大坝服役性态时空多尺度递阶评估模型和诊断方法

基本信息
批准号:51579083
项目类别:面上项目
资助金额:63.00
负责人:苏怀智
学科分类:
依托单位:河海大学
批准年份:2015
结题年份:2019
起止时间:2016-01-01 - 2019-12-31
项目状态: 已结题
项目参与者:刘永强,孙学智,秦鹏,吕鑫,杨孟,欧斌,傅兆庆,范振东,谢威
关键词:
信息融合大坝智能监控综合诊断预报预警
结项摘要

Based on an idea of knowledge discovery, artificial intelligence and dam engineering are combined to implement the multi-scale hierarchical evaluation and diagnosis of macro and micro behavior for in-service dam. The research interest is focused on the self-adaptive monitoring models of dam safety, the back analysis methods of time varying process on material parameters and system safety, the diagnosis methods and early-warning criterion of abnormal behavior. (1) The models monitoring safety of one point and space is studied. The method is proposed to implement simultaneously denoising and modeling. The way is developed to separate the model. (2) The method is studied to implement the static and dynamic data-base back analysis for material parameters. The model of time varying process on material parameter is built. The real time correction way of above model is proposed. (3) The method is studied to inference the time varying process model on dam system safety. (4) The diagnosis method of dam abnormal behavior is studied. The point-line-field early-warning criterion of abnormal behavior is developed. (5)Aiming at adaptability in the field of the early-warning technique, the integration mechanism and technical improvement of wavelet and SVM are established.

“无人值班、少人值守”现代大坝管理目标推动了大坝安全智能监控和预警的诉求。拟基于知识发现理念,借助坝工与人工智能等学科交叉,开展大坝安全全过程自适应监控、大坝材料特性衰减过程和大坝系统安全度演化过程静动联合反演、大坝服役性态转异成因综合诊断和预警等模型、方法研究,以实现人为参与度低的大坝宏微观性态时空多尺度递阶评估及诊断:(1)研究大坝安全单测点抗噪和多测点时空场监控模型,提出去噪与建模一体化实现方法和模型解析技术;(2)研究大坝材料特性参数静动联合反演方法,建立材料特性衰减过程模型,提出模型实时校正技术;(3)研究基于多参量的大坝系统安全度演化过程模型推理方法,提出大坝系统安全度转异判据;(4)研究大坝服役性态转异成因综合诊断方法,提出性态转异的点、线、面联合预警指标;(5)研究小波、支持向量机等知识发现方法的大坝监控领域适宜性集成机制和改进技术。发表论文20篇、专著1部、发明专利4项。

项目摘要

近年来“无人值班、少人值守”现代大坝安全管理理念的日益重视和逐步实施,对大坝安全评估和诊断的自适应性以及智能化要求越来越受到关注。充分利用大坝安全原型监测、检测资料,结合物模和数模试验,构建大坝安全监控模型,反演大坝材料特性参数和结构安全度,拟定大坝安全预测预警指标,从而实时评估和诊断大坝的安全状况,合理馈控大坝的运行模式,业已成为保障大坝安全长效服役、实现科学防灾减灾的重要手段。项目组基于知识发现的理念,借助坝工与人工智能等学科交叉,通过大坝安全监测数据、试验数据和数值仿真计算成果等的多源信息融合,探究了在役大坝宏微观性态时空演化过程的动态推理方法,构建了大坝安全全过程监控模型、大坝宏微观性态演化过程模型,发展了大坝服役性态转异诊断与预警方法,提出了小波、支持向量机等知识发现方法的大坝监控领域适宜性集成机制和改进技术。结合研究成果,已发表论文68篇,其中被SCI收录48篇;获授权发明专利44项;获软件著作权3项。部分成果已应用于实际大坝工程安全监控和评估,为保障大坝安全服役和防灾减灾提供了重要的科技支撑。同时,本项目的高质量完成,为小波、支持向量机等方法自身的发展、推广和多方法的集成起到积极的促进作用。成果已获国家技术发明奖二等奖1项,中国专利优秀奖2项。

项目成果
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数据更新时间:2023-05-31

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