数学形态滤波在大坝安全监控数据粗差检测中的应用

为了有效地判别和定位大坝安全监控数据中的粗差,将数学形态滤波应用于粗差检测,针对大坝监控数据的变化特点研究了其算法和结构元素的选取。首先根据实测数据的特点选择合适的结构元素,然后根据所选的结构元素对数据进行数学形态滤波处理,最后根据实测值与滤波结果之间差值的大小应用四分点法拟定门限来判别粗差。对某混凝土坝裂缝开度数据加入粗差以模拟实际的情况,并采用该方法来检测加入的粗差,滤波得到的结果有效抵挡了粗差的影响,加入的粗差全部被检测出。     

大坝监测资料的时变Kalman预测模型

基于对大坝监测资料预测模型时变性的要求,在模型LS参数求解过程中引入遗忘因子,提出了能够实现模型参数实时更新的IWRLS算法。在此基础上,为使预测模型体现物理含义的同时实现滤波操作,在Kalman滤波方程组中融入统计模型、ARMA等多种方法,由此建立了考虑白色观测噪声的时变Kalman预测模型。实例分析表明,时变Kalman模型拟合及预测精度均优于传统统计模型,为大坝监测资料的预测分析提供了新思路。     

GIS支持下基于遗传优化神经网络的溃坝生命损失评估

针对溃坝生命损失评估涉及众多地理空间对象且影响因素多而复杂的特点,提出了GIS支持下基于遗传优化神经网络的溃坝生命损失评估方法。引入GIS与空间信息格网,提出了基于GIS空间信息格网模型的溃坝生命损失评估计算模型。分析了溃坝生命损失的影响因素,通过灰色关联度模型评判,建立了评估指标体系。开发了GIS支持下的溃坝生命损失快速评估系统,分析了系统的集成方案以及GIS空间信息格网模型的实现方法。应用表明,该评估方法精度较高,效果较好。     

大坝安全监控指标拟定的最大熵法

运用最大熵原理从理论上推导了大坝监测数据的熵概率密度函数模型,在此基础上给出了大坝安全监控指标的计算方法。该方法直接根据样本的数字特征值进行推断,而不是先假设呈经典的概率分布,包含最少的主观假定,具有更充分的数学和物理意义,并且算法简单、便于应用。结合具体工程实例,并与传统方法进行对比分析,证实了该方法的有效性、可行性。     

Thermodynamically consistent non-local damage formulation for fluid-driven fracture in poro-viscoelastic media

Acta Geotechnica - We present a novel non-local integral-type damage formulation for hydraulic fracture of poro-viscoelastic media under the framework of irreversible thermodynamics. The...