【摘 要】
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传统的损伤识别技术很难实现混凝土重力坝水下爆炸毁伤位置及范围的快速识别。通过基于Python的ABAQUS二次开发,批量建立不同毁伤状态下混凝土重力坝有限元模型并进行模态分
【机 构】
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长江勘测规划设计研究院,武汉大学水资源与水电工程科学国家重点实验室,河海大学水利水电学院
【基金项目】
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国家重点研发计划(2018YFC0407104),国家自然科学基金重点项目(51939008),湖北省技术创新专项重大项目(2017ACA102),国防基础科研计划项目(JCKY2018110C162)
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传统的损伤识别技术很难实现混凝土重力坝水下爆炸毁伤位置及范围的快速识别。通过基于Python的ABAQUS二次开发,批量建立不同毁伤状态下混凝土重力坝有限元模型并进行模态分析的批量计算,构造单损伤、两损伤及三损伤时大坝频率数据库。利用粒子群(PSO)寻优建立了基于支持向量回归机(SVR)的重力坝毁伤识别模型,并通过大坝频率数据库检验集样本评估该模型的识别精度。考虑不同噪声水平对毁伤识别效果的影响,评估了SVR模型对大坝毁伤识别的抗噪性能。结果表明,通过PSO-SVR模型可以准确识别重力坝毁伤位置及毁伤范围
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