基于BP神经网络的坝体混凝土二期通水冷却分析

由于在大坝混凝土施工时一些坝段的接缝灌浆区没有预埋温度计,故进行二期冷却时难以判断混凝土灌浆区的温度是否达到接缝灌浆的要求。对此,本文以冷却水管进口温度、出口温度、通水流量、当天坝块的起始温度为输入量,实测混凝土温度为输出量,建立二期通水冷却统计模型,采用BP神经网络对二期冷却时通水工况和坝体混凝土温度作为样本进行训练,然后通过二期冷却时通水工况预测坝体混凝土的温度。实例分析表明,此方法可行。

大体积混凝土温度与冷却通水参数关系

通水冷却措施是水电工程大体积混凝土采用的一种十分有效的温控措施.但是,冷却通水也是一把双刃剑,控制不好,也会损伤混凝土而开裂.工程中,通常是根据数值计算、工程经验和实测的混凝土内部温度、冷却水的温度来调整通水量.目前,尚无一套简单易行的实施方案,温控过程中容易出现温控参数超标的情况,影响混凝土质量.因此,研究混凝土内部温度与通水量之间的关系以确保工程质量显得尤为重要.以热量守恒定律为基础,结合对工程实测数据的分析归纳,总结出了一套相对简单、实用、高效的公式.可指导编制通水方案,对保证工程质量起着积极的作用.