【摘 要】
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混凝土重力坝作为运用最广泛的坝型之一,其安全与否关乎社会稳定和人民生命财产安全。随着混凝土重力坝服役年限的不断增加,部分大坝已经进入高龄老化期,大坝系统出现了整体性能衰退及材料老化等问题。如何有效把控与感知大坝系统整体服役性态已成为水工领域尤为重要的研究课题。因此为实时监控大坝运行性态,现服役大坝大多装置有较完善的自动化监测系统,对大坝主要监测信息进行实时收集整理。本文针对监测资料分析和预测效应等
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混凝土重力坝作为运用最广泛的坝型之一,其安全与否关乎社会稳定和人民生命财产安全。随着混凝土重力坝服役年限的不断增加,部分大坝已经进入高龄老化期,大坝系统出现了整体性能衰退及材料老化等问题。如何有效把控与感知大坝系统整体服役性态已成为水工领域尤为重要的研究课题。因此为实时监控大坝运行性态,现服役大坝大多装置有较完善的自动化监测系统,对大坝主要监测信息进行实时收集整理。本文针对监测资料分析和预测效应等方面的不足,以混凝土重力坝动态面板原型监测数据为基础:运用信号处理与数理统计等技术手段,构建小波-WOA-SVM变形监控模型、小波-LSTM扬压力监控模型;拟定大坝位移监控指标和扬压力监控指标,以期为混凝土重力坝长期有效服役提供理论指导与决策支持。本文主要的研究内容如下:（1）针对监测技术在信号采集、传输和处理过程中由于复杂环境作用造成信号失真问题,本章结合小波阈值法对监测信号进行解译,且因各类信号特性差异,运用不同小波阈值组合对信号解译的效果也不同,因此通过MATLAB运用控制变量法比选出最佳小波阈值组合对信号进行解译,为后续建模分析提供可靠的数据基础。（2）鉴于混凝土重力坝荷载自变量与变形因变量之间的复杂映射关系,本章结合支持向量机理论深度挖掘监测信息内涵规律,并引入鲸鱼优化算法对其参数进行寻优,从而构建小波-WOA-SVM变形监控组合模型,且将其应用于某混凝土重力坝结构变形效应预报。（3）考虑混凝土重力坝扬压力监测中某些自变量的滞后效应,本文提出基于长短期记忆神经网络的扬压力统计模型,该模型的特殊“门”结构能对信号进行存储与记忆,可以有效避免自变量滞后效应所带来的影响,以此建立小波-LSTM扬压力监控模型。（4）安全预警指标作为大坝运行性态监控最直观监控指标,本文在系统介绍安全预警指标拟定原理的基础上,运用置信区间法与典型小概率法拟定混凝土重力坝位移和扬压力安全监控指标。
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