基于蚁群神经网络的裂缝开合度预测模型

大坝裂缝开合度是体现大坝安全的重要参量。针对传统裂缝开合度预测模型的不足,提出了基于蚁群神经网络的裂缝开合度预测模型,该模型克服了传统模型容易陷入局部极小和运算迭代量大的缺点,有效地提高了学习速度,加快了收敛速度,缩短了训练时间,并通过实例验证了其拟合预报精度,说明该方法具有较强的实用性。

ABC-RBF神经网络在平板坝裂缝开合度监测中的应用

为提高混凝土平板坝裂缝开合度预测精度,针对混凝土平板坝裂缝开合度监测序列呈非线性以及周期性变化的特点,将基于EMD分解优化的ABC-RBF神经网络模型应用于混凝土平板坝裂缝开合度安全监测中,对比分析普通RBF和ABC-RBF神经网络模型。结果表明,ABC-RBF神经网络模型预测误差相对较小,可用于分析混凝土平板坝裂缝开合度的安全监测。

高拱坝混凝土裂缝开合度仿真分析

基于三维接缝单元,模拟施工期拱坝裂缝开合行为,采用Newton-Raphson迭代法和预处理共轭梯度法开发了拱坝裂缝开度仿真计算程序模块,采用三维有限元仿真软件FZFX3D进行了考虑化学灌浆下裂缝开合度仿真分析[1];选取四种裂缝面单元刚度系数,通过对比得到本工程混凝土裂缝的缝面刚度系数取值;根据现场裂缝的实际处理情况,仿真模拟裂缝开合过程,并与实测裂缝计资料进行对比分析,绘制了裂缝开合度过程线和缝面开合度云图等,更加丰富、全面地展现了裂缝的开合状态。计算结果表明FZFX3D软件仿真分析裂缝开合状况良好。

基于小波多尺度分解法提取混凝土坝裂缝开合度混沌分量

针对混凝土坝裂缝开合度序列的混沌特性,利用混凝土坝裂缝安全监控统计模型提取其中的确定性成分,采用小波多尺度分解法将裂缝开合度混沌及噪声所组成的混合信号分解到不同的频域上,对各频域信号进行相空间重构以提取关联维数,根据关联维数的收敛特性实现混凝土坝裂缝开合度混沌分量与噪声的分离,利用混沌动力系统方程已知的Lorenze信号检验了分离方法的有效性及除噪效果,并将该方法应用于某混凝土重力拱坝裂缝开合度混沌分量提取中,验证了本文方法的有效性和合理性。

连拱坝裂缝开合度的统计模型及其变化规律

本文结合佛子岭连拱坝(以下简称佛坝)13#垛的裂缝观测资料探讨裂缝开合度的统计模型并用该模型对铅直缝(施工运行期产生的裂缝)和纵缝(人工设置缝)进行统计分析.通过对水压分量K_H、温度分量K_T以及时效分量Kθ的分解,得到裂缝开合度的变化规律及其裂缝产生和扩展的最不利荷载组合,以及裂缝随水位、温度变化的"驻点".从而可进行大坝的安全监控.

高桩码头裂缝开合度监测模型研究

安全监测是确保水利工程安全运行的重要措施,监测模型是安全监测分析的重要工具,在水库大坝中应用广泛,然而相关理论和研究在港口码头方面应用较少,鉴于港口码头工作环境及工作性态与水库大坝不同,亟需研究符合码头自身工作特点的安全监测模型。针对高桩码头裂缝效应量和原因量的变化规律,选取温度、风、堆荷和时效分量为高桩码头裂缝的主要影响因素,探讨了相应的因子表达形式;在此基础上,建立了高桩码头裂缝开合度监测的统计模型和最小二乘支持向量机模型,研究了模型评价方法,对监测序列进行拟合和预测,验证了模型的有效性和合理性。结果表明,所建立的高桩码头裂缝开合度模型具有较高的精度和一定的预测能力,可为分析高桩码头裂缝监测资料,以及监控高桩码头安全提供科学依据。

基于混沌理论的混凝土裂缝开合度改进混合预测模型

针对传统混凝土裂缝开合度统计模型对温度非线性因素和残差特性考虑不足导致预测效果不佳的问题,首先考虑温度非线性因素,建立裂缝开合度改进统计模型,进而借助混沌理论与相空间重构理论对改进统计模型的残差时间序列进行混沌特性分析与相空间重构,采用遗传算法优化的BP人工神经网络对残差进行预测,最后集成获得改进混合预测模型对混凝土裂缝开合度进行预测。结合某泄水闸检修门库裂缝实测开合度,对比分析了传统统计模型、改进统计模型和改进混合预测模型的预测效果。结果表明:改进混合预测模型的预测误差更小,能有效改善裂缝开合度的预测效果。

基于POT模型的泄水闸检修门库裂缝开合度安全监控指标拟定

针对传统混凝土裂缝开合度安全监控指标拟定中对监测数据利用率不高,对数据尾部特征刻画差,导致拟定监控指标精度低的问题,本文结合王甫洲水利枢纽泄水闸检修门库近一年的裂缝实测资料,首先选取涉及汛期、高低温季节等不利工况作用下的典型裂缝开合度监测资料系列作为样本数据,然后引入POT模型拟定了裂缝开合度监控指标,最后对所拟定的裂缝开合度监控指标进行分析评价.结果表明,相对于典型小概率法拟定的监控指标,由于POT模型具有对采集信息利用率高、能够更好地刻画数据分布的尾部特征的优点,该方法拟定的裂缝开合度监控指标精度更高.

基于融合型WNN的大坝裂缝开合度预测模型研究

大坝的裂缝开合度监测是大坝安全监测中重要的项目之一。因此,大坝裂缝开合度预测的准确性对大坝安全监控十分重要。外界诸多因素都会对大坝裂缝开合度造成一定的影响,导致情况非常复杂。为了提高大坝裂缝开合度预测的精度,尝试将融合型WNN(小波神经网络)应用于大坝裂缝开合度预测,并将该模型应用于某混凝土大坝的裂缝开合度预测中,并与BP神经网络模型、松散型WNN模型及传统的多元回归模型预测结果进行对比。结果表明,融合型WNN用于大坝裂缝开合度预测精度更高,效果更好。

基于主成分与广义回归神经网络耦合的寒区水库裂缝开合度预测模型

水库裂缝开合情况对于水库的安全运行极为重要。将主成分分析法与广义回归神经网络结合在一起,进行水库裂缝开合度的预测。结果表明:应用主成分分析与广义回归神经网络相耦合的模型可以很好的反映环境因子(水压力因子、温度因子、时效因子)与水库裂缝开合度之间的非线性函数映射关系。同时利用Matlab软件对新疆某寒区水库裂缝的开合度进行了实例分析和预测。预测结果显示,水库裂缝开合度的最大相对误差分别8.14%,相关性系数为0.984 7,具有较高的预报精度。通过主成分分析与广义回归神经网络相耦合的方法,有效的消除了原指标间的相关性,降低了神经网络的输入,提取了对因变量解释性最强的成分,使广义回归神经网络的输入层节点数由原来的8个减少到2个,起到了网络结构的简化,增强了网络的稳定性。耦合模型弥补了最小二乘回归无法有效识别和消除因子间多重相关性影响的不足,为水库裂缝开合度、大坝位移等指标预测提供了新的思路和方法。

化学锚栓裂缝反复开合试验研究

化学锚栓已广泛应用于各类工程的加固和改造,但化学锚栓性能与混凝土基材开裂状况之间的关系尚待深入研究。通过化学锚栓裂缝反复开合性能试验,研究混凝土基材开裂状况对化学锚栓性能的影响。结果表明:在混凝土基材裂缝反复开合时,化学锚栓的位移变化量很小,满足使用要求。另外,试验还对化学锚栓三种主要的破坏形态进行了观察,通过计算抗拉承载力变异系数及锚固系数,得到了化学锚栓在开裂混凝土中的剩余抗拉承载力。

锚栓裂缝往复开合拉伸性能的检测结果研究

对不同种类锚栓进行裂缝往复开合拉伸性能试验,将不同型号的膨胀锚栓、模扩底锚栓、自扩底锚栓、普通化学锚栓及特殊倒锥形化学锚栓的检测结果进行比较,得到不同锚栓在测试条件下的性能。结果表明,试验用扭矩控制型膨胀锚栓、位移控制型膨胀锚栓和普通化学锚栓的裂缝往复开合拉伸性能均不满足要求;扩底锚栓和特殊倒锥形化学锚栓除各自有一个型号不满足1000次循环的位移要求外,其他性能均满足要求。

基于PCA-SVR模型的大坝裂缝早期预报研究

支持向量机拟合模型(SVR)可用于大坝裂缝预报,但自变量间的多重相关性和输入变量的高维数对支持向量机拟合模型的精度影响较大。基于大坝裂缝开合度理论,利用主成份分析法(PCA)提取原样本信息缩减后的主成分作为SVR模型的输入量,构建了大坝裂缝开合度的早期预报PCA-SVR模型。将该模型应用于某大坝监控资料的分析中,与传统回归模型相比,PCA-SVR模型具有更高的计算精度和运算效率,并可提前预报裂缝开合度信息,能在实际工程中广泛应用。

基于振动超声调制的混凝土裂缝行为表征试验研究

基于振动-超声调制方法,利用低频振动和超声表面波对加载—卸载循环下的混凝土板梁纯弯段受拉区开展试验研究.提出采用调制旁频谐波能量值与两基波能量值乘积之比作为调制指标参数,用来表征混凝土裂缝在加载和卸载过程中开启和闭合过程中的非线性超声调制特征.结果表明:随着荷载的增大,裂缝逐步张开,调制指标参数表现出增大趋势;但随着裂缝的张开扩大,调制指标参数逐步下降.试验结果揭示了在不同荷载作用下裂缝的开合程度对调制指标参数的影响.高阶谐波两侧产生的调制旁频可作为表征裂缝张开和闭合活动的特征参数.

棉花滩碾压混凝土重力坝裂缝计阶跃函数监控模型

针对混凝土重力坝监测效应量监测裂缝开合度过程线会出现突变问题,以棉花滩混凝土重力坝的裂缝开合度监测数据处理突变点为例,采用计算机删除突变点、识别跃变点并适当引入阶跃函数构建新的统计模型进行逐步回归分析,并对比分析常规模型与带有阶跃函数的模型的模拟结果,验证带有阶跃函数统计模型的优越性。结果表明,该方法拟合精度较高、效果良好,可用于解决类似工程问题。

基于速度与加速度准则的泄水闸裂缝工作性态诊断

裂缝实测资料综合反映了现场复杂因素对水工混凝土结构宏观裂缝性态的影响,考虑时效分量是评价裂缝工作性态的重要依据,可基于速度与加速度准则对裂缝工作性态进行诊断。结合王甫洲水利工程泄水闸实际情况,选取水工混凝土结构裂缝典型位置安装裂缝计组,监测获得经历不利荷载工况下的裂缝实测资料,建立反映温度非线性效应的裂缝统计模型,分离获得时效分量,采用速度与加速度准则对时效分量进行诊断。裂缝实测资料的应用分析表明,考虑温度非线性效应的裂缝统计模型拟合效果较好,虽然王甫洲水利工程泄水闸检修门库裂缝部分测点时效分量表现不收敛,但均趋于闭合,由此诊断该泄水闸裂缝目前处于稳定状态。该方法能简便且可靠地反映裂缝的时变规律,可为水工混凝土结构的裂缝工作性态诊断提供参考。

基于混凝土损伤塑性模型的弯曲损伤RC/PC桥梁动力学特性研究

基于混凝土损伤塑性模型,通过数值模拟研究了带有弯曲损伤的RC/PC桥梁动力学特性的退化情况.首先,提出了适用于RC/PC桥梁非线性振动分析的数值模型构建方法.其次,通过RC简支梁受弯破坏试验,将试验结果与数值模拟结果进行比较,验证了数值模型的准确性.最后,基于厦门快速公交系统中某一联三跨PC连续梁桥建立了三维有限元模型,研究其在不同弯曲损伤程度下前三阶频率和振型的变化情况.结果表明,带有弯曲损伤的RC/PC桥梁的动力学特性会随着损伤程度的增加而呈现不同程度的改变.带有混凝土裂缝的桥梁的微幅振动仍然是线性的,然而随着振幅的增大频率开始降低,使振动呈现出非线性.此外,当裂缝闭合时,前三阶自振频率与振型变化不明显,难以用于识别弯曲损伤;当裂缝张开时,前三阶自振频率与振型出现明显变化,可作为损伤检测指标来识别损伤.

基于多维灰色预测的堤坝安全监测模型

传统的水工混凝土结构裂缝安全监测模型只考虑水压、温度和时间等因素,不考虑裂缝自身的参数。根据断裂力学原理,针对裂纹深度和初始开合度,分析裂缝张开位移(COD)的影响因素。由于裂缝的深度和初始开合度不易检测和测量,存在多个相互影响和关联的变量,采用多维灰色预测模型(MGM),建立裂缝的异常诊断模型,对裂缝的突变和渐变进行预测,从而建立改进的安全监测模型。

In-situ study of martensitic transformation and nucleation, propagation of crack in CuNiAl shape memory alloy

The stress-induced martensitic transformation and its relation with crack nucleation and propagation in CuNiAl shape memory alloy were investigated through in-situ tensile tests by SEM and TEM.The results indicated that the stress concentration ahead of the crack tip could induce formation of stacking faults and different types of martensites.TEM observations showed that the martensites could transform from one type to another and even reversely to the parent during loading.The micro-cracks nucleated along the martensite/parent interface and intersection between two martensites.When the crack propagated a certain distance,the stress concentration ahead of the crack tip was large enough to result in formation of slip bands,and in this condition the microcrack nucleated along slip bands more easily.