顧及多效應的混凝土壩位移聯(lián)合預報與監(jiān)控分析.pdf

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

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)建模方法在其效應量提取及聯(lián)合學習等方面的不足，從尋求一種高精度適應性強的大壩位移預報模型出發(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，在考慮時變與殘差等多效應的基礎(chǔ)

3、上，探究了蛙跳式組合預報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用。主要研究內(nèi)容如下：(1)通過對統(tǒng)計模型和混合模型中各效應量物理意義的梳理，結(jié)合單一預測模型在監(jiān)測信息挖掘中的訓練特點及其優(yōu)勢，構(gòu)建了混凝土壩安全監(jiān)控的組合預測模型，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報方法。(2)鑒于傳統(tǒng)預報模型難以區(qū)分和詮釋效應量的時變特性，文中引入多層遞階方法，并結(jié)合模型動態(tài)系統(tǒng)的時變特性，將殘

4、差預測項作為位移監(jiān)控模型的混沌因子，建立了一種考慮時變效應與混沌殘差的蛙跳式組合預報模型，并研制了該模型的具體實施程序，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，通過引入自適應機制來自動控制其算法執(zhí)行中壓力的選擇，來優(yōu)化和提升傳統(tǒng)人工蜂群算法的運算性能，提出了基于改進人工蜂群算法優(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，對運行期壩體和壩基綜合彈模實施了優(yōu)化反演及其效果驗證。關(guān)鍵