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。     

大坝变形的神经网络方法研究

大坝的失事带来的不仅是经济损失也是安全隐患,因此,建立一种大坝变形长期预测模型对它的安全评价将具有重要意义。本文针对华东CC大坝5JHJl04监测点的垂直位移变形进行分析,在传统的回归分析模型和常规神经网络模型的基础上建立了将两种方法结合的融合模型,得到大坝变形分析的最优模型。其精度与一般方法相比有了进一步的提升,可以更好地进行大坝变形预测。     

基于逐步回归分析的大坝变形分析模型研究

主要介绍对逐步回归分析模型的原理和基本步骤,结合大坝工程实例进行分析。引入了库水位、时效和温度三个因子建立逐步回归模型。得出了运用逐步回归模型分析大坝变形的合理性,可以达到预测的目的。     

基于云模型的大坝变形监测数据分析研究

利用云模型实现定性分析与定量分析之间的转换,并对小浪底大坝沉降监测数据进行分析,验证基于云模型的变形监测数据分析结论的可靠性。     

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。     

TCA测量机器人在大坝变形监测中的应用

近年来我国在西南地区,规划建设了许多大型的水利枢纽工程,但如何确保这些水利设施的安全运营,成了目前研究的热门课题。大坝变形监测是大坝安全监测系统的一个主要项目。本文以紫坪铺大坝变形监测系统为例,详细介绍了LEICA测量机器人自动观测系统的方案设计以及质量评价,以期能够对其他类似工程提供一点经验借鉴。     

隔河岩大坝外观变形GPS自动化监测系统的可靠性分析

本文简要介绍了系统可靠性的定义,提高系统可靠性的方法,着重分析了隔 河岩大坝外观变形GPS自动化监测系统的可靠性,最后得出了一些有益的结论。     

水库大坝表面变形观测的方法探讨

本文主要阐述了风城水库大坝表面变形观测各种工作点的布设、大坝变形观测的方法及效果、大坝变形的数据分析过程等,旨在与同行们共同交流探讨变形观测的方法.     

应用时间序列方法作大坝变形预报

本文首先介绍时序分析的三个基本模型——ARMA模型、AR模型和MA模型,以及各模型的统计性质。然后以某大坝1715廊道的激光视准线观测位移值(已利用倒垂观测把相对位移化为绝对位移)为例,着重叙述大坝变形分析的建模过程,得到了一个AR(2)模型并对大坝变形作了预报,结果具有相当好的预报精度。从而说明,时序分析法将是大坝变形分析的一个有力工具。     

大坝变形失稳的尖点突变模型

基于大坝变形失稳的简化力学模型,考虑裂隙的非线性应变软化和渗水软化,根据突变理论推导了大坝变形失稳的尖点突变模型,并利用该模型对大坝变形失稳的机理和力学条件进行了分析,从整体上深化了对大坝变形失稳机制的认识。     

大坝变形监测网的多目标优化设计

根据大坝变形监测网的特点,综合考虑灵敏度、可靠性因子和费用三个指标,提出了一种模拟优化设计方法,并通过白河水电工程枢纽变形监测网的实例计算,说明了该方法的有效性和可行性．     

隔河岩大坝外观变形GPS自动化监测系统

本文简要介绍了开展隔河岩大坝外观ＧＰＳ自动化监测系统研究的背景,着重阐述了ＧＰＳ自动化监测系统的总体结构以及系统的特色和创新,最后展望了ＧＰＳ自动化监测系统的应用前景。     

大坝变形预报的模糊神经网络模型

在介绍模糊推理神经网络FNNLM训练算法及网络参数的确定方法的基础上,以东江大坝12个测点的水平位移预报为例,说明了模糊神经网络模型具有训练时间短、预报精度高的优势。     

大坝变形监测数据回归分析中的因子选择

本文对我国大坝变形资料分析中常用的逐步回归分析进行了探讨,指出这种方法通常所选的因子数偏少,其原因来自自变量之间的复共线性的影响。为了克服复共线性对因子筛选的影响,文中对因子筛选提出了若干有益的建议。