利用有限元法的大坝变形分析研究

以某混凝土重力坝为工程背景,采用ANSYS14.0有限元分析软件对该坝27#段面进行了数值模拟,分别进行了静力分析与动力分析。分析得出了在实际水位作用下的坝顶水平位移值及设计地震烈度情况下的地震对大坝变形位移的影响值,并与激光准直测量的监测数据进行对比分析,得出大坝目前及未来仍然处于安全稳定状态,为大坝的安全稳定运行提供参考。     

大坝变形分析与预报的有限元法

在阐述有限元法基本理论的基础上,研究了采用ANSYS有限元分析软件进行大坝有限元建模、网格划分、荷载及边界条件施加等大坝变形分析的方法,在用有限元法获得水位位移分量及温度位移分量后建立大坝位移确定性模型,从而对大坝的变形监测提供可靠的依据。     

大坝工作基点实测数据结构分析及变形监测点的建立

大坝位移监测是水电行业的一个重要领域,它关系到大坝安全和生产。笔者通过对赣南某水利枢纽工程大坝位移工作基点和水准基点的实测数据结构分析及变形监测点的建立;提出了大坝位移工作基点使用TCA1800全站仪进行监测的方法;并对"观测方法改变后,采用TCA1800全站仪测量的数据与之前采用T3经纬仪测量数据基本一致,但经过平差处理后,所得最终成果相差较大"现象进行研究;达到了全站仪进行监测的效果;解决了大坝位移监测工作基点和水准基点的实测数据结构分析及变形监测点建立的相关问题。     

宝钢引水库大坝水平位移监测评价和变形分析

本文对宝钢引水库大坝的水平位移监测网的布设方案,采用灵敏度和可靠性准则进行了网的优化设计计算,从监测网的质量准则出发,对布网方案作了若干探讨。从二十五期观测资料中选出十三期进行了水平位移计算和变形的几何分析。指出,在变形分析中正确选取基准的重要意义和据多期位移值进行变形预报的一些方法,并定性地讨论了该大坝变形的物理解释。本文所作的工作对类似大坝的水平位移监测和成果处理具有实际意义。     

时空自回归模型在大坝变形分析中的应用

变形监测分析的模型与方法主要是针对单点时序的分析,建立大坝位移自回归模型可实现大坝位移预测预报,但传统自回归模型都是针对单测点进行的,这意味着需要对所有的测点进行建模,将会造成大量模型冗余.而大坝作为一个整体结构,测点间的位移在空间上是相互关联的。单点自回归模型并未考虑着这种相关性,为了考虑测点间的这种空间相关性并建立统一的模型,本文采用时空自回归方法对五强溪大坝位移监测数据进行整体分析,建立了大坝位移的时空自回归模型。通过对大坝引张线测点的建模与预测分析,结果表明时空自回归模型在时间和空间上都可以对位移监测数据序列进行较好的拟合与预测。     

扩展大坝变形预报方法的应用

关于大坝变形观测,国内外都在进行研究,但如何提高大坝变形的精度及准确性是进一步研究的课题。本文主要是讨论将m个观测点的观测数据进行联合处理的几个问题。文章首先简述所采用的外部变形分析的观测数据。讨论扩展法的模型建立,模型误差、预报精度等问题,然后介绍扩展大坝变形预报法,最后进行实测数据例子的计算、比较和分析。结果表明,扩展法明显地优于一般的预测法。又能准确地预报大坝位移的上移。对于大坝位移曲线的异常预报是很重要的。扩展大坝变形预测法能达到及时的预报大坝位移曲线的异常。     

灰色预测用于大坝水平变形预测的研究

针对大坝变形数据处理中使用少数据观测值进行预测的问题，对大坝水平位移值应用灰色预测作了较好的预测，对ＧＭ模型的初始值解算作了全新的研究。经对大量不同的实例数据计算取得了较好的拟合和预测精度，从而表明灰色预测对大坝变形分析是一种适用的数据处理方法。     

基于神经网络的大坝位移模型分析

结合某大坝工程实测数据,建立该大坝位移量和相关因子的逐步回归模型和神经网络模型,并对两者模型结果进行比较,结果表明神经网络方法在大坝变形分析和预报方面效果良好。     

三门峡大坝垂直位移监测网施测与精度分析

文章简要论述了三门峡大坝垂直位移监测网的布设与施测,以及新布设的垂直位移监测网与原来的大坝垂直位移监测网水准点高程之间的换算关系,大坝垂直位移监测网的精度评定与分析.     

基于精密单点定位技术的大坝变形监测

针对大坝安全变形情况,本文利用GPS三频组合精密单点定位技术,对国内某大坝进行变形监测,并从定位精度、收敛时间以及大坝三维变形程度三个方面分析了精密单点定位技术在大坝变形监测中的可行性与有效性。经研究发现,在开始监测30min之后精密单点定位开始收敛,定位精度可以达到毫米级,对收敛后的时间段数据分析发现大坝水平向和竖直向变形位移在3mm之内,精密单点定位技术可以精确获取大坝三维变形情况,可为今后的大坝安全变形监测提供一种可靠的技术手段支撑。     

灰色预测用于大坝水平变形预测的研究

针对大坝变形数据处理中使用少数据观测值进行预测的问题，对大坝水平位移值应用灰色预测作了较好的预测，对ＧＭ模型的初始值解算作了全新的研究。经对大量不同的实例数据计算取得了较好的拟合和预测精度，从而表明灰色预测对大坝变形分析是一种适用的数据处理方法     

越南水电站大坝变形分析研究

分析了大坝水平位移的视准线观测方法,简述季节性时间序列法和BP神经网络法在变形监测中的应用,并对和平水电站历史观测数据进行分析和预测。结果表明,两种方法都能较准确地描述大坝的变形趋势,为大坝的安全监控提供了参考。     

小波分解AR-BP网络模型在大坝垂直位移预测中的应用

针对大坝内部垂直位移数据序列不仅具有周期性、平稳性,且在频域上存在高、低频,显著的多尺度等特性,本实验利用多尺度小波分析的原理与方法对数据序列进行分解,对低频序列和高频序列分别建立AR模型和BP神经网络模型并进行预测,最后叠加各个序列的预测值,得到数据序列的预测结果。该方法适用于大坝垂直位移的预测,结果与自回归模型及单BP神经网络模型相比,该模型具有更高预测精度。     

基于小波变换的逐步线性回归分析预测大坝位移

介绍了小波变换及逐步线性回归分析的方法,并将两种方法融合在一起分析预测大坝位移,与传统的逐步线性回归分析相比较,该方法能提高大坝位移的预测精度.     

统计-支持向量机模型在大坝位移分析预测中的应用

分析了大坝受时效、温度及水位变化影响产生非线性位移,提出了统计-支持向量机模型,实现了对土石坝的位移分析与预测。     

削弱大坝基准线观测误差的一种方法—小基准线法

本文在分析大坝坝顶水平位移测定误差来源的基础上,针对目前通常采用的分段基准线存在的问题,提出用小基准线建立坝顶水平位移的观测方案。文章在对小基准线法优缺点作了概略讨论后,提出了小基准线法及建立中应注意的问题。     

三门峡大坝垂直位移监测网施测与精度分析

文章简要论述了三门峡大坝垂直位移监测风的布设与施测，以及新布设的垂直位移监测网与原来的大坝垂直位移监测网水准点高程之间的换算关系，大坝垂直位移监测网的精度评定与分析。     

双连拱隧道围岩位移数值分析研究

在隧道施工过程中,根据现场围岩变形的监测结果,可以及时分析与预测围岩稳定性。结合小金口连拱隧道监测数据,利用数值分析方法对Ⅲ类围岩水平位移监测数据进行处理与分析,计算得出:采用Boltzman函数拟合分析方法,能够较好反映连拱隧道施工过程中水平收敛位移的变化情况,从而得到连拱隧道水平位移的控制标准,对双连拱公路隧道设计和施工具有重要的指导意义。     

基于合向量的水平位移趋势一致性分析

当前水平位移分析仅从数值判断其对建筑物造成的损害,而对建筑物整体位移是否具有一致性缺乏分析与推理,针对这种现状,本文提出了一种基于合向量的水平位移整体趋势判断法。该方法通过构造一致性矩阵,计算监测点各期单点合向量与总合向量,从而判定建筑物是否存在一致性位移趋势。水平位移监测实验发现,该方法能有效地反映建筑物整体位移情况,且具有较好的可视化效果,能动态地描述各点位移轨迹及总体位移趋势,是一种兼有高效率与高可视化效果的水平位移监测数据分析方法。     

ARIMA乘积季节模型在大坝位移监测中的应用

提出了应用ARIMA乘积季节模型对大坝位移监测数据进行分析和预报的新方法,并给出了基于开源R语言建立乘积季节模型的方法步骤和关键技术。结合某大坝径向位移监测数据进行计算分析,结果表明：ARIMA乘积季节模型能较准确地预报大坝位移趋势,具有较高的预测精度。