定性,提出了稀疏贝叶斯学习(SBL)驱动的大坝变形区间预测模型。借助并行Rao-3算法和交叉验证策... 变形是反映大坝结构性态的重要效应量。针对现有大坝变形预测中不确定性量化和模型可解释性欠佳的问题,本文综合考虑数据噪声和模型参数不确定性,提出了稀疏贝叶斯学习(SBL)驱动的大坝变形区间预测模型。借助并行Rao-3算法和交叉验证策略对核函数参数进行自适应优化,建立了经参数优化的稀疏贝叶斯学习模型,能够准确表征库水位、气温和时效变量与大坝变形的非线性映射关系。进一步,将全局敏感度分析与预测模型相结合,计算了大坝变形影响变量的特征重要度,剖析并解释了特征变量对变形预测的影响。以第16届国际大坝数值分析基准研讨会中的EDF混凝土拱坝为研究案例进行分析,研究结果表明:与多元线性回归、RBFN模型和GPR模型相比,所提出的预测模型具有较高的点预测和区间预测精度,并兼有良好的可解释性。 展开更多
关键词 大坝变形预测 区间预测 安全监控 稀疏贝叶斯学习 全局敏感度分析 可解释性
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水工高压隧洞钢筋混凝土衬砌裂缝开度数值模拟方法研究 被引量：1
17
作者 李东明 晁阳 +2 位作者 李同春 齐慧君 林潮宁 《水力发电》 CAS 2025年第1期62-68,92,共8页
水工高压隧洞常以裂缝最大宽度作为钢筋混凝土衬砌设计的控制标准,但针对大洞径、高水头隧洞的裂缝最大宽度计算,公式法存在一些局限性。许多专家学者尝试将数值模拟方法应用至衬砌裂缝宽度计算当中,但难以统筹考虑钢筋混凝土粘结滑移... 水工高压隧洞常以裂缝最大宽度作为钢筋混凝土衬砌设计的控制标准,但针对大洞径、高水头隧洞的裂缝最大宽度计算,公式法存在一些局限性。许多专家学者尝试将数值模拟方法应用至衬砌裂缝宽度计算当中,但难以统筹考虑钢筋混凝土粘结滑移、裂缝开裂后的应力重分布等多重因素的影响。基于此,提出一种通过损伤模型指导布设虚拟裂缝单元以反应裂缝特征的方法,即首先利用考虑粘结滑移的混凝土损伤模型模拟钢筋混凝土联合作用下衬砌混凝土损伤随着荷载施加发展的过程,进一步对损伤集中区域增设虚拟裂缝单元以计算裂缝开展过程。经对比,采用该方法计算得到的裂缝最大宽度、发展规律与分布情况与既有文献相似,且计算收敛性好,实现了通过有限元算法精确且高效地直接得到衬砌裂缝宽度,在设计与运行安全预测方面具有较大的应用价值。 展开更多
关键词 水工高压隧洞 钢筋混凝土衬砌 裂缝宽度 粘结滑移 虚拟裂缝 损伤模型
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基于IGA-LSTM的大坝变形预测模型研究 被引量：1
18
作者 王自赟 刘萍先 +3 位作者 陈天荣 蔡竞标 纪海波 邓小珍 《水电能源科学》 北大核心 2025年第6期134-137,共4页
由于大坝变形受很多因素的影响,监测点得到的位移序列具有较强的时序性和非线性,为此提出一种基于改进遗传算法(IGA)优化的长短时神经网络(LSTM)预测模型。首先对传统遗传算法进行改进,然后使用改进遗传算法对长短时神经网络模型的超参... 由于大坝变形受很多因素的影响,监测点得到的位移序列具有较强的时序性和非线性,为此提出一种基于改进遗传算法(IGA)优化的长短时神经网络(LSTM)预测模型。首先对传统遗传算法进行改进,然后使用改进遗传算法对长短时神经网络模型的超参数组合进行寻优,最后利用优化后的超参数组合搭建IGA-LSTM预测模型。以丰满大坝#7坝段的水平位移为例,对比单层LSTM模型、遗传算法(GA)优化的LSTM模型和改进遗传算法优化的LSTM模型。结果表明,IGA-LSTM模型的平均绝对误差(MMAE)、均方根误差(RRMSE)分别为0.2070、0.2259mm,显著低于另外2个模型,说明IGA-LSTM模型的预测精度更高。该模型为大坝变形预测提供了新方法,也为大坝安全预警提供了参考。 展开更多
关键词 大坝变形预测 改进遗传算法 长短时神经网络 超参数组合寻优
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大坝工程智能建造技术与实践探索 被引量：1
19
作者 刘毅 雒翔宇 +1 位作者 赵宇飞 赵卫全 《中国水利》 2025年第16期46-52,共7页
我国大坝智能建造已迈入全新发展阶段,以数字孪生、人工智能、物联网等为核心的新一代信息技术深度赋能大坝全生命周期建设和管理。分析总结了大坝智能建造技术的发展历程,阐释了智能建造的功能作用,并指出智能建造可为建设智能大坝提... 我国大坝智能建造已迈入全新发展阶段,以数字孪生、人工智能、物联网等为核心的新一代信息技术深度赋能大坝全生命周期建设和管理。分析总结了大坝智能建造技术的发展历程,阐释了智能建造的功能作用,并指出智能建造可为建设智能大坝提供高质量物理大坝本体和全生命周期数据基础,可成为发展水利新质生产力的集成载体。阐明了感知-分析-决策-馈控的智能建造技术架构,以及技术通则-集成规范-专项标准相衔接的智能建造技术标准体系,运用实际案例分析了智能温控、智能碾压、智能灌浆、智能跟踪仿真等典型智能建造技术的应用场景。基于智能大坝理念,提出未来大坝智能建造技术的发展趋势,即从典型工序突破到全要素集成、从智能监控到具身智能、从专注施工建设到全生命周期统筹,将朝着更加安全、更加绿色、更加智能的方向不断前进。 展开更多
关键词 智能建造 智能馈控 智能大坝 技术架构 工程实践
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大坝边坡测斜孔变形自动化监测及变形模式识别研究 被引量：1
20
作者 冉鲁光 周小燕 +4 位作者 李双平 张斌 刘祖强 王华为 李建川 《水电能源科学》 北大核心 2025年第3期147-151,共5页
针对大坝边坡深部位移监测的自动化需求,开发了一种基于物联网的钻孔测斜机器人系统,并创新性地结合一维卷积神经网络模型(1D CNN)实现边坡变形模式的智能预测。通过自主研发的硬件主控板,实现了测斜仪的自动化控制及数据的实时采集和... 针对大坝边坡深部位移监测的自动化需求,开发了一种基于物联网的钻孔测斜机器人系统,并创新性地结合一维卷积神经网络模型(1D CNN)实现边坡变形模式的智能预测。通过自主研发的硬件主控板,实现了测斜仪的自动化控制及数据的实时采集和传输。基于采集的深部位移数据,1D CNN模型自动提取曲线特征并进行分类,识别出多种变形模式(如变形稳定、剪切滑动等),从而对边坡变形趋势进行智能化预测,有效支持地质灾害预警。试验表明,测斜机器人在A、B向的测量精度分别达±0.82、±1.04 mm/30 m,且1D CNN模型在曲线分类上表现优异。该系统通过高精度监测与自动化分析,显著提升了大坝边坡的监测效率和预警水平,具备广泛应用的潜力。 展开更多
关键词 测斜机器人 物联网 变形模式 卷积神经网络 大坝边坡
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