顧及多效應(yīng)的混凝土壩位移聯(lián)合預(yù)報(bào)與監(jiān)控分析.pdf

1、分類號：密級：UDC：學(xué)號：416016213041南昌大學(xué)專業(yè)學(xué)位研究生學(xué)位論文顧及多效應(yīng)的顧及多效應(yīng)的混凝土壩混凝土壩位移聯(lián)合預(yù)報(bào)與監(jiān)控分析位移聯(lián)合預(yù)報(bào)與監(jiān)控分析CombinedDisplacementPredictionMonitingAnalysisofConsideringMultieffectfConcreteDam熊威培養(yǎng)單位（院、系）：建筑工程學(xué)院指導(dǎo)教師姓名、職稱：徐鎮(zhèn)凱教授指導(dǎo)教師姓名、職稱：魏博文博士專業(yè)學(xué)位種類：

2、工程碩士專業(yè)領(lǐng)域名稱：水利工程論文答辯日期：2015年5月26日答辯委員會(huì)主席：評閱人：2015年5月26日摘要I摘要隨著大壩安全監(jiān)控理論與技術(shù)的提高，大壩安全監(jiān)測正朝著大數(shù)據(jù)和精細(xì)化方向發(fā)展，常規(guī)監(jiān)測模型已難以滿足水工大壩安全監(jiān)控的需求。為此，針對傳統(tǒng)建模方法在其效應(yīng)量提取及聯(lián)合學(xué)習(xí)等方面的不足，從尋求一種高精度適應(yīng)性強(qiáng)的大壩位移預(yù)報(bào)模型出發(fā)，先后引入組合模型方法、蛙跳算法、混沌理論、人工蜂群算法等方法，在考慮時(shí)變與殘差等多效應(yīng)的基礎(chǔ)

3、上，探究了蛙跳式組合預(yù)報(bào)方法與人工蜂群算法在混凝土壩監(jiān)測模型及正反分析中的應(yīng)用。主要研究內(nèi)容如下：(1)通過對統(tǒng)計(jì)模型和混合模型中各效應(yīng)量物理意義的梳理，結(jié)合單一預(yù)測模型在監(jiān)測信息挖掘中的訓(xùn)練特點(diǎn)及其優(yōu)勢，構(gòu)建了混凝土壩安全監(jiān)控的組合預(yù)測模型，并利用混合蛙跳算法（SFLA）的全局和局部優(yōu)化性能，提出了大壩位移蛙跳式組合預(yù)報(bào)方法。(2)鑒于傳統(tǒng)預(yù)報(bào)模型難以區(qū)分和詮釋效應(yīng)量的時(shí)變特性，文中引入多層遞階方法，并結(jié)合模型動(dòng)態(tài)系統(tǒng)的時(shí)變特性，將殘

4、差預(yù)測項(xiàng)作為位移監(jiān)控模型的混沌因子，建立了一種考慮時(shí)變效應(yīng)與混沌殘差的蛙跳式組合預(yù)報(bào)模型，并研制了該模型的具體實(shí)施程序，后經(jīng)工程算例考證了所建模型的有效性。(3)采用Boltzmann概率算法，通過引入自適應(yīng)機(jī)制來自動(dòng)控制其算法執(zhí)行中壓力的選擇，來優(yōu)化和提升傳統(tǒng)人工蜂群算法的運(yùn)算性能，提出了基于改進(jìn)人工蜂群算法優(yōu)化反演大壩物理參數(shù)的新方法，據(jù)此，利用Ansys和Matlab平臺(tái)，對運(yùn)行期壩體和壩基綜合彈模實(shí)施了優(yōu)化反演及其效果驗(yàn)證。關(guān)鍵