混凝土拱坝变形分析的安全监控模型研究与应用

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1、1绪论然而在工程安全监测工作中，普遍存在一种重硬件（仪器及埋设）、轻软件（资料整理分析和反馈）的偏颇认识。一些工程中，不惜代价埋设了大量的先进监测仪器，却只满足于对监测资料进行常规的初步分析，甚至将极其宝贵的监测资料束之高阁，长期不作整理分析，这种状况是极其危险的。法国马尔巴塞（Malpasset）拱坝失事的重要原因之一就是对监测资料的整理分析不够。事故发生前，对该坝设置的三角网进行过一次测量，但没有及时对监测数据进行整理分析，其实在该次测量中，距正常高水位还有4.5m时，坝体中部拱坝最大变位已达到30cm，并出现了

2、较大的非线性切向位移，这些都是大坝失稳的先兆。此外，在一些工程中缺乏合格的安全监测队伍，监测资料的整理分析人员素质较低，不能采用合理或先进的分析方法和手段，致使许多工程的资料整理分析工作长期停留在较低水平上，达不到安全监测预期的效果和目的。因此，为了提高工程安全监测工作的质量和水平，必须充分认识到监测资料的整理分析和反馈工作的意义和价值，采取合理的技术路线和手段方法，才能使其在工程中发挥应有的作用。1.2.2监测资料整理分析和反馈的研究现状早在1955年，意大利的法那林（Fanelli）和葡萄牙的罗卡（Rocha）等

3、就应用统计回归方法分析了大坝的变形观测资料。意大利的托尼尼（Tonini）在美国土木工程师协会会报（ASCE）第82卷（1956年12月号）上发表的《几座意大利拱坝的观测性态》一文中，首次将影响大坝的自变量因子分为水压、温度和时效三部分，其中，温度因子又分为顶拱与基础拱的平均温差和上下游面的平均温度两部分。意大利的爱迪生水电公司曾在1958年的第六届大坝会议上提出了时效变化为双曲函数的观点，该函数是通过对实测位移值用“年位移平均”法得出的位移变化趋势求得的，近年来也逐渐改用幂函数来表示时效的变化。1977年法那林等又

4、提出了混凝土坝变形的确定性模型和混合模型，即将有限元计算与实测数据有机的结合起来，监控大坝安全。此外，法国在资料分析方面要求简便、迅速，他们采用了MDV方法监控大坝：即在测值序列中分离出水压和温度分量，分析剩余部分（即时效或残差）的变化规律，判断大坝的运行状况。前苏联从20世纪60年代开始对坝高115m的克拉斯诺尔斯克重力坝的应变资料进行统计分析。他们认为进行应变分析时，取它的相对值而不是绝对值将较方便，因而采用了“增量分析块法”。1986年，奥地利的普勒尔（Purer）和斯泰纳（Steiner）两人在英国的《水力发

5、电与坝工建设》杂志第12期上提出了“混合式自回归模型”来分析122m高的科普斯（Kops）拱坝的观测资料，此模型特点是在因子中增加某因变量的前期值作为自变量参加回归，计算结果表明其残差比一般回归可减少50%，复相关系数也有所增加，因而提高了回归值的精度。目前，葡萄牙、法国、意大利、西班牙和奥地利等国家在大坝安全监测以及相关的各项研究方面不同程度的处于国际领先水平。3西安理工大学硕士学位论文我国大坝安全监测的资料分析工作起步相对较晚，1974年以前只是通过实测过程线和简单统计的特征值来分析大坝的运行状况。1974年以后

6、，在河海大学陈久宇教授的开创下，应用统计回归法分析原型观测资料，并将分析成果加以物理解释，提出了各种时效数学模型，如指数模型、双曲线函数模型、对数模型、线性模型等等，使其逐渐用于监测大坝的安全运行和评价大坝的工况。80年代中期，吴中如院士等从徐变理论出发推导了坝体顶部时效位移的表达式，用周期函数模拟温度、水压等周期荷载，并用非线性二乘法进行参数估计；还提出了裂缝开合度模型的建立和分析方法、坝顶水平位移的时间序列分析法以及连拱坝位移确定性模型的原理和方法并在实际工程中得到了成功应用。除去以回归分析为基础的传统监控数学模

7、型之外，国内还对可用于大坝监测的其它方法进行了广泛的研究，包括时间序列分析、回归与时序结合的分析方法、数字滤波方法、非线性动力系统方法等传统方法，以及新的理论及方法，包括灰色系统、神经网络、模糊数学等，其中很多研究成果已经得到了实际应用。在解决同一分析问题时，大多数研究人员重视在同等条件下的新方法与传统分析方法的比较工作。例如，1982年我国学者邓聚龙教授在国际上首次提出灰色系统理沦（GreySystem），该理论随后在大坝安全监测领域得到了迅速的应用。齐长鑫、蓝悦明等人应用灰色系统理论建立了位移预测模型，而徐晖等人

8、则对大坝实测性态的灰色关联分析及观测资料的GM(1,1)模型预测进行了研究。人工神经网络模型是近几年的一个研究热点问题，人工神经网络模型是一种基于生理学的智能仿生模型。早在1943年，W.S.Mcculoch和W.Pitts就提出了神经元的概念，到1982年，美国国家科学院的刊物上发表了著名的“Hopfield模型”理论，从而掀起了人工神经网络