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基于BP神经网络沥青混凝土心墙堆石坝施工后期沉降预测

2020-07-10谭亮,王祥,喻成,李璐

水电与抽水蓄能 2020年3期
关键词:模型

谭 亮,王 祥,喻 成,李 璐

(1.四川大学 水力学与山区河流开发保护国家重点实验室,四川省成都市 610065;2.湖南省水利水电科学研究院,湖南省长沙市 410007;3.湖南省科宏大坝监测中心有限公司,湖南省长沙市 410007)

0 引言

自1949年葡萄牙建成第一座沥青混凝土心墙坝以来[1],以沥青混凝土作为防渗心墙的土石坝迅速发展起来,近三十年来国内建造了众多的沥青混凝土心墙坝[2]。同大多数土石坝一样,沥青混凝土心墙堆石坝,存在检修困难,后期运行发现问题难以解决等问题,这就需要沥青混凝土心墙堆石坝在施工中提高质量标准。大坝沉降变形是评价大坝填筑质量和安全的重要参数之一,如果能够根据已有的监测资料,预测后面的变形趋势和变形量,对于指导大坝后续施工、运行和安全具有重要价值和意义。

针对沥青混凝土心墙堆石坝沉降预测,现有的预测方法主要有:理论方法、统计方法、神经网络法等。目前理论方法主要采用有限元计算,刘京茂等人[3]提出没有考虑碾压颗粒破碎的情况是目前有限元计算的高坝沉降变形比实测偏小的主要原因之一。肖亚子等人[4]通过三维有限元计算出坝体沉降为最大坝高的1.2%,结果明显偏大。故当前有限元计算结果与实际有较大差别,理论还尚不成熟表现为“低坝算大,高坝算小”;王彭煦等人[5]利用统计预报模型预测水布垭面板坝后期坝体最大沉降约为2.46m,竣工后还将继续沉降0.15m。但是统计方法的数学模型物理意义不明显,在一定程度上含有统计特性,它们建立在观测误差的数学期望全为零、各次观测独立以及观测误差呈正态分布的假定前提下,具有不确定性[6];……

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