基于参数反演的水布垭面板堆石坝的安全评价

论文摘要

混凝土面板堆石坝是近几十年发展起来的一种极具竞争力的坝型。碾压堆石的优越性能使兴建更高的混凝土面板堆石坝成为可能,近几年该坝型逐步朝着超高坝型发展。虽然混凝土面板堆石坝具有很多优点,但它也有自身的不足。由于该坝型断面较小,主要依靠上游面很薄的混凝土面板挡水防渗,随着坝高的增加,坝体在施工和后期运行发生的变形也越大,可能会产生许多可怕的后果。因为堆石体良好的工程特性是保证混凝土面板堆石坝安全可靠的基础,研究筑坝材料在高混凝土面板堆石坝工作条件下的特性是建造高混凝土面板堆石坝的前提。对于水布垭这种超高面板堆石坝,要求我们在监测资料的基础上,首先进行模型参数的反演,准确掌握筑坝材料的工作特性,再进行应力、应变计算以及坝坡稳定可靠度分析,最后提出评价报告。本文采用有限元数值分析结合计算智能方法,对水布垭面板堆石坝的材料参数进行反演,进而从堆石体应力变形和坝坡稳定两方面来研究该坝的安全性问题。主要开展了以下几个方面的工作：1、将ACCRBF网络用于水布垭高面板坝堆石体的多参数反演问题,它克服了传统K-means聚类对初始聚类中心的依赖性强和收敛到局部最优的缺点,得到的基函数中心更具有代表性,收敛精度更高,速度更快,反演得到的参数可以表征堆石料实际工作性状。2、通过工程施工过程中的监测信息,同时进行正反分析,就可以动态的掌握大坝运行性状,并且预测大坝蓄水至400米安全性状。3、用反演参数进行坝坡稳定分析。在边坡系统稳定性的研究中引入可靠性分析理论和方法,根据可靠度指标的几何意义,利用优化的方法建立迭代计算公式,将差分进化DE算法结合简化Bishop法用于边坡安全系数及最小可靠度的求解

论文目录

• 摘要
• Abstract
• 1 绪论
• 1.1 混凝土面板堆石坝的发展现状
• 1.2 课题研究的背景和意义
• 1.3 反演分析的基本原理和常用方法
• 1.3.1 反演分析的基本原理
• 1.3.2 反演分析常用的方法
• 1.4 本文研究内容
• 2 ACCRBF网络的基本原理
• 2.1 RBF神经网络的基本原理
• 2.1.1 RBF网络的结构
• 2.1.2 RBF网络的学习算法
• 2.2 ACCRBF网络模型
• 2.2.1 蚁群聚类算法
• 2.2.2 ACCRBF网络算法流程
• 2.3 邓肯E-B模型参数灵敏度分析
• 2.3.1 非线性E-B模型
• 2.3.2 E-B模型参数灵敏度分析
• 2.3.3 反演参数的选取
• 2.4 本章小结
• 3 水布垭面板堆石坝反演分析
• 3.1 工程概况
• 3.2 大坝原型实测资料整理分析
• 3.2.1 大坝变形监测设备布置情况
• 3.2.2 大坝沉降观测数据的整理分析
• 3.3 基于沉降位移的反演分析
• 3.3.1 ACCRBF网络的样本输入设计
• 3.3.2 ACCRBF网络的输出设计
• 3.3.3 ACCRBF网络对样本的训练和测试
• 3.4 基于反演参数的坝体应力变形预测
• 3.5 本章小结
• 4 基于反演参数的坝坡稳定计算
• 4.1 堆石坝坝坡失稳原因
• 4.2 坝坡稳定计算的基本理论
• 4.2.1 最小安全系数的确定
• 4.2.2 确定临界滑裂面的方法
• 4.2.3 坝坡稳定分析简化方法
• 4.2.4 无粘性土的非线性强度指标
• 4.3 DE算法
• 4.4 基于差分进化算法的边坡稳定分析
• 4.4.1 差分进化搜索最危险滑动面
• 4.4.2 工程实例
• 4.5 边坡可靠度分析
• 4.5.1 可靠性分析概述
• 4.5.2 边坡稳定可靠性分析常用方法
• 4.5.3 基于差分进化算法的可靠度指标计算
• 4.5.4 水布垭典型断面可靠度分析
• 4.6 本章小结
• 5 结论与展望
• 5.1 结论
• 5.2 需要进一步做的工作
• 参考文献
• 攻读硕士学位期间发表学术论文情况
• 致谢