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时间:2019-03-16
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1、基于数据挖掘的大坝施工期温度快速分析与预测(申请清华大学工学硕士学位论文)培养单位:水利水电工程系学科:水利工程研究生:蔡小莹指导教师:潘坚文助理研究员二○一五年五月RapidAnalysisandPredictiononTemperatureofDamintheConcretingProcessBasedonDataMiningDissertationSubmittedtoTsinghuaUniversityinpartialfulfillmentoftherequirementforthedegreeof
2、MasterofScienceinHydraulicEngineeringbyCaiXiaoyingDissertationSupervisor:ResearchAssociatePanJianwenMay,2015摘要摘要随着高坝混凝土通仓、快速浇筑施工,坝体施工期温控和防裂逐渐成为高坝安全性的关键技术难题。伴随“大数据”时代的来临,高坝工程正逐步实现由“传统大坝”到“数字大坝”再到“智能大坝”的蜕变。基于大坝浇筑过程的海量施工和监测数据,建立施工期数据库,利用数据挖掘技术建立快速、精确的数据分析和预测模型
3、,实时反馈大坝施工期温度值,为实时温度控制提供决策支持,对实际施工有重要的意义。本文基于这种背景开展相关研究工作,主要研究成果有:1.建立大坝施工期数据库,对数据进行有效存储和管理,并为数据分析提供快速查询和提取的数据接口。对大坝施工信息和监测数据进行数据清洗,剔除噪音值保证数据的精确性;进行数据融合,使其便于存储和分析。2.基于碾压混凝土坝规范规定的温控标准(允许最高温度、基础温差、上下层温差和内外温差),对大坝温度计测点实测值进行质量检测。数据分析发现,允许最高温度是温度计测点是否合格的主要判别标准,而浇
4、筑时间是其能否满足最高温度要求的主要影响因素。3.基于三维有限元反演仿真模拟大坝温度场和应力场。温度计测点实测温度变化过程与仿真模拟温度变化过程、应变计组测点实测等效应变变化过程与仿真模拟应变变化过程吻合度均较高,表明反演模型有较高精度。坝体在浇筑过程中出现“高温区”,浇筑完成一个月后温度降至合理范围。坝体压应力满足抗压强度要求,拉应力除上部坝体内部区域外,均满足抗拉强度要求,大坝的安全运行有保障。4.基于粗糙集和神经网络数据挖掘算法建立大坝混凝土施工期最高温度与浇筑施工信息间的关联规则。当训练样本与预测样本
5、比例为4:1时,模型预测最高温度残差值50%在1℃内,73%在3℃围内,预测精度较高。5.基于粗糙集和支持向量数据挖掘算法建立大坝混凝土施工期温度时程与浇筑施工信息间的关联规则。当训练样本与预测样本4:1时,模型预测混凝土浇筑全过程温度时程残差值在3℃附近波动,模型稳定性好且预测精度较高;与有限元仿真模型相比,支持向量预测模型有巨大的计算效率优势,可实时预测、反馈大坝施工期温度变化过程。关键词:混凝土坝;施工期温度;数据挖掘;神经网络;支持向量IAbstractAbstractWiththerapidpour
6、ingofmassconcreteblocksofhighdamwithoutlongitudinaljoint,thetemperaturecontrolandcrackpreventionofdamintheconcretingprocesshavebecomethekeytechnicalproblemofdamsafety.Withtheadventoftheeraofbigdata,thedamprojectisgraduallyrealizingthetransformationfrom"trad
7、itionaldam"to"digitaldam"to"intelligentdam".Theestablishmentofconstructionperioddatabasebasedonthemassiveconstructiondataandmonitordataofdamintheconcretingprocess,andthebuiltofrapidandprecisedataanalysisandpredictionmodelbasedondatamining,whichcanfeedbackth
8、etemperatureofdamduringconstructionperiodandprovidedecisionsupportforreal-timetemperaturecontrol,areimportantfordamconstruction.Thisresearchisbasedonthebackground,whoseachievementsareconcludedasfollows
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