线性与非线性强度的土石坝坝坡稳定分析下限法

土石坝的坝坡稳定是影响土石坝安全的重要因素,传统的土石坝坝坡稳定采用的是瑞典圆弧法或者毕肖普法,其计算结果既不是下限解也不是上限解。在Sloan的工作基础上,基于有效应力的方式, 用有限单元思想离散结构物,建立满足平衡条件、间断条件、应力边界条件以及屈服条件的极限分析下限法的非线性规划模型,并且编制了相应的程序,应用到土石坝坝坡稳定性的计算中。考虑了地震荷载和渗流作用,采用迭代算法对土石坝进行非线性强度指标的坝坡稳定计算。最后,以几个典型土坡和具体的土石坝工程为算例,与多种方法的分析结果比较,表明了该方法的可行性。     

深厚覆盖层上高砾石土心墙堆石坝变形监测分析

在深厚覆盖层上建筑的高砾石土心墙堆石坝得到迅猛发展的同时,正确地认识坝体变形规律和合理地数值模拟是不可忽视的问题。堆石坝变形的影响因素多且复杂,监测成果的分析对研究上述问题具有重要意义。以硗碛大坝的监测资料为基础,结合坝体的填筑和蓄水过程,对位于深厚覆盖层上的百米级砾石土心墙堆石坝的变形规律进行了系统分析,并与其坝高、覆盖层深度、河谷宽度等方面都具有相似性的毛尔盖大坝监测资料进行了对比分析。通过分析两座大坝监测结果,对坝体的变形特性进行了规律性总结,对湿化和蠕变作用以及水库填筑和蓄水过程对坝体变形的影响有了一定认识。分析结论可为正确认识以及合理模拟和预测同类坝体的变形特性提供参考和依据。     

Response surface and genetic method of deformation back analysis for high core rockfill dams

High core rockfill dams exhibit complex deformation mechanisms because of complicated geological conditions, many material partitions and severe weather conditions. When realistic parameters cannot be obtained through laboratory tests or engineering analogies because of effects of size or time, back analysis is necessary to predict deformation characteristics. This paper proposes a method of deformation back analysis based on the response surface method and genetic optimization theory. The parameters of the creep and Duncan–Chang models for the Pubugou gravelly soil core rockfill dam are sequentially calculated. Back analysis performed using this method efficiently yields more precise results than those obtained from laboratory-determined parameters.     

堆石料湿化变形特性试验研究

湿化变形是土石坝的主要后期变形之一,对坝体的应力变形性状具有显著影响。采用糯扎渡高心墙堆石坝的弱风化花岗岩堆石料进行了常规三轴试验、不同围压和应力水平条件下的流变-湿化组合试验和快速湿化三轴试验等,分析了流变-湿化组合试验各阶段的变形特征,重点研究了堆石料湿化变形的过程、特性及发生机制。结果表明,可将堆石料湿化变形划分为湿化瞬时变形和湿态流变变形两个部分。其中,湿化瞬时变形是堆石料随浸水饱和过程发生的变形,其应变增量的方向平行于相应应力状态下应力加载应变增量的方向,且具有非硬化特性;湿态流变变形是堆石料试样在饱和浸水完成后发生的随时间的变形,和一般堆石料的流变变形具有相类似的特性。湿化变形是堆石料浸水后所导致的物态弱化变形。可将堆石料湿化看作一种广义的荷载。     

高堆石坝瞬变-流变参数三维全过程联合反演方法及变形预测

利用反演分析得到的参数进行高面板坝的应力、变形分析来预测长期变形。由于堆石坝的施工过程和变形机制比较复杂,很难将瞬时变形和流变变形分开,因此,有必要对静力本构模型参数和流变模型参数进行综合反演。利用实测位移资料,以对堆石坝变形较敏感的静力本构模型和流变模型参数为待反演参数,采用基于粒子迁徙的粒子群算法和径向基函数神经网络构建参数反演平台,该方法克服了粒子群算法易陷入局部最优和早熟收敛的缺点,采用经过训练的神经网络来描述模型参数和位移之间的映射关系,节省了参数反演的计算时间。对水布垭高面板坝的反演结果表明,基于反演参数的沉降计算值与实测值吻合得很好,坝体变形在合理范围以内并趋于稳定。     

基于蓄水期反演的锦屏一级拱坝极限承载力分析

锦屏一级拱坝坝高为305 m,是世界上最高的拱坝。但是,其坝基岩性较差,f5、f8等断层在建基面出露,基础严重不对称等地质复杂性给锦屏一级拱坝的极限承载力分析评价带来很多不确定性。基于变形加固理论,使用三维非线性有限元程序TFINE,采用直接法和正倒垂测点监测值反演蓄水期坝体混凝土弹性模量和基础变形模量,并验证反演参数在锦屏一级蓄水期预测和极限承载力分析中的适用性。使用反演参数,对坝体正常运行的应力、位移进行仿真分析;采用屈服区、不平衡力、塑性余能范数、整体稳定性安全系数等指标,基于工程类比法,全面评价锦屏一级拱坝的极限承载力。对比反演参数和设计参数的计算结果,验证了设计参数的可靠度。结果表明,锦屏一级拱坝起裂安全系数K1为2倍超载,极限承载安全系数K3为8倍超载,锦屏一级拱坝具有较高的极限承载力,整体稳定性是有保证的。     

基于粒子群优化神经网络算法的深基坑变形预测方法

深基坑变形预测是进行施工参数调整和确保深基坑施工安全的重要手段,而如何对其变形进行有效、准确的预测是一个有待解决的技术难题。采用粒子群优化算法对神经网络模型的初始权值和阈值进行优化,并将已有的变形监测数据作为神经网络的输入参数,建立了基于粒子群优化神经网络算法的深基坑变形预测方法。将形成的方法应用于长春市火车站北广场深基坑开挖监测工程中。结果表明：8号水平位移测点预测结果的均方根误差为3.78%,平均百分比误差为5.48%;9号地面沉降点预测结果的均方根误差为5.62%,平均百分比误差为3.23%。经验证,本文方法预测深基坑开挖过程中的变形具有较高的可信度。     

Settlement analysis of the Shuibuya concrete-face rockfill dam

Settlement is one of the most important deformation characteristics of a high concrete-face rockfill dam (CFRD) and is regarded as a key indicator of dam safety. The time-dependent settlement behavior of the Shuibuya CFRD is studied on the basis of in situ settlement-monitoring records and displacement back-analysis. The goal of this work is to characterize actual deformation of the dam and to verify the back-analysis method used in this paper. The settlement-monitoring records were from seven control stations at the crest and 38 monitoring points inside the body of the dam and covered the construction period, the initial filling of the reservoir and 2 years of operation. A displacement back-analysis for parameters is performed by hybrid generic algorithms (HGAs) and finite element method (FEM). Comparative studies of monitoring data and back-analysis show good agreement between measured settlements and computed settlements. Furthermore, the deformation in the next 3 years is predicted on the basis of back-analysis. Overall, it is demonstrated that the deformation of the Shuibuya CFRD is basically stable and that the technique used to control the dam deformation is successful.     

高土石坝裂缝分析的变形倾度有限元法及其应用

土石坝张拉裂缝一般由坝体的不均匀沉降变形引起,是土石坝破坏的主要诱因和表现形式之一。将基于现场沉降监测资料的传统变形倾度法进行了扩展,通过在有限元计算程序中嵌入变形倾度计算模块,发展了基于有限元变形计算的变形倾度有限元法。该方法简洁实用,方便与常规有限元变形计算相耦合,可作为在工程设计阶段分析和估算土石坝是否会发生表面张拉裂缝的实用方法。应用所发展的变形倾度有限元法,以糯扎渡高心墙堆石坝工程为例,进行了坝体后期变形引起坝体表面发生张拉裂缝的敏感性计算分析,探讨了高土石坝变形倾度的分布规律以及与坝体后期变形的关系,发现对糯扎渡高心墙堆石坝,坝顶后期沉降最大值小于坝高0.39%,可作为防止发生坝顶横向张拉裂缝的控制工况。通过工程实例的计算,说明提出的方法可用于高土石坝的裂缝预测分析。     

矿山边坡地表变形的PSO-ELM预测模型

为提高矿山边坡地表变形预测模型的精度,从矿山边坡地表变形影响因素角度考虑,建立了基于粒子群优化（PSO）极限学习机（ELM）的矿山边坡地表变形预测模型。结合经典的粒子群优化算法和极限学习机方法,提出矿山边坡地表变形影响因素同地表变形数值之间的耦合关系;采用中煤平朔安家岭露天矿区矿山边坡地表变形及影响变形因素的采集数据,应用ELM建立预测模型,并应用PSO对ELM预测模型的输入层与隐含层的连接权值、隐含层阈值进行优化,以提高其预测精度。研究表明,经过PSO的优化,将预测模型的最大相对误差（4.705×10-8）、均方误差（6.243×10-5）及均方根误差（0.008）等预测误差参数分别降低到1.516×10-8,1.158×10-5和0.003,说明PSO-ELM预测模型具有更高的预测精度,该预测模型可在后续研究中进一步应用于矿山边坡地表变形预测中,以期提升矿山生产安全。      

基于微粒群算法的大坝材料参数反分析研究

将微粒群算法应用于大坝参数反分析，同时分析了群体规模对算法的搜索效率和搜索质量的影响以及微粒群反分析算法的数值稳定性。对算例的分析结果表明，基于微粒群算法的大坝参数反分析方法简便易行，收敛精度高，且具有很好的抗噪音能力，是一种新的有效、可靠的参数反分析方法。     

基于分项系数法的重力坝深层抗滑稳定分析

针对基于有限元法的重力坝深层抗滑稳定分析问题,根据工程实际中软弱结构面上的抗剪断摩擦系数和凝聚力变异性不同的特点,在计算中引入滑动面上抗剪断强度参数的分项系数,提出了一种新的应用于重力坝抗滑稳定的有限元计算方法--分项系数有限元法。该方法基于可靠度思想,以达到用极限承载状态时的强度储备系数或超载系数来表征大坝安全度。在已有研究成果的基础上,从坝基渐进破坏过程和破坏机理的角度进一步探讨了非线性有限元法应用于深层抗滑分析应注意的几个关键问题,以及基于分项系数法的深层抗滑稳定分析的安全系数控制标准。研究结果表明,滑动面上的应力分布性态和坝基岩体变形特性对抗滑稳定安全系数有重要影响。与常规刚体极限平衡方法的控制标准相比,分项系数有限元方法可以采用偏低一点的安全系数标准。     

基于土石坝动力特性的坝料动力参数反演

采用现行的室内外试验方法确定的土石料动力参数与实际坝料的动力参数有何差异是人们关心的问题之一。提出了基于土石坝动力特性的坝料动力参数反演方法,并使用该方法反演了一个假想混凝土面板堆石坝的坝料动力参数,证明该方法是可行的,计算精度基本满足实际工程要求。利用紫坪铺面板堆石坝在汶川地震中的余震加速度响应信息,反演了坝料的最大动剪切模量系数K和指数n。结果表明,由室内动三轴试验得到的坝料最大动剪切模量系数K值偏小,建议进一步研究予以修正。     

基于差异进化算法的前馈神经网络在大坝变形监测中的应用

针对当前大坝安全监测中广泛采用的回归模型欠拟合的不足,提出了基于差异进化算法的前馈神经网络模型。差异进化算法是基于种群策略的全局优化搜索算法,具有应用简单、收敛快的优点。采用该法训练的神经网络可以有效避免常规BP(back propagation)神经网络收敛于局部极小点的缺陷。将提出的方法应用于某拱坝的变形监测,通过计算表明,应用DE(differential evotntion)神经网络模型预报大坝变形的精度比常规回归模型和BP神经网络模型均有所提高。     

基于PSO-MLSSVR的土体参数反演方法在深基坑工程中的应用

为了确保基坑工程安全,常常会采用数值模拟的方法预测支护结构的位移,其中岩土体力学参数的选取对于结果的影响最大.本文使用了一种粒子群(PSO)算法结合多输出最小二乘支持向量回归机(MLSSVR)的基坑土体参数位移反分析法,以深圳某深基坑的支护桩顶水平位移监测数据为依据,基于正交设计生成具有代表性的土体参数组合,通过有限元...     

岩体结构面的多参数优势分组方法研究

岩体中的结构面对岩体的水力和力学性质有很大影响,因此,弄清岩体中结构面的发育规律是岩体稳定性评价的基础。当结构面的产状一致,其他性质不一致时,结构面的水力学特性和力学性质是不同的。而传统的结构面优势分组方法仅根据产状数据分组,无法分辨产状相同、其他性质不同的结构面。因此,提出了一种基于量子粒子群优化算法的多参数结构面的优势分组方法。该方法通过结构面的相似性度量建立目标函数,运用量子粒子群优化算法通过搜索目标函数的全局最优解来确定聚类中心,可用于结构面多个参数的优势分组。通过对计算机模拟的多参数结构面数据的分组,验证了该方法的可靠性。最后,将该方法应用于怒江松塔水电站坝址区实测的多参数结构面数据的划分,得到了符合实际的分组结果。     

深厚覆盖层上复合土工膜防渗堆石坝筑坝特性研究

在扼要分析防渗土工膜主要力学特性的基础上,结合一在建的深厚覆盖层上复合土工膜防渗堆石坝,对其进行非线性结构分析,着重研究复合土工膜和防渗墙的受力变形特性,并对几种不同规格的复合土工膜进行选型分析,确定适合大坝选用的防渗复合土工膜。此外,对坝体和坝基材料参数变化对复合土工膜和防渗墙受力变形的影响进行了敏感性分析。研究表明,在现有可能不利条件下该坝复合土工膜和防渗墙的应力变形均在合理可控范围之内,大坝结构安全能够满足要求。     

基于ν-SVR和改进PSO算法的反分析方法及应用

岩土工程反分析面临着多元化、复杂化和精确化的挑战,反分析方法要求能在少而精的正分析基础上结合监测数据快速反馈出数值计算参数.充分发挥支持向量回归机ν-SVR和改进的变邻域PSO算法的优势,建立起岩土工程反分析的流程和方法.同时,将其应用于锦屏左岸边坡的反分析问题,选择稳定问题非常突出的II1-II1剖面作为分析对象,根据监测资料反馈设计关键岩体的力学参数,并与监测数据比对,反演成果合理准确,进一步验证了该方法的的正确性和有效性.     

路堤荷载下柔性桩复合地基沉降实用计算方法

根据等应变假设得到的复合地基加固区复合模量计算公式与实际路堤荷载下柔性桩桩土间的非等应变事实不符,因此,路堤荷载下复合模量法计算的沉降量多小于实测值。通过二维有限元方法分析了路堤荷载下复合地基变形特性。采用分层总和法反算加固区复合模量,提出了复合模量计算修正方法;并通过参数分析得到了各主要影响因素对复合地基加固区变形特性的影响;对比桩体设置前后下卧层变形差异,对下卧层沉降计算方法进行修正。由此建立了有限元方法与工程实用的分层总和法之间的联系,将有限元方法实用化,分别得到了路堤荷载下柔性桩复合地基加固区和下卧层的沉降实用计算方法。实例计算证明了所推荐方法的有效性。     

考虑颗粒强度尺寸效应的原型堆石料破碎特性研究

高土石坝中,堆石体颗粒破碎是导致坝体变形的主要因素之一。但是由于原型坝料的颗粒尺寸较大,其破碎程度难以直接通过室内试验度量,因此通常要将原型级配缩尺为60 mm以下的小粒径级配堆石料,然后才能进行室内试验。而由于原型和试验级配差异较大,导致试验测得的参数往往和原型坝料实际参数有较大差异,因而影响了原型坝料力学特性的深入研究。这里提出了一种新的实时预测原型坝料破碎的方法。首先在颗粒尺度上,基于单粒强度的Weibull分布理论和颗粒分形破碎理论,阐述了原型堆石料级配演化的推求过程;然后通过单粒强度试验测得了相关参数,并与三轴试验测得的试样级配曲线对比,验证了参数选取的合理性;之后分析了颗粒强度离散程度对于原型坝料级配曲线形状的影响;最后,讨论了加载过程中原型级配和试验级配堆石体的相对破碎参量和受力状态的关系。