我国有相当部分的大、中、小型水库大坝存在着不同程度的安全问题,其中以土石坝绝对居多。因而,根据上石坝原型观测资料,运用更成熟、更合适的理论和方法,对观测资料进行分析,对土石坝的实测性态作出正确评价,就显得尤为重要了。本文应用回归分析、遗传算法、人工神经网络、灰理论和多级模糊模式识别理论,结合土石坝的特点,对土石坝实测性态进行了研究。本文的主要成果如下: 1.对土石坝原型观测资料中误差的成因进行了分析,并介绍了识别方法;分析了土石坝测压管水位滞后性的原因和测压管水位的定性分析方法;通过对土石坝渗流进行成因分析,建立了测压管水位的统计模型;分析了影响土石坝沉降的因素;根据土石坝沉降的特点和各种函数的数学特性,探讨了土石坝的模型选择;最后用陆浑水库观测资料对库水位和测压管水位进行了定性分析。 2.介绍了土石坝原型观测资料分析中常用的回归分析方法:一元线性回归、可化为一元线性回归的曲线回归、多元线性回归及逐步回归分析方法。针对常用的基于最小二乘法的回归分析方法不能抵御粗差的不足,作者引入了稳健回归中常用的M估计,它能有效的消除异常值的影响。介绍了M估计的原理和求解步骤,从理论上说明了稳健回归的优点和最小二乘法的不足:最后用渗流资料建模进行了验证。 3.引入遗传算法,考虑到实际问题,针对简单遗传法不易求解高精度问题及求解效率不高的不足,对简单遗传算法加以改进。针对遗传算法局部搜索能力较差的不足,引入模拟退火算法,为了提高搜索效率对模拟退火算法加以改进。结合土石坝的沉降规律,建立了土石坝沉降的遗传算法和遗传模拟退火算法模型。水利工程影响因素众多,是个高度复杂的非线性问题,将人工神经网络中的BP网络模型引入到土石坝观测资料分析中,建立了土石坝渗流和沉降的BP网络模型。大量分析研究表明,土石坝时效变形具有一定的单调性,针对这一特点,引入灰理论,对土石坝时效变形建立了能反映工程动态变化的GM(1,1)模型。最后用实测资料对上述方法进行了对比分析和验证。 4.土石坝实测性态是一个多层次、多指标的复杂分析评价问题,针对传统的大坝实测性态评价方法不能反映土石坝整体性态的不足,提出了土石坝实测性态综合评价问题的研究体系,该体系研究内容包括综合评价指标的设置、评价指标的度量方法和综合评价途径,并进行了比较深入的探讨;同时针对土石坝实测性态评价的特点,引入了多级模糊模式识别理论,建立了土石坝实测性态多级模糊模式识别方法,并应用到实例中。 5.运用陆浑水库实测资料和本论文的主要研究内容,结合Visual Basic数据库编程和软件开发技术,开发出了陆浑水库安全监测分析评价系统。