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《基于人工神经网络的重力坝安全可靠度分析_魏海》由会员上传分享，免费在线阅读，更多相关内容在行业资料-天天文库。
1、第39卷第4期河海大学学报(自然科学版)Vol.39No.42011年7月JournalofHohaiUniversity(NaturalSciences)Jul.2011DOI:10.3876/j.issn.1000O1980.2011.04.011基于人工神经网络的重力坝安全可靠度分析魏海,杨华舒,武亮(昆明理工大学电力工程学院,云南昆明650051)摘要:为了提高重力坝安全分析的可靠性,首先将影响重力坝变形的主要因素水位、气温视为随机变量,求出其概率分布特征,然后应用具有强大非线性映射能力的人工神经网络
2、模拟了坝体变形,结合重力坝变形统计模型建立了坝体变形隐患和异常功能函数,应用可靠性理论建立了基于人工神经网络的重力坝变形可靠度及敏感性计算公式.工程实例分析结果表明:由于气温变异性较大,坝顶变形隐患概率和异常概率受气温影响较水位的影响大;坝顶变形可靠度随着库水位的增加而降低,气温对其敏感性影响较大,特别对10,5d气温测值均值较为敏感.关键词:重力坝;安全可靠度;人工神经网络;变形统计模型+中图分类号:TV64213;TV698121文献标志码:A文章编号:1000O1980(2011)04O0415O06影
3、响大坝安全的因素很多,要建立充分考虑影响因素的数学模型是非常困难的.人工神经网络具有很强[1]的非线性映射能力,在处理一些很复杂的工程问题时具有很大优势,工程上被广泛应用于边坡稳定分析、[2O5]地下洞室稳定分析、地基沉降分析和水文预报等.目前,神经网络模型在大坝变形预警分析和渗流预测等[6][7O8]方面也得到了应用.由于影响大坝安全的因素很多且变化复杂,一些学者提出了采用可靠度和风险分析理论分析大坝安全的方法.为了提高大坝安全分析的可靠性,本文将影响大坝安全的因素视为随机变量,应用人工神经网络和大坝变形统
4、计模型建立重力坝变形隐患和异常功能函数,并结合可靠性理论对重力坝变形安全进行分析.1方法1.1重力坝坝顶变形功能函数的建立影响重力坝变形的因素很多,这些因素有时很难用一简单的数学模型来描述.为此,文献[9]提出了用统计模型来分析大坝变形的方法.根据变形统计模型,坝体变形由水压变形(DH)、气温变形(DT)和时效变形[9](DH)3部分组成.其中水压变形是上下游水位差引起的坝体变形.由于上下游水位变化具有随机性,水压变形可视为一随机变量.同样,气温变形也可视为一随机变量.在统计模型中,时效变形随机变化很小,可视
5、为确定性变量.因此,本文不考虑时效变形的随机变化.坝顶变形功能函数g(X)可表示为g(X)=Dp-D(X)(1)式中:Dp)))坝顶允许变形量;D(X))))坝顶实际变形函数;X)))坝顶变形影响因素列向量.由于现行重力坝设计规范对坝顶允许变形量没有具体规定,因此本文根据有关文献的研究结果来确定坝顶允许变形量,即以L+2R,L+3R(L为坝体变形均值,R为坝体变形标准差)分别作为坝顶变形隐患和[9O10]变形异常允许变形量.坝体实际变形函数D(X),一般来说是很复杂的,本文采用人工神经网络来模拟.对于坝体变形
6、的影响因素,本文利用统计模型来分析.对于重力坝,统计模型可表示为36iD(X)=DH+DT+DH=a0+EaiH+EbiTi+b7sin(2Pt/365)+b8cos(2Pt/365)+c1H+c2lnH(2)i=1i=1收稿日期:2010O09O05基金项目:国家自然科学基金(50869003);云南省应用基础研究基金(2010ZC048)作者简介:魏海(1975)),男,四川巴中人,讲师,博士,主要从事水工结构研究.E-mail:weihai2005@yahoo.cn416河海大学学报(自然科学版)第39
7、卷式中:ai,bi,ci)))回归系数;H)))坝前水位差,m;Ti)))特征温度,e;t)))观测日至始测日的累计时间,d;H)))时效因子,一般取t/100.由式(1)可以看出,影响坝体变形的因素共有13个.如果不考虑与时间有关因素的随机性,考虑水压分量之间的相关性,则影响坝体变形的随机变量共有7个.一般来说,水位与温度可以看作相互独立的随机变量,Ti之间具有相关性,因此要考虑Ti之间的相关性.由于允许变形为一相对概念,可根据不同情况来确定,本文按照坝体健康分析中坝顶变形存在隐患和异常2种情况来确定允许变
8、形,即坝顶变形存在隐患和异常时的允许变形Dp分别取为L+2R和L+3R.坝顶变形失效概率(pf)为pf=Qh(X)dx(3)D-D(X)<0p式中h(X)为坝顶变形功能函数的概率密度函数.1.2重力坝坝顶变形安全可靠度计算[11O12]式(3)直接积分一般比较困难,可以采用一次二阶矩法、几何法、响应面法、Monte-Carlo法等计算坝体变形隐患概率或异常概率.本文采用一次二阶矩法与人工神经网络相结
