国家自然科学基金(51379162)
- 作品数：13 被引量：90H指数：6
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- 相关机构：武汉大学四川省水利水电勘测设计研究院江西洪屏抽水蓄能有限公司更多>>
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- 相关领域：水利工程天文地球更多>>
- 基于云模型的水闸健康诊断方法被引量：4
- 2018年
- 以安全监测资料为核心的水闸健康诊断，是一个充满不确定性、具有多层次和多指标特性的综合诊断问题，现有的水闸安全评估方法对监测资料的利用不充分，对监测信息不确定性的认识不足．基于专门研究复合不确定性问题的云模型，将多测点、多效应量监测资料有机地联系起来，通过研究监测信息与水闸健康状态之间的不确定性映射关系，建立水闸健康状态云诊断模型．实例分析表明，云诊断模型在诊断过程上能更有效地描述影响水闸健康状态的不确定性因素，在诊断结果上能更合理地反映水闸的实际健康状态．
- 何金平赖昀葛世民赵国清王伟章
- 关键词：水闸云模型不确定性
- 龙背湾面板堆石坝面板挠度特性分析
- 2017年
- 根据龙背湾面板堆石坝面板挠度监测资料,通过对面板挠度变化过程、特性及挠度分布状态的分析研究表明,在蓄水前面板挠度主要受其自重和堆石体沉降的影响,面板挠度数值较小,分布比较均匀;蓄水后下部面板受水压力的影响向内法向方向变形的区域逐渐增大,中上部面板受翘板效应的影响主要表现为向外法向方向变形。龙背湾面板堆石坝面板挠度分布状态与变化过程合理,与理论计算成果基本吻合,与同类面板堆石坝面板挠度变化规律基本一致,挠度性态正常。
- 杨娟娟施玉群
- 关键词：面板堆石坝挠度电平器
- 一种适应大坝健康诊断的改进云合并算法被引量：12
- 2018年
- 针对大坝健康诊断中普遍存在的信息不确定性以及诊断过程中诊断指标信息融合的复杂性等问题,提出了基于云滴的改进云合并算法。该算法从云模型的云滴特性出发,首先通过正向云发生器分别得到多个＂原子云＂的云滴,再对云滴进行加权运算实现云滴合并,然后通过逆向云发生器得到＂综合云＂,实现了云模型表征不确定性信息的传递和融合。以紧水滩大坝为工程实例,构建了基于改进云合并算法的大坝健康诊断模型。实例验证了改进的云合并算法的可行性和合理性,适应了大坝健康诊断多指标、多层级、异权重等特点。
- 何金平高全
- 关键词：云模型不确定性
- 基于改进粒子群优化算法和极限学习机的混凝土坝变形预测被引量：30
- 2019年
- 混凝土坝变形预测是评价大坝运行状态和预测大坝行为的重要方法.但是,混凝土坝的随机荷载和强非线性变形限制了传统多元线性回归模型的应用.而人工神经网络模型则对复杂和高度非线性行为具有良好适应性.针对基于梯度下降法的常规神经网络模型收敛速度慢和过度拟合等问题,提出了一种基于改进型粒子群优化算法选取极限学习机(ELM-IPSO)最优参数的大坝变形预测模型.针对传统粒子群算法搜索时间长、容易陷入局部最优的特点,采用自适应惯性权重和动态调整学习因子,对粒子群算法进行了改进.研究表明,IPSO算法提高了粒子群优化的全局搜索能力,提高了计算效率.应用IPSO优化ELM模型的初始权值和阈值.通过东江混凝土拱坝的实测资料,验证ELM-IPSO模型的预测性能.将计算结果与BPNN模型、ELM模型和传统ELM-PSO模型的结果进行比较.BPNN模型、ELM模型、ELM-PSO模型和ELM-IPSO模型的平方相关系数R2分别为89.15%、91.13%、93.87%和94.36%.ELM模型的R2大于BPNN模型,说明ELM模型比常规的BPNN模型预测精度更高,泛化性能更好.ELM-PSO模型的预测精度大于ELM模型,说明PSO对ELM的优化在提高预测精度方面具有良好的作用.4个模型中,ELM-IPSO模型的R^2最大,预测精度最高,这表明提出的ELM-IPSO模型能够有效提高混凝土坝变形的预测能力.
- 李明军王均星王亚洲
- 关键词：极限学习机BP神经网络
- 调水工程监测效应量运行安全监控指标的分级方法
- 2022年
- 调水工程是关系国计民生的重大基础设施,也是水资源优化配置的生态环境工程。基于土体结构、岩体结构和混凝土结构的破坏机理,结合统计学的“3σ准则”,对调水工程安全监测效应量监控指标等级划分方法进行研究。将工程安全状态从正常向异常变异的临界点对应的效应量值定义为监控指标的“一般警戒值”,将工程安全状态从异常向险情变异的临界点对应的效应量值定义为监控指标的“严重警戒值”,为评判工程运行安全性提供了科学依据。
- 程丽何金平
- 关键词：调水工程安全监控
- 面向电网运行的大坝安全群控云平台关键技术被引量：8
- 2020年
- 现有的大坝安全监控系统以服务发电业务为主要目的,信息来源比较分散,数据共享程度较低,不能满足保障电网安全稳定运行的需要。基于云计算平台的网络优势和服务模式,以现有的大坝安全监控系统为基础,以服务电网安全稳定运行为目的,提出了面向电网运行的大坝安全监控云平台基本框架,并对云平台中的数据资源获取、云数据中心建设、应用软件开发等关键技术问题进行了研究。所构建的云平台,采用IaaS服务模式构建基础设施云平台,通过新一代网络技术将分散在不同水电站、数据结构不一致、各自独立运行的数据节点聚成为统一的、虚拟的资源池;采用SaaS服务模式构建终端用户云平台,为终端用户提供集多源信息融合和决策支持于一体的智能化大坝安全群控服务。
- 杨海云唐贤琪陈泽钦何金平
- 关键词：电网大坝群控资源池
- 基于粗糙集与条件信息熵的大坝安全融合评价模型被引量：11
- 2014年
- 权重的确定是大坝安全多效应量融合评价研究中的关键性问题,已有的权重确定方法存在过于依赖先验知识的缺陷,基于此,从概率论和信息论的角度,将大坝安全监测多效应量融合评价视为一个随机系统和不完备信息系统,利用粗糙集理论和条件信息熵理论在处理随机性和不完备性方面的优势,以权重研究为核心,建立大坝安全多效应量融合评价模型,并给出了一个实例分析,为大坝安全评价提供一条新的研究思路和途径.基于粗糙集和条件信息熵的权重确定方法既能体现属性指标在属性指标集中的重要程度,又能体现属性指标对于属性决策集的重要程度,因而更加全面和合理.
- 徐昆振何金平夏万求
- 关键词：大坝粗糙集条件信息熵
- 基于Verhulst模型的围岩变形预测方法研究
- 2022年
- 避免围岩出现破坏性变形是保障围岩稳定的关键,也是开展围岩变形预测研究的主要目的。针对短测值序列条件下的围岩变形预测问题,基于灰色系统理论中的Verhulst模型,构建了一种适合于对收敛型变形进行预测的方法。研究表明,围岩变形Verhulst预测模型具有良好的预测精度,能克服其他模型需要长测值序列和完整环境资料的缺点,为施工期围岩变形预测提供了一条新途径。
- 程丽陈刚
- 关键词：围岩变形灰色系统VERHULST模型
- 基于安全监测的水闸健康诊断体系研究被引量：9
- 2018年
- 水闸监测资料是对水闸工作性态的直接反映,现有的基于工程可靠性及安全鉴定规程的水闸安全评估方法存在未能充分利用安全监测资料的局限性。以水闸安全监测为基础,结合水闸破坏机理,研究了基于安全监测的水闸健康诊断指标设置方法,构建了一个具有多层次和多指标特性的水闸健康诊断指标体系,提出了正常、基本正常、异常、失常的水闸健康状态四等级划分方法,并设计了相应的评语集及对应的隶属度区间,从而建立了一种新的基于安全监测的水闸健康诊断框架体系,并利用该方法对潮州供水枢纽工程东溪水闸进行了健康诊断。该诊断体系能更合理地反映水闸的实际健康状态,可为水闸实时在线安全监控提供基础条件和技术支持。
- 何金平曹旭梅李绍文陈克振
- 关键词：水闸安全监测评价指标
- 某面板堆石坝蓄水期坝基渗流特性分析被引量：3
- 2019年
- 坝基渗流状态是判断面板堆石坝防渗效果和安全状态的主要依据。采用过程线分析和分布分析对某面板堆石坝蓄水期坝基渗流特性进行了定性分析,由统计模型对坝基渗流影响因素进行了定量分析,并对防渗帷幕后P2渗压计实测渗压水位偏高的问题进行了综合分析,认为P2实测渗压水位偏高仅为局部现象,不会对该面板堆石坝安全状态产生危害。
- 张成牟猷
- 关键词：面板堆石坝蓄水期渗流监测统计模型
