机器学习在大坝渗流预测中的应用、挑战与展望

渗流的不良影响会提高溃坝风险,利用机器学习精确预测渗流情况对于确保大坝的安全和稳定至关重要。综述了机器学习在大坝渗流预测中的应用、挑战和出路。机器学习不仅可以预测大坝的渗流性态,而且能够识别渗流预测中大坝渗透系数、地下水位等关键参数。人工神经网络、支持向量机、决策树等机器学习算法已经被广泛应用于大坝的渗流预测,集成算法通过整合多种算法的优势,大大提高了预测准确性。机器学习模型在数据数量和质量、模型可解释性、复杂性、可扩展性以及部署和实现等方面仍存在诸多不足。未来的研究方向包括开发先进的机器学习算法、创建物理-数据双驱动模型和可解释模型、加强试验测试和验证等。相关成果可为基于机器学习模型的大坝渗流预测研究提供参考。

基于随机场模型的土石坝失效概率分析研究进展

土石坝内部岩土体物理力学参数具有较强的空间变异性,随机场模型能够通过科学的方法对其进行准确建模和失效概率分析,有助于更好地评估大坝渗流、稳定和抗震性能。回顾了随机场模型的相关理论,总结了以往研究中常用的协方差和自相关函数,介绍了7种随机场模型的生成方法及其优缺点,并对随机场统计特征的含义进行了说明。从渗流、稳定、静力和动力分析4个方面综述了随机场模型在土石坝失效概率分析中的国内外应用实例,包括获取更准确的渗流、稳定和静动力计算结果,分析土石坝材料参数的敏感性,以及对于参数反演问题和建立大坝监控模型等方面的重要作用。未来的研究包括考虑非达西渗流、三维精细化建模以及应用新的采样技术等。相关成果可为基于随机场模型的土石坝失效概率分析研究提供参考。

基于FPGA的SPWM信号实时生成及死区补偿

为解决高准确度可编程电源波形发生过程中的失真问题,提出了一种基于FPGA的正弦脉宽调制(Sinusoidal Pulse Width Modulation,SPWM)信号实时生成及波形失真补偿方法。该方法采用直接数字频率合成技术(Direct Digital Synthesizer,DDS)产生正弦波和三角波,正弦波作为调制波,三角波作为载波。生成等幅且占空比大小符合正弦关系的SPWM信号,并且利用反馈信号实时调整和优化SPWM信号。针对可编程电源波形失真原因进行分析,提出一种基于脉冲修正的死区补偿方法,该方法无须检测当前相位,与其他方法相比减少了A-D转换装置及其他控制流程部分。实验证明该方法可以得到较好的稳定输出波形。

刍论水库设计洪水与风险管理

现阶段我国设计洪水过程体现了一种风险水平,设计洪水具有风险的内容但不等同于风险。同时,设计洪水标准所体现的风险水平仍然是极度不确定的,尤其是低频率洪水事件,目前的设计洪水计算方法给出的结果甚至只能作为制定应急预案的参考,不能作为工程运行的确定性标准。因此,从风险角度考虑,我国现阶段水库工程管理实践中把设计洪水所确定的水库运行参数作为一种长期固定的运行依据是不合适的。