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用概率神经网络对混凝土拱坝进行损伤位置识别的研究
作 者: 赵琛
导 师: 王柏生
学 校: 浙江大学
专 业: 结构工程
关键词: 混凝土拱坝 裂缝 损伤检测 数值模拟 概率神经网络 噪声
分类号: TV642.4
类 型: 硕士论文
年 份: 2005年
下 载: 535次
引 用: 8次
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内容摘要
我国是一个水力水电大国,每个大坝在设计的使用期内,很有可能出现各种病害,这些病害若不及时发现,任其发展,轻则影响水电站设计功能的发挥,重则可能造成坝溃厂毁,殃及下游的人民的生命财产。因此,有必要适时的对它们进行安全监测和损伤分析。 本文提出根据大坝动力特性的变化利用概率神经网络来识别大坝的损伤位置,该方法克服了传统安全监测方法的一些弊端。在本文中,首先概率神经网络的原理,介绍根据结构的动力响应利用概率神经网络进行损伤位置识别的方法及步骤,介绍了数值模拟的有限元水坝模型的建立方法及对库水和损伤的处理,同时说明了有限元计算结构动力特性的原理,并将马蹄坑水库混凝土拱坝的数值模拟计算结果与实测结果进行了对比。然后针对响洪甸混凝土重力拱坝用数值模拟的方法,计算出在正常蓄水位大坝无任何损伤及在不同位置有损伤时的振动频率和振型,另外,由于现场振动测试不可避免地受测试噪声和测试误差的影响,为了模拟噪声的影响,在理论计算得到的频率数据中加入测试噪声,最后用概率神经网络对大坝的损伤位置进行了识别。 研究结果表明,根据结构动力特性测试进行混凝土坝的损伤检测是完全有可能的。当然,这一方法在实践中的运用还会受到环境因素、仪器精度等的限制。
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全文目录
摘要 5-6 ARASTRACT 6-7 第一章 绪论 7-20 1.1 混凝土水坝损伤检测研究的意 7-10 1.2 混凝土水坝失效的主要种类 10 1.3 当前混凝土水坝安全监测的主要内容及手段 10-14 1.4 目前监测手段的弊端及用神经网络进行结构损伤检测势 14-15 1.5 用神经网络进行结构损伤检测在土木工程中的应用情况 15-16 1.6 本文工作的主要内容 16-20 第二章 概率神经网络 20-30 2.1 概率神经网络原理 20-24 2.1.1 引言 20 2.1.2 概率神经网络的基本原理 20-24 2.1.2.1 两类分类问题的概率神经网络 20-23 2.1.2.2 多类分类问题的概率神经网络 23-24 2.2 用概率神经网络进行损伤检测的方法及步骤 24-30 2.2.1 概率神经网络的构造 24-25 2.2.2 概率神经网络的输入参数 25-27 2.2.3 概率神经网络的训练样本及测试样本 27-30 第三章 混凝土拱坝的数值模型建立及损伤的模拟 30-50 3.1 数值计算模型的建立 30-32 3.1.1 有限元计算工具——ANSYS软件简介 30-31 3.1.2 计算模型及有限元单元网格的划分 31-32 3.2 数值计算模型中对库水的处理方法 32-34 3.2.1 概述 32 3.2.2 广义的Westergaard公式 32-34 3.3 数值模型的有限元法 34-35 3.3.1 数值计算的假定条件 34 3.3.2 数值模型的动力基本方程 34 3.3.3 固有频率及振型的求解方法 34-35 3.4 模型的损伤模拟 35-38 3.4.1 大坝裂缝产生的原因 35 3.4.2 大坝裂缝对其动力特性的影响 35-37 3.4.3 本文对裂缝的模拟 37-38 3.5 数值模拟计算结果与实测数据的比较分析 38-50 3.5.1 马蹄坑水库拱坝简介 38-42 3.5.2 马蹄坑水库拱坝数值模型计算结果 42-46 3.5.3 马蹄坑水库拱坝模态频率的实测数据 46-50 第四章 混凝土拱坝的数值计算分析及用概率神经网络进行损伤位置的识别 50-79 4.1 响洪甸重力拱坝模态频率分析 50-59 4.1.1 响洪甸水库拱坝简介 50-51 4.1.2 计算模型及参数 51-53 4.1.3 响洪甸拱坝正常蓄水位及空库下的模态频率分析 53-59 4.2 各种模拟损伤的计算结果及其分析 59 4.3 概率神经网络的识别结果及分析 59-77 4.4 小结 77-79 第五章 结论及展望 79-81 5.1 本文的主要结论 79-80 5.2 下一步工作的设想及展望 80-81 致谢 81
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中图分类: > 工业技术 > 水利工程 > 水利枢纽、水工建筑物 > 挡水坝 > 混凝土坝 > 拱坝
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