一、基于人工神经网络的大坝渗透系数分区反演分析（论文文献综述）
徐丽,沈振中[1]（2021）在《基于ELM-GA的复杂土石坝渗透系数反演模型及其应用》文中研究说明土石坝分区多、地质条件复杂,确定现场实际的坝体和坝基的渗透系数一直是其渗流研究的热点和难点。针对土石坝渗透系数多参数反演问题,利用正交设计法构造渗透系数组合,通过有限元分析建立学习样本,借助极限学习机（ELM）的高度非线性映射能力,建立了渗透系数与水头之间的映射关系,利用遗传算法（GA）搜索确定区域内各分区渗透系数,建立了基于人工智能的ELM-GA反演分析模型,最后利用工程实测资料进行了验证。结果表明,将反演所得的渗透系数用于渗流分析时,观测点压力水头计算值与实测值相对误差均在0.2%之内,结果合理可信,精度满足工程要求。
吴永含[2]（2021）在《基于长期监测资料的土石坝渗透系数反演及规律研究》文中认为掌握土石坝不同时期渗透系数变化情况是准确分析其渗流场及运行状态演变的重要保障。本文基于长期监测资料,对长期运行下土石坝渗透系数的变化规律展开研究,建立渗流场有限元模型,结合数值计算及参数反演,计算获得土石坝渗透系数的变化情况,基于反演得到的数据规律,建立渗透系数预测模型,分析后期变化。本文首先采用有限元方法对不同渗透系数样本组合进行渗流计算,得到各渗透系数组合对应计算渗压值,形成“渗透压力-渗透系数”初始样本组。在此过程中,为了研究土石坝渗透系数在各方向的变化及整体动态,本文考虑了各向异性渗透系数及等效平均渗透系数两种分析情况,分别计算获得初始样本组。构建RBF神经网络反演模型,采用两种分析情况下的初始样本组分别训练该模型,在形成“输入-输出”的映射关系后,输入渗透压力的长期实测资料,得到不同时期的渗透系数。在此基础上,基于数理统计理论,对计算获得的渗透系数序列建立两种分析情况下的预测模型,分析坝体渗透系数的变化规律。以某均质坝为例详细论述研究方法的实现过程。实例分析表明,两种分析情况下,RBF神经网络模型的训练误差均能很快收敛,将反演得到的渗透系数代入渗流场有限元计算,得到的计算渗压与实测渗压均保持较小误差,说明反演结果可以准确计算出渗流场状态。在各向异性渗透系数分析情况下,该坝水平渗透系数变化较小,垂向渗透系数在正常范围内变大并趋于稳定;在等效平均渗透系数分析情况下,该坝等效平均渗透系数逐年变大并趋于稳定。由渗透系数预测模型应用情况可知,两种预测模型拟合误差均较小;将预测渗透系数代入有限元计算,得到的渗压与后期实测渗压误差很小,说明模型可以准确预测坝体渗透系数的变化情况。研究结果表明,本文研究方法合理可行,反演及预测效果理想,可以有效掌握土石坝各向异性渗透系数及等效平均渗透系数的变化规律。
唐少龙,熊威,万小强,罗梓茗,万思源,汪庆[3]（2020）在《基于GA-BP的大坝渗透系数多目标反演分析方法》文中认为渗透系数是进行工程渗流计算分析的重要参数,针对渗透系数多目标反演问题,构建渗透系数与测点压力水头为训练样本,采用BP神经网络对大坝渗透系数进行反演;针对BP神经网络收敛速度慢、泛化能力差的缺点,通过遗传算法对BP神经网络权值、阈值进行优化,最终形成GA-BP神经网络多目标渗透系数反演模型,并进行实例验证。结果表明:基于GA-BP神经网络反演所得渗透系数用于渗流分析所得观测点压力水头与实测值相对误差最大为3.6%,结果合理可信,并且在收敛速度和精度上优于传统BP人工神经网络。
马春辉[4]（2020）在《基于离散元的堆石料宏细观参数智能反分析及其工程应用研究》文中进行了进一步梳理作为重要的工程建筑材料,堆石料是具有高压实性、强透水性、高抗剪强度等工程特性的散粒堆积体材料,已被广泛应用于坝工、堤防、道路、机场、港口以及海洋等工程中。与此同时,随着我国乃至世界范围内水资源开发水平的进一步提升,水利工程建设面临着“四高一深”（高寒、高海拔、高陡边坡、高地震烈度、深厚覆盖层）的全新挑战。作为水利工程中堆石坝、堆石边坡等堆石工程的主要建筑材料,迫切需要更进一步掌握堆石料物理力学特性及其堆石工程安全性态。因此,本文建立了堆石料多个尺度变量间的强非线性关系,通过改进、串联和优化机器学习等智能算法,使反分析计算确定的堆石料力学参数更符合工程实际,并将其应用于堆石料细观变形机理研究与堆石工程实际问题解决中。本文主要研究内容和成果如下:（1）构建了基于结构监测数据的堆石料宏观本构模型参数自适应反分析模型,应用和声搜索与多输出混合核相关向量机等算法,快速、精确地实现了对不同工程、不同监测项目的自适应反分析,进一步提高了材料参数反分析的计算精度与适用性。此外,提出了基于相关向量机与随机有限元的不确定性反分析模型,以量化堆石坝在设计、施工、建设中存在诸多不确定性因素,模型综合考虑了结构数值仿真计算以及算法模型输入-输出间的不确定性,能够对堆石料参数的变异系数进行不确定性反分析计算,使反分析后的随机有限元正算值与沉降值的平均绝对误差为1.930。（2）建立了精细化的堆石料离散元三轴试验模型,以准确反映堆石料的材料特性,并深入分析了离散元细观参数对堆石料变形特性的影响规律和机理。通过总结堆石料细观接触模拟研究进展,构建了基于应力应变曲线的堆石料细观参数标定模型,应用量子遗传算法和支持向量机解决以往堆石料细观参数标定中影响因素多、耗时严重的问题。此外,提出了基于宏观本构模型参数的堆石料细观参数标定模型,使标定后的多围压应力应变曲线误差均小于0.21MPa,进一步拓展了细观参数标定模型的适用性,据此定性、定量地分析了三轴试验中堆石料的细观变形演化过程。（3）提出了基于结构监测数据的堆石料细观参数标定模型,根据堆石坝运行期的实测变形值对堆石料细观接触模型参数进行标定,促使堆石料细观参数值更符合工程实际运行情况。随后,为进一步发挥离散元数值仿真方法在堆石工程结构模拟中的明显理论优势,尝试采用离散元对堆石坝进行数值仿真,并对比分析了堆石坝离散元与有限元仿真的变形、应力计算结果。最后,开发了堆石料宏细观参数反分析平台,将上述多个参数反分析模型集成于平台中,实现堆石料不同尺度参数间的快速、准确转换。（4）在应用上述堆石料参数反分析方法的基础上,建立了工程尺度的堆石边坡离散元模型,以模拟施工、运行、滚石、地震和防护措施等工况下的堆石边坡失稳演变过程,从而解决了堆石边坡的挡墙高度确定问题。其中,为解决地震波在人工边界处发生反射、叠加等问题,建立了离散元的粘性边界,并对比了不同边界下离散元模型的响应情况,后将其应用于堆石边坡地震工况分析中。通过多个工况的分析明确了堆石边坡的失稳过程及影响范围,并建议该堆石边坡的混凝土挡墙加高到11m,为类似堆石工程的防护措施设计方法提供了参考。
钱武文[5]（2020）在《基于差分进化算法和降阶模型的渗流场反问题研究》文中研究指明中国水能资源的开发已逐渐向西部偏远地区推进,在建和拟建的大型水利水电工程坝址区多位于河谷深切、地质条件复杂的西部地区,查清库区渗流问题对水利水电工程的建设和安全管理十分重要。岩土体渗透系数是控制地下水渗流特征的关键参数之一,未知的渗透系数会对地下水模拟的可靠性产生严重影响。由于工程岩体的渗透性常具有空间变异性,仅依靠传统的现场试验法已不能满足工程需求。利用逆模型进行参数估计是地下水模拟的一个重要组成部分。作为一种典型的反演方法,数值模型和优化算法相结合的模拟-优化方法需多次调用数值模型,以对大量随机生成的候选解进行评估。即使使用高速处理器,参数反演也是一项非常耗时且计算量大的任务。本文针对模拟-优化方法的高耗时问题进行了研究,在尽可能减小引入误差的前提下,从优化算法、反演参数和数值模型三方面研究了减少模拟-优化方法时间成本的方法。由于水头为渗透系数的非线性函数,本文使用差分进化算法作为参数反演的优化算法。主要研究内容和成果如下:（1）阐述了模型校准与参数反演的关系,给出了有限元软件ADINA与优化算法结合的方法,建立了估计渗透系数的模拟-优化模型（ADINA-MMRDE）。通过一个算例阐述了参数灵敏度分析在参数反演中的重要性,研究了不同目标函数、测量误差和种群大小对ADINA-MMRDE模型性能的影响。结果表明,目标函数对ADINA-MMRDE影响甚微,ADINA-MMRDE对测量误差非常敏感。相比ADINA与其他优化算法结合的ADINA-DE和ADINA-PSO模型,ADINA-MMRDE模型反演精度更高,能更快、更稳定地搜索全局最优解。（2）针对经典差分进化算法的变异策略收敛速度慢、全局收敛性不佳及算法停滞等问题,提出了一种兼具局部与全局收敛性能的新型变异策略。基于该变异策略,进一步提出了一种基于轮盘赌选择的多种变异策略的差分进化算法（MMRDE）。经49个测试函数测试,结果表明,与一些改进的差分进化算法相比,MMRDE能在探索和开采之间取得更好的平衡。（3）为了在保证模拟精度的前提下减少模型的计算时间,阐述了基于投影法的降阶模型技术（本征正交分解法和贪心样本法）的降阶机理、构建步骤和误差估计方法。改进了贪心样本法的迭代终止条件,比较了本征正交分解法和贪心样本法的计算成本,以及二者在参数集、网格密度和参数数量方面的性能表现。结果表明,当样本规模较少时,不同的样本集生成方法对降阶精度影响较大;单元尺寸影响降阶模型的构建时间,但对降阶模型的精度影响不大;反演参数越多,降阶模型的省时优势越明显。（4）针对将模型降阶技术应用于参数反演中的一些关键性的程序设计难点,设计了一种集识别反演参数、矩阵分块技术以及边界处理于一身的渗透矩阵处理程序,设计了一套高效的内存存储方案以解决使用传统有限元的Skyline稀疏存储格式可能导致的内存不足问题。针对钻孔位置不在网格节点上时的水头计算问题,提出了基于本文提出的MMRDE算法的有限元插值程序插值计算钻孔处的水头。设计了基于降阶模型的参数反演程序,使用算例测试了其的反演精度、对观测误差的敏感性与时间成本。结果表明:推荐采用训练参数规模为500的贪心样本法用于参数反演;基于降阶模型与基于原始模型的参数反演程序对误差的敏感程度以及反演精度非常相近,但耗时差别较大;同等计算能力条件下采用算例中的三维模型时,使用降阶模型的参数反演程序的反演时长约为使用全阶模型的16.67%,因此能明显的节省时间成本。（5）将基于ADINA模型与基于降阶模型的反演程序共同用于估算某水电站坝基岩体的渗透系数,这两种反演程序都集成了本文提出的MMRDE算法。建立了初始渗流场分析模型（反演模型）来估算渗透系数,在反演模型的基础上建立了工程运行期模型以验证反演效果。共有20个勘探期钻孔水位和13个大坝监测孔水位数据,前者用作参数反演的观测数据,后者用于验证反演结果。结果表明,两反演模型的反演结果相差较小,但基于降阶模型的反演程序的时间成本远小于基于ADINA模型的反演程序（维数为6和13时,反演时长分别约节省19.1和21.4倍）。因此,使用本文提出的MMRDE算法作为优化算法时,降阶模型可替代原始模型用于执行大型工程的初始渗流场的反演任务。
李雅琦[6]（2020）在《考虑渗透系数非均质性的地下洞室群渗流场分析》文中研究表明随着我国能源结构的不断升级,社会经济的不断发展,需要开展一系列地下工程缓解地表生活压力,提高能源利用效率。水利工程中抽水蓄能电站的地下洞室群具有规模大、数量多、排水结构复杂、洞室跨度大等特点,并且普遍地质条件复杂,渗流与渗透稳定性问题也极为突出。渗透系数的取值决定着渗流场的计算结果,是渗流计算分析的主要参数,而渗透系数又具有非均质性,因此准确刻画渗透系数空间分布对于获得可靠的数值模拟结果至关重要。地下洞室群在开挖过程中的渗流场是非稳态的,而渗流场影响开挖工程的稳定性,因此掌握施工期的渗流场分布特征对保证工程建设质量起到积极作用。本文主要研究成果如下:（1）建立了考虑渗透系数非均匀分布的非均质渗流模型。基于钻孔压水试验资料,将渗透系数作为区域化变量,采用克里金插值法对研究区域内地层渗透系数进行估值,从而获取整个区域的渗透系数空间分布,作为工程区的实际渗透系数场。为了快速准确的将渗透系数值与地层模型单元逐一对应,利用FORTRAN语言编制了与ABAQUS软件接口的VOIDRI子程序,进而建立非均质渗流模型。并将均质渗流场与非均质渗流场进行对比分析,由渗流计算结果可知,二者的渗流场分布特征与渗流量均有很大不同,因此将非均质渗透系数场近似于均质渗透系数场进行渗流计算是不精确的。（2）提出了一种渗流边界水头值反演方法。为准确有效地确定工程区水文地质边界条件,为之后工程区的渗流计算分析提供依据,建立三维有限元渗流反演计算模型,以模型边界为反演参数,以长观孔监测资料为目标函数,采用RVM与CS算法结合的反演方法进行初始渗流场反演分析。将RVM作为替代模型,代替有限元进行正计算,大大降低了有限元正分析计算次数,且拟合精度较高。反演结果表明,长观孔位置处水头计算结果与实际观测资料相比,平均绝对误差为7.92m,平均相对误差为1.56%,误差较小,地下水位变化与地形的起伏规律一致。（3）分析了均质、非均质渗流模型对地下洞室群施工期非稳定渗流计算结果的影响,并对厂房和排水系统的开挖顺序进行了对比研究。本文设计了分层均质、非均质的2种渗量值及变化规律由于渗透系数的不同而呈现出较大差异,非均质渗流模型很大程度上高估了地下水的下降时耗,对厂房渗流量也有较大误判。随后对排水系统与厂房之间的开挖顺序进行了调整,使厂房先于排水系统开挖,排水系统的滞后开挖导致地下水的降排速度减缓,同时刻同部位总水头线值均有所增大,厂房渗流量大幅增大而排水系统渗流量则明显减小。以上分析可为防渗、排水系统的布设提供优化思路,为获得更合理的工程施工方案提供参考。
吕鹏[7]（2019）在《基于不确定性分析的土石坝渗流性态研究》文中进行了进一步梳理渗流是影响土石坝工程安全稳定的重要因素,科学地进行土石坝渗流性态研究为保障土石坝安全稳定提供理论与技术支持。目前常用的确定性分析方法难以考虑土石坝渗流性态研究过程中存在的随机性、模糊性、灰色性和未确知性等不确定性特征。在现有渗流性态研究理论基础上采用不确定性分析方法,对于提高渗流性态研究的准确性和可靠性具有十分重要的理论意义和工程价值。针对现有研究的不足,提出基于不确定性分析的土石坝渗流性态研究理论与方法,综合运用概率统计理论、随机场理论、模糊数学理论与可靠性理论,分别针对土石坝坝体渗透系数预测、渗透系数反演、渗流性态数值模拟和渗流安全综合评价等方面存在的不确定性问题开展深入研究。主要研究内容及成果如下:（1）针对目前渗透系数预测研究中缺乏考虑坝体填筑碾压参数的影响,且未能对预测结果进行可靠性分析的问题,提出考虑碾压实时监控参数影响的土石坝坝体耦合渗透系数及其可靠度的二元分析方法。依据碾压质量实时监控系统获得试验点的碾压参数数据以及料源参数数据,建立基于精英选择策略遗传算法改进神经网络的坝体渗透系数预测模型;基于可靠性理论定量分析预测模型中随机性的影响,提出坝体耦合渗透系数及其可靠度的二元分析方法。分析结果表明,考虑碾压参数影响的渗透预测模型预测结果变异性降低了17.2%,相比BP神经网络,精英选择策略遗传算法改进的神经网络将预测模型的预测能力（相对分析误差）提高了79.47%,该方法提高了坝体渗透系数分析的准确性和可靠性。（2）针对渗透系数反演方法未能综合考虑灰色、未确知、随机等不确定性对反演参数影响的问题,提出基于熵-盲数理论和DREAM算法的渗透系数反演分析方法。通过极大熵准则改进盲数理论处理和分析渗透系数的随机性、灰色性和未确知性等不确性特征;采用自适应差分演化Metropolis（DREAM）算法对渗透系数的后验分布进行推导,利用响应面模型替代数值模拟正演模型,提高渗透系数反演的准确性和计算效率。分析结果表明,将渗透系数反演值代入数值模型后,渗流量和扬压力的模拟误差分别由11.39%和12.25%降为3.08%和3.98%。（3）针对缺乏深入考虑渗透系数空间变异性的渗流性态数值模拟以及混合不确定条件下渗透破坏概率分析的研究的问题,提出基于约束随机场的渗流性态数值模拟方法及模糊随机混合条件下的渗透破坏概率分析方法。建立反映渗透系数空间变异性的约束随机场,并基于有限体积法和VOF法建立水气两相流渗流数值模型;提出随机模糊混合条件下渗透破坏概率分析方法,定量考虑土石坝渗流场中不确定性因素的影响。通过对某一土坝算例进行约束随机场的渗流性态数值模拟以及渗透破坏概率计算,分析渗透系数的空间结构对土石坝渗流场分布特征的影响规律。（4）针对缺乏考虑连续性、动态性和模糊性的土石坝渗流安全综合评价模型研究的问题,提出基于函数型数据分析理论的土石坝渗流安全模糊可评价方法。建立包含基础指标、衍生指标、数值模拟指标在内的土石坝渗流安全综合指标体系;通过函数型数据分析理论分析评价指标数据的连续性和时变性,提出适用于函数型数据的模糊可拓评价模型,并基于层次分析法与多尺度模糊熵相结合的主客观综合赋权法确定指标权重。分析结果表明,该方法与模糊评价法、集对分析法结果基本一致,并且在评价过程中可以考虑指标的变化趋势和评价得分的连续性。（5）结合我国西南某土石坝工程,开展基于不确定性分析的土石坝渗流性态研究工程应用。实践表明,本文提出的基于不确定性分析的土石坝渗流性态研究理论与方法科学、有效、可靠,能够为土石坝工程的渗流性态分析提供理论基础与技术支持。
武晓炜[8]（2019）在《基于BP-GA的渗流多目标动态反演与大坝渗流安全研究》文中指出针对大坝渗透系数反演结果唯一性问题和渗流场动态变化的特点,本文以水口混凝土坝为研究对象,建立了基于正交设计、有限元正分析、BP神经网络和遗传算法（GA）相结合的渗流多目标动态反演分析模型。结合有限元数值计算软件,建立了水口混凝土坝引水坝段三维有限元模型,并以监测环境量和效应量为参数反演的数据基础,以渗流多目标动态反演分析模型为参数反演的技术基础,开展了水口混凝土坝坝体、防渗帷幕和坝基渗透系数反演研究,在此基础上对水口混凝土坝的渗流安全状态进行了分析并提出了渗流监测的优化建议,主要研究成果如下:（1）针对稳定渗流反演结果唯一性问题,建立了基于正交设计、有限元正分析、BP神经网络和遗传算法相结合的渗流多目标动态反演分析模型。通过土石坝算例验证了所建立反演模型的可行性,并探讨了不同监测效应量对渗流反演结果的影响程度,确定了渗流反问题数学模型中的最优权重。本文所建立的多目标动态反演分析模型可以较好的解决单目标反演的缺陷,所得反演参数为绝对参数,反演结果唯一。（2）基于水口混凝土坝工程概况和渗流监测设计方案,调取了水口混凝土坝坝基扬压力和渗流量的数据资料,分析了扬压力和渗流量的变化规律,为水口混凝土坝的安全管理提供了参考。针对部分测点扬压力和渗流量发生突变的情况,分析了异常变化发生的主要原因,排除了威胁大坝安全的影响因素。鉴于反演结果准确性问题,筛选出可用于渗流反演的数据资料,在一定程度上减小了反演结果的误差和确保了反演结果的准确性。（3）基于有限元数值模拟软件,本文建立了水口混凝土坝引水坝段的三维有限元模型。结合水口混凝土坝水文地质条件,确定了参与渗流反演的参数。通过本文建立的渗流多目标动态反演分析模型,得到了水口混凝土坝坝体、坝基（强风化花岗岩和弱风化花岗岩）和防渗帷幕的反演渗透系数。坝体、防渗帷幕、强风化花岗岩以及弱风化花岗岩的反演渗透系数与其理论值之间的相对误差分别为17.41%,9.2%,-18.11%和15.3%,总体上反演渗透系数的相对误差控制在20%以内。为了验证反演渗透系数的准确性,通过扬压力和单宽渗流量实测值和模拟值的对比,分析了反演结果的可靠程度。3个渗压计的扬压力相对误差分别控制在-0.40%0.92%,-9.92%8.75%和-22.03%22.7%范围内,单宽渗流量相对误差控制在-17.50%26.92%范围内,反演结果可靠。本文所反演的渗透系数反映了水口混凝土坝真实工况下的参数,所反演渗透系数可以用于水口混凝土坝渗流安全分析。（4）开展了水口混凝土坝在正常蓄水位和校核洪水位工况下的渗流安全分析。水口混凝土坝在两种工况下的渗流场分布规律基本一致,防渗帷幕承担了大约82%和80%的水头,坝体坝基渗透坡降值基本控制在02和02.15范围内,防渗帷幕处最大渗透坡降值接近18.5和19.4,均小于设计允许坡降值25。通过对比两种工况下大坝总水头分布规律可知,上游水位变化对坝基防渗帷幕下游侧水头值影响较小,表明水口混凝土坝的防渗帷幕和排水孔起到了良好的“前堵后排”的效果,大坝处于安全的运行状态。结合渗流场分析结果,建议在水口混凝土坝4#39#坝段防渗帷幕上游侧,沿坝轴线方向布置1个纵向扬压力监测断面,监测防渗帷幕前扬压力的动态变化;同时,关闭11#、17#、25#、29#、32#坝段横向廊道内最靠进下游测的渗压计。
程正飞[9]（2018）在《碾压混凝土坝渗流性态分析与渗控结构优化研究》文中进行了进一步梳理渗流性态是影响碾压混凝土坝安全稳定的关键因素。然而,由于碾压混凝土坝坝体结构的特殊性,坝基地质条件的复杂性以及渗流运动的隐蔽性,使得碾压混凝土坝的渗流性态难以被准确分析与有效控制。国内外目前主要从渗流参数反演、渗流数值模拟和渗流安全评价三个方面对大坝渗流性态进行分析,并且已取得诸多有意义的研究成果;然而,现有研究仍然存在一些不足。首先,缺乏既能够快速、准确地反演渗流参数,又能充分考虑反演过程中不确定性的渗流参数反演方法;其次,缺乏能够精细模拟复杂地质条件下的碾压混凝土坝自由渗流场的数值模拟方法;再者,缺乏能够充分考虑评价过程中不确定性的碾压混凝土坝渗流安全综合评价模型。另一方面,目前碾压混凝土坝渗控结构优化研究大多采用单参数、单目标的优化方法,无法充分考虑不同的渗控结构设计参数之间的关联性,以及难以获得同时满足多个目标要求的渗控结构设计方案。因此,如何克服现有研究中的不足,提高碾压混凝土坝渗流性态分析的可靠性以及渗控结构优化的有效性,是碾压混凝土坝渗流分析与控制领域亟待研究的重要课题。本文针对碾压混凝土坝渗流性态分析与渗控结构优化进行了深入的研究,并取得以下创新性研究成果:（1）针对传统贝叶斯渗流参数反演方法仅考虑反演过程中的随机性,而忽略灰色性与未确知性,并且求解效率与反演精度均较低的现状,引入熵-盲数理论、响应面模型和高斯牛顿法对其进行改进,进而提出了一种改进的贝叶斯渗流参数反演方法。首先,为充分考虑反演过程中的多种不确定性,将待反演渗流参数视为盲数,并引入熵-盲数理论对其进行不确定性分析;其次,为提高贝叶斯渗流参数反演的求解效率,采用响应面模型替代其求解过程中需要反复调用的正演模型;再者,为提高贝叶斯渗流参数反演的反演精度,采用高斯牛顿法对其反演结果进行优化;然后,给出了改进的贝叶斯渗流参数反演求解流程;最后,通过一个假想二维矩形土坝渗透系数反演的算例,验证了该方法的有效性和准确性。（2）针对现有碾压混凝土坝渗流数值模拟研究多采用达西定律求解渗流场,概化了渗流运动过程,并且难以有效准确地确定浸润自由面位置,以及在建模过程中常常对地质条件、坝体的细节以及排水孔进行较大的简化处理的现状,提出基于精细地质建模和CFD技术的碾压混凝土坝渗流数值模拟方法。首先,通过将不同尺度和类型的数据源进行有效的整合,提出了包含地质构造模型以及人工对象模型的三维精细地质模型的建模方法;其次,基于CFD技术和VOF方法,建立了碾压混凝土坝渗流数值模型,并通过三维精细地质模型数据与CFD模型数据之间的耦合转化,以及采用有限体积法和PISO算法求解数值模型,实现了对复杂地质条件下的碾压混凝土坝渗流场的数值模拟;然后,提出了一种基于“以缝代井列”法的开度可调节排水孔幕模拟方法;最后,以某碾压混凝土坝段为研究对象,通过对比模拟结果与现场实测资料验证了该方法的可靠性。（3）针对当前大坝渗流安全评价研究大多仅采用反映整体渗流安全且现有技术可监测的指标建立评价指标体系,忽略了坝体溢出点高程、坝基防渗帷幕最大水力梯度等目前难以监测但对局部渗流安全有重要影响的指标,并且在评价过程中未能充分考虑由于等级分界与数据获取存在的模糊性和随机性的现状,提出了基于AHP-熵权法和云模型的碾压混凝土坝渗流安全模糊综合评价方法。首先,在常规的大坝渗流安全评价指标（坝体渗流量、坝基面扬压力、坝基渗流量）的基础上,通过数值模拟增加现有技术难以监测但对局部渗流安全有重要影响的两个指标（坝体溢出点高程和帷幕最大水力梯度）作为碾压混凝土坝渗流安全的评价指标,从而建立了多层次、多指标的碾压混凝土坝渗流安全综合评价指标体系;然后,提出基于AHP-熵权法和云模型的碾压混凝土坝渗流安全模糊综合评价求解方法,该方法能够克服主观因素的依赖,同时考虑评价过程中的随机性和模糊性,并且能够量化评价结果的模糊性程度;最后,以某碾压混凝土坝段为研究对象,对其渗流安全状态进行了模糊综合评价,并通过与传统方法进行对比验证了该方法的可靠性和优越性。（4）针对目前碾压混凝土坝渗控结构优化研究多采用单参数、单目标的优化方法,无法充分考虑不同设计参数之间的关联性,以及难以获得同时满足多个目标要求的渗控结构设计方案,并且现有少数考虑多参数联合或者多目标的研究尚存在求解效率低或者求解精度差等问题的现状,提出了基于代理模型的碾压混凝土坝渗控结构多目标优化方法。首先,通过对碾压混凝土坝渗控结构主要组成部分的渗控原理、设计原则以及设计参数进行分析,建立了碾压混凝土坝渗控结构多目标优化数学模型;然后,提出了基于多目标粒子群算法与代理模型的模型求解方法,其中,多目标粒子群算法应用于快速求解Pareto解集,而代理模型应用于建立设计参数与优化目标之间的近似关系式,用以替代优化过程中求解耗时的渗流数值模型,从而提高求解效率,同时考虑不同设计参数之间的关联性。最后,以某碾压混凝土坝坝体为研究对象,对其渗控结构进行了多目标优化,并通过与传统方法进行对比验证了该方法的有效性与优越性。（5）以我国西南某碾压混凝土坝工程为例,对本文提出的碾压混凝土坝渗流性态分析和渗控结构优化理论与方法开展了应用研究。首先,采用改进的贝叶斯渗流参数反演方法对该工程的渗流参数进行反演分析;其次,以渗流参数反演结果作为输入参数,采用基于精细地质建模与CFD技术的碾压混凝土坝渗流数值模拟方法对该工程的渗流场进行了数值模拟分析;然后,基于工程现场渗流监测资料和渗流场数值模拟结果,采用基于AHP-熵权法和云模型的碾压混凝土坝渗流安全模糊综合评价方法对该工程的厂房坝段渗流安全进行了综合评价;最后,为提高该工程的渗流安全性能,采用基于代理模型的碾压混凝土坝渗控结构多目标优化方法对其渗控结构进行了多目标优化。实践表明,本文提出的碾压混凝土坝渗流性态分析和渗控结构优化理论与方法科学、有效、可靠,能够为碾压混凝土坝工程的渗流分析与渗控设计提供理论基础与技术支持。
汪洋[10]（2018）在《托口水电站主坝运行期安全评价》文中提出由于大坝和基岩工作条件的复杂性,以及水工材料的自然老化,使得水工结构不可能长期保持设计阶段确定的性能,坝体结构会不断出现安全隐患。因此,大坝的安全监测反馈以及对大坝监测资料的及时评价很有必要。本文以运行四年的托口水电站为工程背景展开相关研究,具体研究内容和主要成果如下:（1）构建托口水电站主坝三维模型。基于水工建筑物设计、施工、监测资料等,采用ANSYS有限元软件,建立了托口水电站主坝三维可视化模型。（2）基于运行期监测资料进行工程安全评价。根据主坝各坝段变形和渗流监测系列资料,对坝体和坝基进行位移分析,评价了不同坝段与环境温度、库水位变化的关联关系,并通过分析扬压力、渗透压力、总渗流量的变化规律,评价各坝段渗流稳定及防渗排水效果。进一步基于运行期监测资料,反演确定弹性模量E、泊松比μ、容重γ等大坝力学参数。（3）基于多工况数值分析评价大坝安全性。采用反演所得参数,分别利用ANSYS有限元软件和FLAC 3D软件计算混凝土坝段和粘土心墙坝的变形、应力变化规律,选择不同工况下的最大变形和最大应力部位,进行变形、应力校核,评价坝体安全性,预测趋势,并初步拟定变形监控预警指标。（4）多工况渗流数值分析评价大坝渗流性状。对混凝土坝段、堆石坝段、复合坝接合坝段分别进行渗流计算,分析渗透坡降、自由面的变化规律,确定防渗控制效果较弱部位,评价大坝渗流稳定性。针对托口水电站主坝这类复合坝的安全评价,还可探讨插入段混凝土刺墙的连接方式和几何形状变化对坝体安全的影响,大坝安全监控预警指标也值得进一步深入研究。
二、基于人工神经网络的大坝渗透系数分区反演分析（论文开题报告）
（1）论文研究背景及目的
此处内容要求：
首先简单简介论文所研究问题的基本概念和背景，再而简单明了地指出论文所要研究解决的具体问题，并提出你的论文准备的观点或解决方法。
写法范例：
本文主要提出一款精简64位RISC处理器存储管理单元结构并详细分析其设计过程。在该MMU结构中,TLB采用叁个分离的TLB,TLB采用基于内容查找的相联存储器并行查找,支持粗粒度为64KB和细粒度为4KB两种页面大小,采用多级分层页表结构映射地址空间,并详细论述了四级页表转换过程,TLB结构组织等。该MMU结构将作为该处理器存储系统实现的一个重要组成部分。
（2）本文研究方法
调查法：该方法是有目的、有系统的搜集有关研究对象的具体信息。
观察法：用自己的感官和辅助工具直接观察研究对象从而得到有关信息。
实验法：通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果关系。
文献研究法：通过调查文献来获得资料，从而全面的、正确的了解掌握研究方法。
实证研究法：依据现有的科学理论和实践的需要提出设计。
定性分析法：对研究对象进行“质”的方面的研究，这个方法需要计算的数据较少。
定量分析法：通过具体的数字，使人们对研究对象的认识进一步精确化。
跨学科研究法：运用多学科的理论、方法和成果从整体上对某一课题进行研究。
功能分析法：这是社会科学用来分析社会现象的一种方法，从某一功能出发研究多个方面的影响。
模拟法：通过创设一个与原型相似的模型来间接研究原型某种特性的一种形容方法。
三、基于人工神经网络的大坝渗透系数分区反演分析（论文提纲范文）
（1）基于ELM-GA的复杂土石坝渗透系数反演模型及其应用（论文提纲范文）
| 1 引言 |
| 2 ELM与GA算法 |
| 2.1 极限学习机（ELM) |
| 2.2 遗传算法（GA) |
| 3 ELM-GA反演分析模型 |
| 3.1 目标函数的选取 |
| 3.2 反演模型的构建 |
| 4 实例应用 |
| 4.1 工程概况 |
| 4.2 有限元模型及计算参数 |
| 4.3 建立ELM-GA反演模型 |
| 4.4 反演结果与分析 |
| 5 结论 |
（2）基于长期监测资料的土石坝渗透系数反演及规律研究（论文提纲范文）
| 致谢 |
| 摘要 |
| abstract |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 课题研究背景及意义 |
| 1.2 渗流理论研究现状 |
| 1.3 参数反演研究现状 |
| 1.4 安全监测及其资料分析应用 |
| 1.5 本文主要研究内容 |
| 1.6 本章小结 |
| 第二章 渗流分析基本理论及有限元分析原理 |
| 2.1 渗流概述 |
| 2.2 渗流控制方程 |
| 2.2.1 达西定律 |
| 2.2.2 渗流基本微分方程 |
| 2.2.3 渗流基本微分方程的定解条件 |
| 2.3 渗流分析方法 |
| 2.4 渗流有限元分析原理 |
| 2.5 本章小结 |
| 第三章 土石坝渗流场建模分析 |
| 3.1 ANSYS软件介绍 |
| 3.1.1 ANSYS软件模块及常用单元介绍 |
| 3.1.2 ANSYS软件操作概述 |
| 3.1.3 ANSYS热分析模块在渗流场中的应用 |
| 3.2 均质土坝模型的建立 |
| 3.2.1 几何模型的建立 |
| 3.2.2 模型的材料属性 |
| 3.3 本章小结 |
| 第四章 土石坝渗透系数反演及规律研究 |
| 4.1 RBF神经网络模型的基本理论 |
| 4.1.1 RBF神经网络模型结构 |
| 4.1.2 RBF神经网络学习算法 |
| 4.1.3 RBF神经网络特点 |
| 4.2 各向异性渗透系数反演 |
| 4.2.1 学习样本的建立 |
| 4.2.2 参数反演过程 |
| 4.2.3 各向异性渗透系数变化规律分析 |
| 4.3 等效平均渗透系数反演 |
| 4.3.1 学习样本的建立 |
| 4.3.2 参数反演过程 |
| 4.3.3 等效平均渗透系数变化规律分析 |
| 4.4 本章小结 |
| 第五章 渗透系数预测模型 |
| 5.1 数理统计基本理论 |
| 5.2 回归模型 |
| 5.3 渗透系数逐步回归模型 |
| 5.3.1 各向异性渗透系数预测模型 |
| 5.3.2 等效平均渗透系数预测模型 |
| 5.4 本章小结 |
| 第六章 总结与展望 |
| 参考文献 |
| 攻读硕士学位期间的学术活动及成果情况 |
（3）基于GA-BP的大坝渗透系数多目标反演分析方法（论文提纲范文）
| 1 基于GA-BP的渗透系数反演分析方法 |
| 1.1 GA优化BP人工神经网络 |
| 1.2 渗透系数反演模型 |
| 1.3 渗透系数反演流程 |
| 2 工程实例 |
| 2.1 工程概况 |
| 2.2 计算过程 |
| 2.3 计算结果 |
| 2.4 GA-BP与BP人工神经网络计算结果对比 |
| 3 结 论 |
（4）基于离散元的堆石料宏细观参数智能反分析及其工程应用研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| abstract |
| 1 绪论 |
| 1.1 研究背景及意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.2.1 工程中反分析问题及其适定性研究进展 |
| 1.2.2 堆石料宏观本构模型参数反分析研究进展 |
| 1.2.3 堆石料细观接触模型参数标定研究进展 |
| 1.2.4 工程尺度的离散元方法应用研究进展 |
| 1.2.5 人工智能算法研究进展 |
| 1.3 研究问题的提出 |
| 1.4 研究内容和技术路线 |
| 1.5 主要创新点 |
| 2 基于结构监测数据的堆石料宏观本构模型参数反分析 |
| 2.1 堆石料材料特性 |
| 2.2 堆石料材料的多尺度描述 |
| 2.3 堆石料宏观本构模型参数自适应反分析 |
| 2.3.1 堆石料本构模型 |
| 2.3.2 HS-MMRVM算法基本原理 |
| 2.3.3 堆石料宏观参数自适应反分析模型构建 |
| 2.3.4 堆石料宏观参数自适应反分析模型应用实例 |
| 2.4 堆石料宏观本构模型参数不确定性反分析 |
| 2.4.1 蒙特卡洛随机有限元基本原理 |
| 2.4.2 基于RVM和随机有限元的不确定性反分析模型构建 |
| 2.4.3 不确定性反分析模型应用实例 |
| 2.5 本章小结 |
| 3 基于室内三轴试验数据的堆石料细观接触模型参数标定 |
| 3.1 堆石料离散元模拟 |
| 3.1.1 离散元模拟的关键技术 |
| 3.1.2 堆石料细观接触模型 |
| 3.1.3 堆石料离散元三轴试样生成 |
| 3.2 堆石料细观参数对其变形特性影响分析 |
| 3.2.1 堆石料变形特性影响因素分析 |
| 3.2.2 堆石料细观参数的影响机理分析 |
| 3.2.3 堆石料变形特性曲线关联分析 |
| 3.3 单围压下基于应力应变曲线的堆石料细观接触模型参数标定 |
| 3.3.1 QGA-SVM算法基本原理 |
| 3.3.2 基于应力应变曲线的细观参数标定模型构建 |
| 3.3.3 基于应力应变曲线的细观参数标定模型应用实例 |
| 3.4 多围压下基于宏观本构模型参数的堆石料细观接触模型参数标定 |
| 3.4.1 基于宏观参数的细观参数标定模型构建 |
| 3.4.2 基于宏观参数的细观参数标定模型应用实例 |
| 3.5 堆石料三轴试验细观机理分析 |
| 3.5.1 堆石料破裂特性分析 |
| 3.5.2 堆石料细观组构特性的定性与定量分析 |
| 3.6 本章小结 |
| 4 基于结构监测数据的堆石料细观接触模型参数标定 |
| 4.1 基于结构监测数据的细观参数标定模型 |
| 4.1.1 基于结构监测数据的标定模型可行性 |
| 4.1.2 基于结构监测数据的标定模型目标函数 |
| 4.1.3 基于结构监测数据的标定模型构造 |
| 4.2 基于结构监测数据的细观参数标定模型应用实例 |
| 4.2.1 堆石料宏细观数值模型构建 |
| 4.2.2 堆石料细观参数标定结果分析 |
| 4.3 基于细观参数标定的堆石坝离散元数值仿真研究初探 |
| 4.3.1 堆石坝离散元模拟的关键问题及其解决方案 |
| 4.3.2 堆石坝离散元与有限元模拟结果分析 |
| 4.4 堆石料宏细观参数反分析软件开发 |
| 4.4.1 反分析软件结构设计 |
| 4.4.2 反分析软件功能设计 |
| 4.5 本章小结 |
| 5 基于细观参数标定结果的堆石边坡失稳演变过程离散元分析 |
| 5.1 堆石边坡工程案例背景 |
| 5.2 堆石边坡细观接触模型及其参数标定 |
| 5.3 堆石边坡施工工况分析 |
| 5.3.1 施工工况离散元模型构建 |
| 5.3.2 施工工况失稳演变过程分析 |
| 5.4 堆石边坡运行工况分析 |
| 5.4.1 运行工况离散元模型构建 |
| 5.4.2 运行工况失稳演变过程分析 |
| 5.5 堆石边坡滚石工况分析 |
| 5.5.1 滚石工况离散元模型构建 |
| 5.5.2 滚石工况运动分析 |
| 5.6 堆石边坡地震工况分析 |
| 5.6.1 离散元粘性边界基本原理及其构建 |
| 5.6.2 不同边界条件下的离散元模型动力响应分析 |
| 5.6.3 堆石边坡工程地震时程分析 |
| 5.7 堆石边坡工程措施实施效果分析 |
| 5.7.1 工程措施的离散元模型构建 |
| 5.7.2 不同混凝土挡墙高度下运行工况分析 |
| 5.7.3 不同混凝土挡墙高度下滚石工况分析 |
| 5.8 本章小结 |
| 6 总结与展望 |
| 6.1 总结 |
| 6.2 展望 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 攻读学位期间主要研究成果 |
（5）基于差分进化算法和降阶模型的渗流场反问题研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 1 绪论 |
| 1.1 研究背景及意义 |
| 1.2 渗透系数估计的研究现状 |
| 1.2.1 常规反分析方法 |
| 1.2.2 基于代理模型的反分析方法 |
| 1.3 标准差分进化算法 |
| 1.3.1 变异操作 |
| 1.3.2 交叉操作 |
| 1.3.3 选择操作 |
| 1.4 差分进化算法的研究现状 |
| 1.4.1 控制参数研究现状 |
| 1.4.2 变异策略的研究现状 |
| 1.5 降阶模型的研究现状 |
| 1.5.1 本征正交分解法 |
| 1.5.2 后验误差估计与贪心样本法 |
| 1.6 本文的主要研究内容和技术路线 |
| 1.7 主要创新点 |
| 2 稳定渗流问题反演模型的建立 |
| 2.1 稳态渗流控制方程 |
| 2.2 模型校准与参数反演 |
| 2.2.1 模型校准 |
| 2.2.2 参数反演 |
| 2.2.3 几种常用的目标函数 |
| 2.2.4 权值 |
| 2.3 提取观测信息中的先验信息 |
| 2.3.1 灵敏度 |
| 2.3.2 无量纲比例灵敏度 |
| 2.3.3 复合比例灵敏度 |
| 2.3.4 参数相关系数 |
| 2.4 非线性与优化方法的选择 |
| 2.4.1 渗透系数与水头的非线性关系 |
| 2.4.2 优化方法的选择 |
| 2.5 基于ADINA的模拟-优化模型的建立 |
| 2.5.1 反演前的步骤 |
| 2.5.2 批处理运行AUI |
| 2.5.3 反演流程 |
| 2.6 算例 |
| 2.6.1 观测资料提供给反演参数的信息 |
| 2.6.2 目标函数标准对参数估计的影响 |
| 2.6.3 观测误差对参数估计的影响 |
| 2.6.4 种群规模的选取 |
| 2.7 耗时讨论 |
| 2.8 本章小结 |
| 3 差分进化算法的改进研究 |
| 3.1 引言 |
| 3.2 反射变异策略 |
| 3.3 基于轮盘赌选择的多变异策略差分进化算法 |
| 3.3.1 多种变异策略 |
| 3.3.2 控制参数自适应调整机制 |
| 3.3.3 轮盘赌选择机制 |
| 3.3.4 MMRDE算法的实现 |
| 3.4 测试基准 |
| 3.4.1基准函数集1 |
| 3.4.2基准函数集2 |
| 3.4.3 收敛条件设定 |
| 3.5 反射变异策略的性能测试 |
| 3.5.1 实验建立 |
| 3.5.2 测试集1的结果分析 |
| 3.5.3 测试集2的结果分析 |
| 3.6 MMRDE的性能测试 |
| 3.6.1 实验建立 |
| 3.6.2 测试结果分析 |
| 3.6.3 MMRDE的直接性能研究 |
| 3.6.4 进化中的变异策略 |
| 3.6.5 自适应参数分析 |
| 3.7 本章小结 |
| 4 基于稳态渗流模型的降阶方法 |
| 4.1 引言 |
| 4.2 近似与POD理论 |
| 4.2.1 近似理论 |
| 4.2.2 POD的概念 |
| 4.3 POD基空间的构建方法 |
| 4.3.1 由最小近似误差构造POD基 |
| 4.3.2 由相关矩阵构造POD基 |
| 4.3.3 由SVD分解构造POD基 |
| 4.4 Galerkin投影表示的降阶模型 |
| 4.4.1 Galerkin投影 |
| 4.4.2 基于POD法的降阶模型的构建步骤 |
| 4.5 快照集对POD模型性能的影响 |
| 4.5.1 参数集生成方法 |
| 4.5.2 测试用例 |
| 4.5.3 试验建立 |
| 4.5.4 参数集分析 |
| 4.5.5 模态分析 |
| 4.6 后验误差估计 |
| 4.6.1 残差项的离线计算 |
| 4.6.2 稳定常数的计算 |
| 4.6.3 稳定常数与参数的变化关系 |
| 4.6.4 后验误差界与真实误差的比较 |
| 4.6.5 构建降阶基空间的贪心算法 |
| 4.7 对贪心算法的适当修改 |
| 4.7.1 无重复快照的贪心算法 |
| 4.7.2 迭代终止条件的讨论 |
| 4.8 算例 |
| 4.8.1 耗时测试 |
| 4.8.2 剖分密度对降阶效果的影响 |
| 4.8.3 反演参数个数对降阶效果的影响 |
| 4.9 本章小结 |
| 5 基于降阶模型的渗透系数反演程序设计 |
| 5.1 引言 |
| 5.2 识别材料中的待反演参数 |
| 5.3 矩阵的分块 |
| 5.3.1 原理 |
| 5.3.2 子程序 |
| 5.4 边界条件处理 |
| 5.4.1 方法一 |
| 5.4.2 方法二 |
| 5.5 渗透矩阵的存储机制 |
| 5.5.1 Skyline稀疏矩阵存储格式 |
| 5.5.2 CSR稀疏矩阵存储格式 |
| 5.5.3 Skyline与 CSR存储格式间的转换 |
| 5.5.4 降阶模型的内存管理 |
| 5.6 钻孔监测水头的插值 |
| 5.6.1 判断钻孔点归属单元的方法 |
| 5.6.2 钻孔点局部坐标的计算 |
| 5.6.3 反演方法及流程图 |
| 5.7 算例 |
| 5.7.1 钻孔水头插值计算效果 |
| 5.7.2 训练样本数对参数反演的影响 |
| 5.7.3 观测误差对参数估计的影响 |
| 5.7.4 与全阶模型的运行时间对比 |
| 5.8 本章小结 |
| 6 某水电站工程初始渗流场的反演研究 |
| 6.1 工程概况 |
| 6.2 工程地质条件 |
| 6.3 有限元模型 |
| 6.4 渗透系数范围的确定 |
| 6.5 天然渗流场的反演分析 |
| 6.5.1 参数估计过程分析 |
| 6.5.2 反演参数的验证 |
| 6.6 耗时对比 |
| 6.7 本章小结 |
| 7 结论和展望 |
| 7.1 主要结论 |
| 7.2 展望 |
| 致谢 |
| 参考文献 |
| 附录1:基准函数集1 |
| 附录2:在Fortran中调用CEC函数系的方法 |
| 附录3 |
| 一、攻读博士期间发表论文 |
| 二、攻读博士期间参加科研项目 |
| 三、攻读博士期间所获奖励 |
（6）考虑渗透系数非均质性的地下洞室群渗流场分析（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 1 绪论 |
| 1.1 课题研究背景与研究意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.2.1 渗透系数的空间分布的研究进展 |
| 1.2.2 初始渗流场的反演方法研究进展 |
| 1.2.3 地下洞室群施工期非稳定渗流分析的研究 |
| 1.3 论文思路与主要工作 |
| 1.3.1 研究内容 |
| 1.3.2 技术路线 |
| 2 基于克里金插值的非均质渗流场分析 |
| 2.1 引言 |
| 2.2 渗透系数空间分布的理论及方法 |
| 2.2.1 区域化变量理论 |
| 2.2.2 变异函数的计算 |
| 2.2.3 克里金法原理 |
| 2.3 基于克里金插值的渗流场分析步骤 |
| 2.4 方法应用 |
| 2.4.1 数据处理及统计 |
| 2.4.2 变异函数的拟合 |
| 2.4.3 交叉验证 |
| 2.4.5 克里金插值结果分析 |
| 2.4.6 均质渗流场与非均质渗流场的对比分析结果 |
| 2.5 工程实例 |
| 2.5.1 工程概况 |
| 2.5.2 数据处理及统计分析 |
| 2.5.3 空间分布规律 |
| 2.5.4 克里金插值结果分析 |
| 2.6 本章小结 |
| 3 基于相关向量机与布谷鸟算法的初始渗流场反演分析 |
| 3.1 引言 |
| 3.2 RVM和CS算法基本原理 |
| 3.2.1 RVM原理 |
| 3.2.2 CS算法原理 |
| 3.3 基于RVM-CS的边界水位反演模型 |
| 3.3.1 三维稳定渗流场计算原理 |
| 3.3.2 边界水位反演的数学表达 |
| 3.3.3 反演模型的构造 |
| 3.4 工程实例 |
| 3.4.1 工程概况 |
| 3.4.2 替代模型的建立 |
| 3.4.3 基于CS算法的边界水位反演 |
| 3.4.4 初始渗流场模拟 |
| 3.5 本章小结 |
| 4 地下洞室群施工期的非均质非稳定渗流场分析 |
| 4.1 引言 |
| 4.2 三维非稳定渗流计算原理 |
| 4.3 密集排水孔幕模拟 |
| 4.4 工程实例 |
| 4.4.1 工程概况 |
| 4.4.2 有限元计算模型 |
| 4.4.3 均质与非均质渗流模型计算结果对比 |
| 4.4.4 不同开挖顺序下的非均质渗流场分析结果 |
| 4.5 本章小结 |
| 5 结论与展望 |
| 5.1 结论 |
| 5.2 展望 |
| 致谢 |
| 参考文献 |
| 攻读学位期间主要研究成果 |
（7）基于不确定性分析的土石坝渗流性态研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| abstract |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 研究背景和意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.2.1 渗透系数预测模型研究现状 |
| 1.2.2 渗透系数反演模型研究现状 |
| 1.2.3 渗流性态数值模拟研究现状 |
| 1.2.4 渗流安全综合评价研究现状 |
| 1.3 研究内容与技术路线 |
| 1.3.1 研究内容 |
| 1.3.2 技术路线 |
| 第2章 考虑碾压实时监控参数影响的土石坝坝体耦合渗透系数与可靠度的二元分析方法 |
| 2.1 引言 |
| 2.2 研究框架 |
| 2.3 基于土石坝碾压质量实时监控系统的碾压参数获取 |
| 2.4 基于精英选择策略遗传算法优化神经网络的渗透系数预测模型 |
| 2.4.1 精英选择策略遗传算法改进神经网络模型 |
| 2.4.2 基于精英选择策略遗传算法改进神经网络的渗透系数预测模型 |
| 2.5 渗透系数影响因子的敏感性分析 |
| 2.6 耦合渗透系数和可靠度的坝体渗透系数二元分析方法 |
| 2.6.1 耦合渗透系数和可靠度的二元分析数学模型 |
| 2.6.2 渗透系数变异性分析 |
| 2.6.3 耦合渗透系数和可靠度的坝体渗透系数二元分析流程 |
| 2.7 算例研究 |
| 2.7.1 耦合渗透系数和可靠度的坝体渗透系数二元分析 |
| 2.7.2 对比分析与讨论 |
| 2.8 本章小结 |
| 第3章 基于熵-盲数理论与DREAM算法的渗透系数反演分析方法 |
| 3.1 引言 |
| 3.2 研究框架 |
| 3.3 基于多项式响应面模型的渗流量计算方法 |
| 3.3.1 渗流量响应面模型试验设计方法 |
| 3.3.2 渗流量响应面模型的求解 |
| 3.4 基于DREAM算法的贝叶斯渗透系数反演模型 |
| 3.4.1 贝叶斯参数反演方法 |
| 3.4.2 DREAM算法 |
| 3.4.3 基于DREAM算法的贝叶斯渗透系数反演方法 |
| 3.5 基于熵-盲数理论的渗透系数不确定性分析 |
| 3.5.1 盲数基本理论 |
| 3.5.2 基于极大熵准则确定渗透系数可信度 |
| 3.6 基于熵-盲数理论和DREAM算法的贝叶斯参数反演分析流程 |
| 3.7 算例研究 |
| 3.7.1 算例分析 |
| 3.7.2 工程应用 |
| 3.8 本章小结 |
| 第4章 基于约束随机场的渗流性态数值模拟与渗透破坏概率分析方法 |
| 4.1 引言 |
| 4.2 研究框架 |
| 4.3 基于有限体积法和VOF法的水气两相流渗流数值模型 |
| 4.3.1 基本控制方程 |
| 4.3.2 动量源项 |
| 4.3.3 计算条件 |
| 4.3.4 有限体积法 |
| 4.3.5 基于VOF法的渗流自由面求解 |
| 4.4 基于约束随机场的渗透系数空间赋值方法 |
| 4.4.1 随机场理论 |
| 4.4.2 基于地质统计学理论的随机场模拟 |
| 4.4.3 基于Kriging法的渗透系数约束随机场空间赋值 |
| 4.5 随机模糊混合条件下渗透破坏概率分析方法 |
| 4.5.1 土石坝渗透破坏破坏形式 |
| 4.5.2 基于可靠性理论的渗透破坏概率分析 |
| 4.5.3 临界水力梯度的模糊变量随机化 |
| 4.5.4 随机模糊混合条件下渗透破坏概率分析步骤 |
| 4.6 算例研究 |
| 4.6.1 模型及参数 |
| 4.6.2 渗流数值计算过程及确定性分析 |
| 4.6.3 约束随机场模拟 |
| 4.6.4 渗透破坏概率分析 |
| 4.7 本章小结 |
| 第5章 基于函数型数据分析的渗流安全模糊可拓评价方法 |
| 5.1 引言 |
| 5.2 研究框架 |
| 5.3 土石坝渗流安全综合评价指标体系 |
| 5.4 基于函数型数据分析的土石坝渗流安全模糊可拓评价模型 |
| 5.4.1 土石坝渗流安全综合评价数学模型 |
| 5.4.2 函数型数据可拓物元模型 |
| 5.4.3 函数型数据关联函数 |
| 5.5 土石坝渗流安全综合评价指标权重计算 |
| 5.5.1 基于层次分析法的主观权重确定 |
| 5.5.2 基于多尺度模糊熵的客观权重确定 |
| 5.5.3 组合权重的确定 |
| 5.6 算例研究 |
| 5.6.1 算例概况 |
| 5.6.2 指标数据的选取 |
| 5.6.3 指标数据的处理 |
| 5.6.4 指标权重计算 |
| 5.6.5 评价结果分析与讨论 |
| 5.6.6 对比分析与讨论 |
| 5.7 本章小结 |
| 第6章 基于不确定性分析的土石坝渗流性态研究工程应用 |
| 6.1 工程概况 |
| 6.2 坝体和坝基渗透系数分析 |
| 6.2.1 坝体心墙区渗透系数预测 |
| 6.2.2 坝基及坝体其他区域渗透系数反演 |
| 6.3 基于约束随机场的渗流性态数值模拟 |
| 6.3.1 参数的选取 |
| 6.3.2 坝基空间变异性分析及约束随机场模拟 |
| 6.3.3 模型计算及成果分析 |
| 6.4 基于函数型数据分析的渗流安全模糊可拓评价 |
| 6.4.1 参数选取及数据处理 |
| 6.4.2 指标权重计算 |
| 6.4.3 评价结果 |
| 6.5 本章小结 |
| 第7章 结论与展望 |
| 7.1 结论 |
| 7.2 展望 |
| 参考文献 |
| 附录A 主要术语符号说明 |
| 发表论文和参加科研情况说明 |
| 致谢 |
（8）基于BP-GA的渗流多目标动态反演与大坝渗流安全研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 选题背景与研究意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.2.1 渗流分析国内外研究现状 |
| 1.2.2 反演分析国内外研究现状 |
| 1.3 本文主要研究内容与技术路线 |
| 1.3.1 主要研究内容 |
| 1.3.2 研究技术路线 |
| 第2章 基于BP-GA的渗流多目标动态反演分析模型 |
| 2.1 稳定渗流参数反演问题的数学模型 |
| 2.1.1 稳定渗流数学模型 |
| 2.1.2 渗流参数反演的数学模型 |
| 2.2 基于BP-GA的渗流参数反演分析模型 |
| 2.2.1 正交设计基本理论 |
| 2.2.2 有限元正分析 |
| 2.2.3 BP神经网络基本理论 |
| 2.2.4 遗传算法基本理论 |
| 2.2.5 基于BP-GA的参数反演分析模型 |
| 2.3 算例验证 |
| 2.4 本章小结 |
| 第3章 水口混凝土大坝渗流监测设计与成果分析 |
| 3.1 渗流监测设计 |
| 3.1.1 工程概况 |
| 3.1.2 环境量监测设计 |
| 3.1.3 效应量监测设计 |
| 3.2 监测数据时程曲线分析 |
| 3.2.1 水位监测数据分析 |
| 3.2.2 扬压力监测数据分析 |
| 3.2.3 渗流量监测数据分析 |
| 3.3 监测数据相关性分析 |
| 3.3.1 扬压力相关性分析 |
| 3.3.2 渗流量相关性分析 |
| 3.4 本章小结 |
| 第4章 水口重力坝参数反演与渗流安全分析 |
| 4.1 计算模型 |
| 4.1.1 水文地质条件 |
| 4.1.2 计算模型与边界条件 |
| 4.2 渗透系数反演过程 |
| 4.2.1 反演参数确定 |
| 4.2.2 正交设计与有限元模拟 |
| 4.2.3 渗透系数反演 |
| 4.3 渗透系数反演结果分析与验证 |
| 4.3.1 渗透系数反演结果分析 |
| 4.3.2 渗透系数反演结果验证 |
| 4.4 大坝渗流安全分析 |
| 4.4.1 正常蓄水位工况下的渗流安全分析 |
| 4.4.2 校核洪水位工况下的渗流安全分析 |
| 4.4.3 渗流安全监测优化建议 |
| 4.5 本章小结 |
| 第5章 结论与展望 |
| 5.1 结论 |
| 5.2 本文创新点 |
| 5.3 展望 |
| 致谢 |
| 参考文献 |
| 攻读硕士期间取得的科研成果 |
（9）碾压混凝土坝渗流性态分析与渗控结构优化研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| abstract |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 问题的提出 |
| 1.1.1 研究背景和意义 |
| 1.1.2 问题的提出 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.2.1 碾压混凝土坝渗流性态分析研究现状 |
| 1.2.2 碾压混凝土坝渗控结构优化研究现状 |
| 1.2.3 已有研究的局限性 |
| 1.3 本文研究思路与主要内容 |
| 1.3.1 研究思路及论文框架 |
| 1.3.2 主要内容 |
| 第2章 基于改进贝叶斯方法的渗流参数反演分析 |
| 2.1 研究框架 |
| 2.2 贝叶斯参数反演理论 |
| 2.2.1 贝叶斯方法 |
| 2.2.2 MCMC法 |
| 2.2.3 贝叶斯参数反演方法 |
| 2.3 基于熵-盲数的贝叶斯渗流参数反演方法 |
| 2.3.1 熵-盲数理论 |
| 2.3.2 基于熵-盲数的贝叶斯渗流参数反演流程 |
| 2.4 改进的贝叶斯渗流参数反演方法 |
| 2.4.1 响应面法 |
| 2.4.2 高斯牛顿法 |
| 2.4.3 改进的贝叶斯渗流参数反演流程 |
| 2.5 算例研究 |
| 2.5.1 算例概况 |
| 2.5.2 结果与讨论 |
| 2.6 本章小结 |
| 第3章 基于精细地质建模与CFD技术的碾压混凝土坝渗流数值模拟 |
| 3.1 研究框架 |
| 3.2 三维精细地质建模理论与方法 |
| 3.2.1 三维精细地质建模数学模型 |
| 3.2.2 基于NURBS-TIN-Brep的三维精细地质建模实现框架 |
| 3.2.3 地质体曲面拟合与精度分析 |
| 3.2.4 人工对象模型建模 |
| 3.3 基于CFD的碾压混凝土坝渗流数值模型 |
| 3.3.1 碾压混凝土坝渗流特性 |
| 3.3.2 耦合VOF法的三维非稳态水气两相流渗流模型 |
| 3.3.3 计算条件 |
| 3.3.4 数值求解方法 |
| 3.4 排水孔幕模拟方法 |
| 3.4.1 “以缝代井列”法 |
| 3.4.2 开度可调节排水孔幕的模拟方法 |
| 3.5 算例研究 |
| 3.5.1 算例概况 |
| 3.5.2 结果与讨论 |
| 3.6 本章小结 |
| 第4章 基于AHP-熵权法和云模型的碾压混凝土坝渗流安全模糊综合评价 |
| 4.1 研究框架 |
| 4.2 碾压混凝土坝渗流安全综合评价指标体系 |
| 4.3 基于AHP-熵权法的主客观综合赋权法 |
| 4.3.1 层次分析法 |
| 4.3.2 熵权法 |
| 4.3.3 主客观综合赋权法 |
| 4.4 基于云模型的模糊综合评价方法 |
| 4.4.1 模糊综合评价方法 |
| 4.4.2 云模型基本理论 |
| 4.4.3 基于云模型的模糊综合评价方法 |
| 4.5 碾压混凝土坝渗流安全模糊综合评价方法及其实现流程 |
| 4.6 算例研究 |
| 4.6.1 算例概况 |
| 4.6.2 结果与讨论 |
| 4.7 本章小结 |
| 第5章 基于代理模型的碾压混凝土坝渗控结构多目标优化 |
| 5.1 研究框架 |
| 5.2 碾压混凝土坝渗控结构分析 |
| 5.2.1 坝体防渗体 |
| 5.2.2 坝基防渗帷幕 |
| 5.2.3 坝体及坝基排水孔 |
| 5.3 数学模型 |
| 5.3.1 多目标优化问题 |
| 5.3.2 碾压混凝土坝渗控结构多目标优化数学模型 |
| 5.4 模型求解方法 |
| 5.4.1 多目标粒子群算法 |
| 5.4.2 代理模型 |
| 5.4.3 耦合代理模型的多目标粒子群优化算法 |
| 5.5 算例研究 |
| 5.5.1 算例概况 |
| 5.5.2 结果与讨论 |
| 5.6 本章小结 |
| 第6章 工程应用 |
| 6.1 工程概况 |
| 6.2 计算模型与计算参数 |
| 6.2.1 坝基计算模型 |
| 6.2.2 坝体计算模型 |
| 6.2.3 计算参数 |
| 6.3 渗流性态分析 |
| 6.3.1 渗流参数反演分析 |
| 6.3.2 渗流场数值模拟 |
| 6.3.3 渗流安全综合评价 |
| 6.4 渗控结构优化 |
| 6.4.1 坝基渗控结构多目标优化 |
| 6.4.2 坝体渗控结构多目标优化 |
| 6.5 本章小结 |
| 第7章 结论与展望 |
| 7.1 结论 |
| 7.2 展望 |
| 参考文献 |
| 发表论文和参加科研情况说明 |
| 致谢 |
（10）托口水电站主坝运行期安全评价（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 研究背景及意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.2.1 复合坝结构分析 |
| 1.2.2 基于大坝监测资料的正分析 |
| 1.2.3 基于大坝监测资料的反分析 |
| 1.2.4 渗流分析 |
| 1.2.5 大坝安全监控预警指标 |
| 1.3 研究内容 |
| 1.4 技术路线 |
| 第二章 基于监测资料的安全评价 |
| 2.1 工程概况 |
| 2.2 变形监测数据分析 |
| 2.2.1 水平位移 |
| 2.2.2 垂直位移 |
| 2.3 渗流监测数据分析 |
| 2.3.1 渗流量变化过程分析 |
| 2.3.2 渗流量特征值分析 |
| 2.3.3 绕坝渗流 |
| 2.4 安全评价 |
| 2.4.1 变形分析 |
| 2.4.2 渗流分析 |
| 2.5 小结 |
| 第三章 基于渗流数值计算的安全评价 |
| 3.1 基本原理 |
| 3.2 模拟计算条件 |
| 3.2.1 模型构建 |
| 3.2.2 边界条件 |
| 3.2.3 物理力学参数 |
| 3.2.4 计算工况 |
| 3.3 典型坝段三维渗流计算成果分析 |
| 3.3.1 左岸碾压混凝土重力坝16坝段 |
| 3.3.2 复合坝接合坝段 |
| 3.3.3 粘土心墙堆石坝段 |
| 3.4 小结 |
| 第四章 基于变形及应力数值分析的安全评价 |
| 4.1 变形、应力分析方法 |
| 4.1.1 有限元分析法 |
| 4.1.2 有限差分法 |
| 4.2 数值计算模型 |
| 4.2.1 有限元模型构建 |
| 4.2.2 物理力学参数 |
| 4.2.3 计算工况 |
| 4.3 计算结果分析 |
| 4.3.1 左岸碾压混凝土重力坝16坝段 |
| 4.3.2 碾压混凝土溢流坝13坝段 |
| 4.3.3 复合坝接合坝段 |
| 4.3.4 粘土心墙堆石坝段 |
| 4.4 安全评价 |
| 4.4.1 数值结果与监测数据对比 |
| 4.4.2 工况效应对比 |
| 4.5 变形预警指标 |
| 4.6 小结 |
| 第五章 结论与展望 |
| 5.1 结论 |
| 5.2 展望 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 附录A (攻读学位期间发表论文题目) |
| 附录B (在校期间参与项目) |
四、基于人工神经网络的大坝渗透系数分区反演分析（论文参考文献）
- [1]基于ELM-GA的复杂土石坝渗透系数反演模型及其应用[J]. 徐丽,沈振中. 水电能源科学, 2021(09)
- [2]基于长期监测资料的土石坝渗透系数反演及规律研究[D]. 吴永含. 合肥工业大学, 2021(02)
- [3]基于GA-BP的大坝渗透系数多目标反演分析方法[J]. 唐少龙,熊威,万小强,罗梓茗,万思源,汪庆. 中国农村水利水电, 2020(09)
- [4]基于离散元的堆石料宏细观参数智能反分析及其工程应用研究[D]. 马春辉. 西安理工大学, 2020
- [5]基于差分进化算法和降阶模型的渗流场反问题研究[D]. 钱武文. 西安理工大学, 2020(10)
- [6]考虑渗透系数非均质性的地下洞室群渗流场分析[D]. 李雅琦. 西安理工大学, 2020(01)
- [7]基于不确定性分析的土石坝渗流性态研究[D]. 吕鹏. 天津大学, 2019(01)
- [8]基于BP-GA的渗流多目标动态反演与大坝渗流安全研究[D]. 武晓炜. 武汉理工大学, 2019(07)
- [9]碾压混凝土坝渗流性态分析与渗控结构优化研究[D]. 程正飞. 天津大学, 2018(06)
- [10]托口水电站主坝运行期安全评价[D]. 汪洋. 长沙理工大学, 2018(01)