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。

基于实时监控的碾压混凝土坝施工仿真（英文）

目的:碾压混凝土坝施工过程中施工仿真参数会随着施工现场环境变化而变化。本文探讨实时监控方法获取的施工信息对施工进度仿真的影响,研究碾压混凝土坝施工仿真参数自适应更新方法,提高施工仿真的精度。创新点:1.通过碾压混凝土坝施工信息实时获取技术,分析计算碾压混凝土坝施工仿真参数;2.利用贝叶斯更新技术对施工仿真参数进行更新;3.利用模糊均生函数对坝区短期降雨量进行预测;4.建立基于实时监控的碾压混凝土坝施工仿真模型,对碾压混凝土坝施工过程进行仿真并与实际施工进度对比。方法:1.通过实地采集,获取碾压混凝土坝施工过程中实时施工信息(图2);2.通过理论推导,构建施工仿真参数先验分布均值和方差与后验分布均值和方差之间的关系,得到施工仿真参数更新方案(公式(16)和(17));3.通过理论推导,利用已知坝区降雨量数据预测未来短期内的降雨情况(图5);4.通过仿真模拟,得到施工仿真参数更新后的仿真成果并将其与实际施工进行对比,验证本方法的有效性和准确性。结论:1.施工仿真参数的准确性对碾压混凝土坝施工仿真结果准确性有很大影响;2.可以利用贝叶斯更新技术对施工仿真中的仿真参数进行更新,利用模糊均生函数对坝区短时期内降雨量进行预测;3.运用基于实时监控的碾压混凝土坝施工仿真方法对碾压混凝土坝施工过程进行仿真,仿真结果与实际施工进度之间的偏差明显减少,仿真准确性明显提高。

Dynamic time-cost-quality tradeoff of rockfill dam construction based on real-time monitoring

目的:施工进度-成本-质量均衡是面板堆石坝工程成功的关键。目前的均衡研究建立在静态经验数据上,仅针对规划和设计阶段,难以适应施工过程的动态性和不确定性。基于面板堆石坝施工质量实时监控技术,考虑动态决策偏好,本文提出施工进度-质量-成本动态均衡方法,以实现面向过程管理的进度-质量-成本均衡。创新点:1.提出基于面板堆石坝施工质量实时监控技术的施工进度、质量和成本动态预测方法;2.提出施工决策偏好动态量化方法;3.提出施工进度-质量-成本多目标均衡求解算法。方法:1.通过分析实时监控数据,更新仿真模型参数,仿真得到施工进度,再推导出质量和成本(图4、公式(8)和(10));2.采用层次分析法,动态量化施工过程中的管理者决策偏好,得到进度-质量-成本三目标间的权重(图5);3.采用改进的带精英策略的非支配排序遗传算法(公式(13)),求解动态均衡问题的Pareto解,并运用逼近理想解的排序法筛选出最优折衷方案(图5)。结论:1.基于实时监控进行施工进度、质量和成本的动态预测,提高了均衡结果与实际施工过程的一致性;2.动态量化决策偏好,并在优化求解中予以考虑,有助于最优折衷方案的筛选;3.在施工过程中任意阶段开展的施工进度-质量-成本动态均衡适应了施工条件的动态变化,可有效指导现场施工管理。