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施工期高心墙堆石坝沉降非线性时变统计模型
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  • 英文篇名:Study on nonlinear time-varying statistical model for settlement of high core rockfill dam during construction period
  • 作者:牛景太 ; 梁彬彬 ; 邓志平 ; 郭英嘉
  • 英文作者:NIU Jingtai;LIANG Binbin;DENG Zhiping;GUO Yingjia;School of Hydraulic and Ecological Engineering,Nanchang Institute of Technology;
  • 关键词:高心墙堆石坝 ; 沉降 ; 蠕变 ; 时变统计模型
  • 英文关键词:high core rockfill dam;;settlement;;creep;;evolution statistical model
  • 中文刊名:南昌工程学院学报
  • 英文刊名:Journal of Nanchang Institute of Technology
  • 机构:南昌工程学院水利与生态工程学院;
  • 出版日期:2019-08-28
  • 出版单位:南昌工程学院学报
  • 年:2019
  • 期:04
  • 基金:国家自然科学基金资助项目(51769017);; 江西省教育厅科学技术研究项目(GJJ161096,GJJ180958);; 江西省研究生创新专项资金项目(YC2018-S421)
  • 语种:中文;
  • 页:6-11
  • 页数:6
  • CN:36-1288/TV
  • ISSN:1674-0076
  • 分类号:TV698.1
摘要
针对施工期高心墙堆石坝环境复杂性及变形不确定性等问题,在合理选择非线性时变统计模型因子的基础上,基于Duncan-Chang模型和流变理论,综合分析了填筑过程、降雨、坝体及坝基材料流变等因素对沉降的影响,给出了每个模型因子的表达式,构建了施工期高心墙堆石坝沉降非线性时变统计模型。借助MATLAB平台,开发了计算程序,并将该模型用于糯扎渡高心墙堆石坝施工期沉降变形监控,测点DB-C-VW-01和DB-C-VW-02的平均相对误差分别为-0. 5661%和-0. 7036%,从而验证了施工期高心墙堆石坝沉降非线性时变统计模型的有效性。
        In view of the environmental complexity and deformation uncertainty of high core rockfill dam during construction period,based on the reasonable selection of non-linear time-varying statistical model factors,the effects of filling process,rainfall,rheological behavior of dam body and dam foundation materials on settlement are comprehensively analyzed by using Duncan-Chang model and rheological theory,and the expression of each model factor is given. The non-linear time-varying statistical model for settlement of high core rockfill dam during construction period is constructed. The calculation program is developed based on MATLAB platform,and then the constructed model is applied to monitoring settlement and deformation of Nuozhadu high core rockfill dam during construction period. The average relative errors of DB-C-VW-01 and DB-C-VW-02 are-0. 5661% and -0. 7036%. The results show that the model is very effective.
引文
[1]顾淦臣,束一鸣,沈长松.土石坝工程经验与创新[M].北京:中国电力出版社,2004.
    [2]吴高见.高土石坝施工关键技术研究[J].水利水电施工,2013(4):1-7.
    [3]Su H,Wen Z,Wu Z. Study on an Intelligent Inference Engine in Early-Warning System of Dam Health[J]. Water Resources Management,2011,25(6):1545-1563.
    [4]卢祥,吴震宇,周正军,等.高心墙堆石坝施工期变形时空预测模型研究[J].工程科学与技术,2017,49(4):61-69.
    [5]沈毅,郭金运,周俊,等.基于灰色模型及其改进模型的土石坝沉降预测[J].山东理工大学学报:自然科学版,2014,28(1):4-9.
    [6]张瀚,吴镇宇,陈健康,等.高土石坝短序列监测资料建模研究[J].中国农村水利水电,2008(7):68-70.
    [7]罗丹,李昌彩,吴长彬.基于微粒群—BP神经网络算法的堆石坝坝体变形监控模型研究[J].岩石力学与工程学报,2012,31(s1):2926-2931.
    [8]付宏,李琳,王润英.短时变形测值序列的大坝安全监控模型[J].水电,2016(4):20-24.
    [9]何金平,文来,周桂林.大坝安全监测灰色—时序动态组合模型[J].水电能源科学,2005,23(3):68-70.
    [10]付浩雁,杨贝贝,胡德华,等.大坝位移的改进非等间距GM(1,1)预测模型[J].人民黄河,2018,40(1):127-129.
    [11]徐杨洋.土石坝施工应力与沉降分析[D].郑州:华北水利水电大学,2016.
    [12]王彭煦,宋文晶.水布垭面板坝实测沉降分析与土石坝沉降统计预报模型[J].水力发电学报,2009,28(4):81-85.
    [13]Shi Y,Yang J,Wu J,et al. A statistical model of deformation during the construction of a concrete face rockfilldam[J]. Structural Control&Health Monitoring,2018,25(2):e2074.
    [14]Li F,Wang Z Z,Liu G. Towards an Error Correction Model for dam monitoring data analysis based on Cointegration Theory[J].Structural Safety,2013,43:12-20.
    [15]李广信.清华大学土木工程系列教材,高等土力学[M].北京:清华大学出版社,2016.
    [16]黄铭,黄伟,刘俊.基于遗传蠕变理论的土石坝沉降监测混合模型[J].土力学,2004,25(s2):164-166.
    [17]蔡美峰.岩石力学与工程(第2版)[M].北京:科学出版社,2013.
    [18]周彦男,陈运平,陈佼佼.分数阶Poynting-Thomson流变模型研究[J].西南科技大学学报,2013,28(01):31-35.
    [19]顾冲时,吴中如.大坝与坝基安全监控理论和方法及其应用[M].南京:河海大学出版社,2006.
    [20]徐坤,李鹏,张尹耀.土石坝施工期3种沉降模型的分析[J].西北水电,2013(3):73-75.
    [21]吴高见,樊鹏,韩兴. 300m级高心墙堆石坝施工关键技术研究与应用[J].水利水电施工,2017(4):1-5.
    [22]袁艳玲,郭琴琴,周正军,等.考虑参数相关的高心墙堆石坝材料参数反分析[J].岩土力学,2017(s1):463-470.

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