本文應(yīng)用人工智能技術(shù)中的人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型、模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型、遺傳算法對(duì)影響到堤壩安全的三個(gè)問題進(jìn)行了分析，分別對(duì)堤壩管涌預(yù)測(cè)判定問題、混凝土壩抗震可靠度問題、堤壩邊坡穩(wěn)定性的可靠性評(píng)估問題運(yùn)用人工智能技術(shù)進(jìn)入深入分析，獲得很好的結(jié)果。 第一個(gè)分析的問題是堤壩管涌問題，應(yīng)用人工智能技術(shù)建立了管涌預(yù)測(cè)與判定的模型。首先分析了堤壩管涌發(fā)生的過程和影響管涌發(fā)生的因素，提出了一種預(yù)測(cè)判定管涌發(fā)生可能性的機(jī)理模型，根據(jù)機(jī)理模型從影響堤壩管涌發(fā)生的諸多復(fù)雜因素中選出既便于測(cè)量、觀測(cè)又對(duì)管涌發(fā)生影響顯著的幾種因素作為人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的輸入，建立了管涌影響因素與管涌發(fā)生指標(biāo)之間的映射關(guān)系。應(yīng)用收集到的管涌數(shù)據(jù)對(duì)管涌人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型進(jìn)行訓(xùn)練和預(yù)測(cè)，預(yù)測(cè)的結(jié)果精度較高，說明人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是預(yù)測(cè)判定管涌發(fā)生的有效方法。針對(duì)管涌發(fā)生的不確定性和模糊性，文中進(jìn)一步建立了管涌的模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，用同樣的樣本對(duì)模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行訓(xùn)練和測(cè)試，獲得不錯(cuò)的預(yù)測(cè)結(jié)果，證明模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)也是預(yù)測(cè)判定管涌發(fā)生的有效方法。 第二個(gè)分析的問題是混凝土壩的抗震可靠度問題，應(yīng)用人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)建立混凝土重力壩和拱壩的抗震可靠度模型。針... 

【文章來源】：浙江大學(xué)浙江省 211工程院校 985工程院校 教育部直屬院校

【文章頁數(shù)】：111 頁

【學(xué)位級(jí)別】：碩士

【部分圖文】：

推理合成規(guī)則根據(jù)以上的推理合成規(guī)則，就可以從給定模糊If-Then規(guī)則進(jìn)行模糊推理

運(yùn)用多元回歸理論獲得地下水位與外江水誤差檢驗(yàn)和實(shí)例驗(yàn)證，作者認(rèn)為該方法符合客觀實(shí)治工程中所遇到的問題，應(yīng)用有限元飽和一非飽和滲素作了分析和討論，其中對(duì)初期地下水位、表土層基滲透破壞的影響分別做了分析。作者認(rèn)為地基滲下水條件、洪水條件、降雨條件密切相關(guān)，尤以區(qū)鍵，文中也對(duì)地基防滲方法及其效果作了討論。殷堤壩管涌區(qū)域滲流進(jìn)行了模擬，主要研究了管涌區(qū)域?qū)Φ虊喂苡窟M(jìn)行了研究，有的從宏觀上定性的對(duì)管型試驗(yàn)，有的運(yùn)用實(shí)測(cè)資料進(jìn)行統(tǒng)計(jì)分析，有的運(yùn)這些方法在不同的方面都取得了一些局部成果，但章在管涌研究中引入了人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方法，通過人。土理

，)一杯而-幾g丫(嶸+夕，一x，)，一4x，，，二Ko對(duì)[(x一La)，+夕，][(x+La)，+夕，](5一23)式中五喬幾仄。，Ko為初始時(shí)刻的滲透系數(shù)。將管涌發(fā)生初期和后期地層中的流線與等水頭線繪成示意圖，如圖5.5所示，管涌發(fā)生初期地層的滲透系數(shù)分布為均質(zhì)，管涌口附近的流線與等勢(shì)線符合定水頭半無界補(bǔ)給情況，參見圖5.5(a)。管涌發(fā)生后期由于地層中大量的流土被非均質(zhì)帶走，流線與等勢(shì)線發(fā)生變化，地層中水力梯度最大處由于細(xì)顆粒流失過多造成等勢(shì)線明顯彎曲，參見圖5.5(b)，通道附近的滲透系數(shù)變成各向異性，所以流線與等勢(shì)線在有些地方并不正交。管涌處:等水頭線(a)管涌發(fā)生初期(b)管涌發(fā)生后期圖5.5管涌發(fā)生過程中地層中的流線與等水頭線分布變化示意最大的滲流坡降可由極值條件a刀敘二o和徹即=0得到。對(duì)式(5一23)求極值得:_扼(3+瀝)QaJmax一-一，產(chǎn)==氣三于~‘一二丁二一丁丁8V7一V17汀人。La了。(5一24)式(5一23)與式(5一24)的比值給出了一個(gè)與物理參數(shù)無關(guān)

【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
[1]邊坡穩(wěn)定模糊隨機(jī)可靠度分析[J]. 賈厚華,賀懷建.  巖土力學(xué). 2003(04)
[2]基于模糊集理論的邊坡穩(wěn)定性分析[J]. 徐衛(wèi)亞,蔣中明,石安池.  巖土工程學(xué)報(bào). 2003(04)
[3]關(guān)于流土和管涌的試驗(yàn)研究和理論分析[J]. 唐益群,施偉華,張先林.  上海地質(zhì). 2003(01)
[4]堤壩的安全監(jiān)測(cè)及自動(dòng)化探討[J]. 徐國龍,孫林祥.  水電自動(dòng)化與大壩監(jiān)測(cè). 2003(01)
[5]邊坡可靠性分析分步混合遺傳算法[J]. 陳昌富,王貽蓀,鄒銀生.  土木工程學(xué)報(bào). 2003(02)
[6]關(guān)于堤壩管涌計(jì)算方法的進(jìn)一步研究[J]. 滕凱,康百贏.  巖土工程技術(shù). 2003(01)
[7]大壩安全監(jiān)控中的不確定性信息初探[J]. 張乾飛,王錦國,李雪紅.  河海大學(xué)學(xué)報(bào)(自然科學(xué)版). 2002(05)
[8]大壩安全監(jiān)測(cè)、分析與預(yù)報(bào)的發(fā)展綜述[J]. 張正祿,張松林,黃全義,王瀛勇.  大壩與安全. 2002(05)
[9]加速遺傳算法在邊坡抗震穩(wěn)定性分析中的應(yīng)用[J]. 豐土根,劉漢龍,高玉峰,楊建貴.  水利學(xué)報(bào). 2002(09)
[10]人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在巖土工程中的應(yīng)用[J]. 高浪,謝康和.  土木工程學(xué)報(bào). 2002(04)



本文編號(hào)：3526344