混凝土壩健康診斷及其預(yù)警系統(tǒng).pdf

1、本文集成多學(xué)科知識，將現(xiàn)代計(jì)算機(jī)、通信、可視化、人工智能、管理學(xué)等多類知識綜合應(yīng)用于大壩安全監(jiān)控領(lǐng)域的研究中，深入探討了研制混凝土壩健康診斷及其預(yù)警系統(tǒng)的實(shí)現(xiàn)方法和技術(shù)。主要研究內(nèi)容如下： （1）探討了大壩健康診斷及其預(yù)警系統(tǒng)的功能和總體結(jié)構(gòu)體系，同時(shí)，以先進(jìn)的UML建模語言為基礎(chǔ)，并考慮大壩健康診斷及其預(yù)警系統(tǒng)的特點(diǎn)和實(shí)際情況，研究了系統(tǒng)的多維軟件體系結(jié)構(gòu)。 （2）構(gòu)建了混凝土壩結(jié)構(gòu)健康診斷的結(jié)構(gòu)體系。據(jù)此，以混凝土壩

2、結(jié)構(gòu)健康狀況為診斷目標(biāo)，依據(jù)診斷理論的思想，利用粗糙集理論、模糊邏輯、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等多領(lǐng)域知識，進(jìn)行有機(jī)智能融合，提出了基于粗糙集的模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)健康綜合診斷方法。 （3）建立了基于數(shù)據(jù)倉庫的大壩安全監(jiān)測信息的智能集成結(jié)構(gòu)，從多個(gè)角度對不同類型的大壩監(jiān)測信息進(jìn)行智能集成，使得大壩的各種信息的潛在價(jià)值能夠得到充分地發(fā)揮。 （4）提出了融合小波分析對大壩數(shù)據(jù)倉庫數(shù)據(jù)預(yù)處理的方法，進(jìn)而更加有效地提高了大壩數(shù)據(jù)倉庫中數(shù)據(jù)預(yù)處理的效率和

3、數(shù)據(jù)信息的質(zhì)量。同時(shí)，研究了利用數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)的關(guān)聯(lián)分析模式，挖掘出蘊(yùn)藏于大壩數(shù)據(jù)倉庫中的潛在有用知識。 （5）探討了利用現(xiàn)代可視化技術(shù)提高大壩安全管理水平的方法。將可視化數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)應(yīng)用到大壩健康診斷及其預(yù)警系統(tǒng)的可視化中，通過可視化技術(shù)將大壩監(jiān)測數(shù)據(jù)進(jìn)行三維立體可視化，并采用OLAP技術(shù)對其進(jìn)行多維分析，以求更加有效地剖析數(shù)據(jù)。 （6）綜合上述研究成果，利用數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)和可視化技術(shù)，以古田溪一級大壩為例，開發(fā)了福建省大