【摘 要】
：
面板裂缝是影响混凝土面板堆石坝安全和性能的关键因素之一。本文基于ABAQUS软件,开展了堆石体长期变形与混凝土水化热、时空不均匀分布温度场边界施加等二次开发,以老挝某混凝土面板堆石坝为研究对象,研究了堆石体长期变形、混凝土水化热、环境温度变化的联合作用机制。分析了堆石体长期变形量值、面板浇筑时间过程、环境温度数值和分布模式等对面板应力变形的影响,揭示了混凝土浇筑后早期水化热温升和环境温度影响导致面板表面较大顺坡向拉应力是面板大量早期水平裂缝的主要原因;同时也发现,即使对于浇筑后较长时间,考虑温度变化情况下
【机 构】
：
中国水利水电科学研究院流域水循环模拟与调控国家重点实验室,中国水利水电科学研究院水利部水工程建设与安全重点实验室
【基金项目】
：
国家重点研发计划项目(2018YFC0407103),流域水循环模拟与调控国家重点实验室自主研究课题(SKL2020ZY09),中国水科院基本科研业务费项目(GE0145B032050)。
论文部分内容阅读
面板裂缝是影响混凝土面板堆石坝安全和性能的关键因素之一。本文基于ABAQUS软件,开展了堆石体长期变形与混凝土水化热、时空不均匀分布温度场边界施加等二次开发,以老挝某混凝土面板堆石坝为研究对象,研究了堆石体长期变形、混凝土水化热、环境温度变化的联合作用机制。分析了堆石体长期变形量值、面板浇筑时间过程、环境温度数值和分布模式等对面板应力变形的影响,揭示了混凝土浇筑后早期水化热温升和环境温度影响导致面板表面较大顺坡向拉应力是面板大量早期水平裂缝的主要原因;同时也发现,即使对于浇筑后较长时间,考虑温度变化情况下
其他文献
光学相干层析-血管内超声联合(Optical coherence tomography intravascular ultrasound,OCT-IVUS)成像技术能同时弥补光学相干涉成像的低成像深度与超声成像的低分辨率,能够较为全面地进行血管内的易损斑块识别,但受血管内超声(Intravascular ultrasound,IVUS)技术超声激发重复频率限制,OCT-IVUS成像难以在高帧率成像
文章提出水力资源开发需遵循的原则,重点对贺江干流和重要支流进行梯级规划,规划过程中综合考虑水资源的综合利用和生态环境保护的要求,经多次优化设计,制定了梯级开发方案,本轮规划期内贺江干流梯级规划为13级开发方案、大宁河干流梯级规划为8级开发方案、东安江干流梯级规划为5级开发方案。研究成果可以减小对生态环境的不利影响。
针对欠定盲源分离(Underdetermined blind source separation,UBSS)问题,采用基于密度的空间聚类(Density based spatial clustering of applications with noise,DBSCAN)算法估计聚类中心时易陷入局部最优,因此由聚类中心坐标构成的混合矩阵的精度降低,导致信号分离结果不理想。本文在DBSCAN基础上提出布谷鸟自适应搜索群优化算法(Cuckoo adaptive search swarm optimizatio
为了对环境声音进行更好的识别和分类,提出了基于多级残差网络(Multilevel residual network,Mul-EnvResNet)的环境声音分类方法。对声音事件进行时标和基频压扩之后,提取其梅尔频率倒谱系数(Mel-frequency cepstral coefficients,MFCCs),以及它们的差分作为特征参数送入MulEnvResNet对声音事件进行分类。实验数据集采用ESC-50,将Mul-EnvResNet模型与端到端的卷积神经网络(EnvNet)、基于注意力机制的循环神经网络
针对数字助听器中回声消除算法计算复杂度高的问题,提出了一种基于集员滤波(Set membership filtering,SMF)理论的变步长基于L0范数的改进比例归一化最小均方误差算法(L0-norm constrained improved proportional NLMS,L0-IPNLMS)算法。该算法将集员滤波的时变步长引入到L0-IPNLMS算法中,不仅提高了系统的收敛特性,而且充分利用了集员滤波理论的数据选择更新特性,在误差幅度有界的前提下进行滤波器系数的更新,减少了不必要的迭代次数,降低
传统的语音文档分类系统通常是基于语音识别系统所转录的文本实现的,识别错误会严重影响到这类系统的性能。尽管将语音和识别文本融合可以一定程度上减轻识别错误的影响,但大多数融合都是在表示向量层面融合,没有充分利用语音声学和语义信息之间的互补性。本文提出融合声学特征和深度特征的神经网络语音文档分类,在神经网络训练中,首先采用训练好的声学模型为每个语音文档提取包含语义信息的深度特征,然后将语音文档的声学特征和深度特征通过门控机制逐帧进行融合,融合后的特征用于语音文档分类。在语音新闻播报语料集上进行实验,本文提出的系
准确解析水电站的尾水位特性是对其进行建模、从而实现尾水位高精度预测的关键。首先采用定性与定量分析相结合的方法揭示了水电站尾水位变化的后效性特征;然后基于相关性分析初步探明了尾水位变化过程的关键影响因子;进一步构建了水电站尾水位特性的多项式拟合模型和支持向量回归模型,并对比分析了各模型描述水电站尾水位特性的性能。溪洛渡-向家坝梯级和三峡-葛洲坝梯级水电站的实例研究表明,四座水电站2小时尺度的尾水位变化过程后效性特征显著,以当前和前一时段的下泄流量以及下游电站水位或下游支流来水为输入的支持向量回归模型是一种实
针对海量网站中博彩类违法网站的检测问题,提出了一种基于BERT-BiLSTM与多分类器决策级融合的网站分类方法。该方法通过以下方式来提升分类性能:首先采用网页标签标题、超链接标题等优先的网页特征文本提取方法提升特征文本内容的丰富度;其次提出基于BERT-BiLSTM的文本分类模型,该模型具有良好的语句特征表示能力,从而提升分类性能;最后将网站标题、关键词和网页文本3种网站不同描述维度的分类结果进行决策级融合,进一步提升整个系统的性能与鲁棒性。通过采用多种策略生成疑似博彩网站的域名,提升该方法主动捕获博彩类
水轮机效率测试中的热力学法通过对能量转换中单位能量的测定来确定水轮机的流量和效率,无需直接测量流量.开展热力学法时,低压侧断面流速分布不均是影响测试结果准确性的重要因素.针对此问题,提出了一种通过迭代计算水轮机低压侧流速、流量及效率的改进计算方法.该方法无需进行流速测量,减小了测试的工作量.引入单位机械能的修正项和低压侧流速进行双重迭代计算,得出的低压侧流速更能代表水轮机低压侧的平均流速,进而得到更准确的水轮机流量和效率.测试实例表明,迭代计算数次后,可得到准确的单位机械能、水轮机流量及效率,能够满足工程
人脸表情合成技术旨在保留人脸身份信息的情况下,对人脸表情进行重建,从而生成具有新表情的源人脸图像。深度学习的发展为表情合成提供了全新的解决方案,本文从特征提取、生成对抗网络的表情合成和实验评估方面综述了人脸表情合成技术的发展。首先,介绍了人脸特征的提取,这是表情合成任务中的一项关键技术,人脸特征可客观全面地描述人脸表情状态。其次,分析了表情合成领域中主流的基于深度学习的方法,主要针对生成对抗网络(