【摘 要】
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本文以原型监测数据为基础,采用理论推导、有限元计算、人工神经网络等多手段相结合的方法,对小湾特高拱坝坝肩抗力体蓄水初期变形特性进行分析和评价.选择库水位、温度、时效和降雨量作为抗力体变形的主要影响因素,运用概化力学模型推导了各影响因素对抗力体变形的作用方式,在此基础上建立了位移模式的结构框架.以顺河向、横河向水平变形水压分量有限元计算值、温度等8个量作为人工神经网络学习的输入层,以位移向量实测值作
【机 构】
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国网电力科学研究院/南京南瑞集团公司,江苏南京,210003;河海大学水利水电学院,江苏南京,210098
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本文以原型监测数据为基础,采用理论推导、有限元计算、人工神经网络等多手段相结合的方法,对小湾特高拱坝坝肩抗力体蓄水初期变形特性进行分析和评价.选择库水位、温度、时效和降雨量作为抗力体变形的主要影响因素,运用概化力学模型推导了各影响因素对抗力体变形的作用方式,在此基础上建立了位移模式的结构框架.以顺河向、横河向水平变形水压分量有限元计算值、温度等8个量作为人工神经网络学习的输入层,以位移向量实测值作为学习目标,运用ANN的学习功能,最终建立了小湾特高拱坝抗力体两个水平方向位移统一的混合模型.分析表明:ANN统一混合模型有着很高的精度,并且在样本数据容错、物理成因解释、"模型外延预测"等方面有着较大优势.最后,根据模型对特定工况条件下抗力体的位移进行了预测,为工程决策提供了有力的技术支撑.
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