基于云-模糊模型的堆石坝施工质量评估（英文）

目的:施工质量对于大坝建设期及运行期的安全至关重要。由于施工过程中的信息不完备及碾压质量与影响因素之间的关系并不是完全确定等原因,传统的评估方法很少考虑不确定性对施工质量的影响。本文旨在探讨考虑不确定性影响的碾压质量评估方法,改善施工质量评估的可信性。创新点:1.通过研究模糊神经网络与径向基神经网络,结合云模型建立云-模糊模型;2.建立施工质量三指标体系评价方法。方法:1.通过碾压质量实时监控系统和现场试坑试验获取参数数据;2.通过云分析,建立云-模糊模型;3.对比不同的模型,验证云-模糊模型的可行性;4.利用验证的云-模糊模型对大坝施工仓面进行压实干密度预测;5.计算评价体系的三指标,对施工质量进行评估。结论:1.云-模糊模型不但能在精度上满足预测要求,而且能够综合考虑施工质量与影响因素之间的不确定性关系;2.云-模糊评价方法弥补了传统评价方法仅追求精度的单一性,使得施工质量评价更符合客观规律;3.提出的施工质量三指标评价体系充实了传统的评价方法,能够更客观地指导实际工程建设。

基于模糊贝叶斯更新的高拱坝施工进度仿真（英文）

目的:针对当前高拱坝施工进度仿真研究中施工仿真参数难以实现对现场施工状态的有效跟踪的现状,研究施工仿真参数实时更新方法,以提高施工仿真参数及仿真计算结果的准确度。创新点:1.通过贝叶斯更新方法,建立施工仿真参数实时更新方法;2.基于模糊集理论,并通过对隶属度的取值,实现对仿真计算过程中施工仿真参数变化的有效模拟。方法:1.通过对高拱坝施工过程的分析(图1),建立高拱坝施工进度仿真的模型(图2和3);2.基于贝叶斯更新方法,建立高拱坝施工仿真参数实时更新方法(公式(4)^(8));3.基于模糊集理论,实现仿真过程中施工仿真参数实时更新;4.将模糊集理论与贝叶斯更新整合,建立模糊贝叶斯更新方法,实现施工仿真参数实时更新(公式(17)和(18));5.将实时更新的施工仿真参数应用到施工进度仿真中,实现施工进度的仿真分析。结论:1.采用贝叶斯更新方法,减小了施工仿真参数与实际参数之间偏差程度;2.采用模糊贝叶斯更新方法,通过不断更新施工仿真参数,使得仿真计算结果与实际施工状态更为接近。