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小湾水电站坝址区三维初始地应力场反演回归分析

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岩土力学 2008年第4期29卷 1015-1020,1026页

作者：谷艳昌郑东健郭航忠何鲜峰河海大学水电学院南京210098

基于小湾水电站坝址区工程地质地形条件,研究分析了影响工程考察域初始地应力场的基本因素及其空间分布,建立了坝址区三维有限元计算模型和初始地应力场参数空间分布模型;利用大型通用有限元软件***和地应力实测资料,借助最小二乘法原理... 详细信息

基于小湾水电站坝址区工程地质地形条件,研究分析了影响工程考察域初始地应力场的基本因素及其空间分布,建立了坝址区三维有限元计算模型和初始地应力场参数空间分布模型;利用大型通用有限元软件***和地应力实测资料,借助最小二乘法原理,以回归精度为目标函数,优化了构造挤压荷载的模拟和作用组合,实现了初始应力场空间分布模型的参数估计。计算结果表明,改进后的方法较传统方法回归精度有了较大提高,能较为合理地模拟小湾坝址区三维初始地应力场。

关键词：小湾水电站初始地应力构造运动空间分布模型

基于并行自适应变异粒子群算法的渗透系数反分析

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水力发电 2008年第2期34卷 17-19页

作者：陈睿谷艳昌河海大学水利水电工程学院

针对基于粒子群技术的反演算法计算量大、耗时长的缺点,提出了一种并行粒子群算法。同时,为了克服粒子群算法容易陷入局部极小的早熟收敛问题,采用了自适应变异技术,以克服局部收敛,加快收敛速度。结合具体算例,分析了粒子群数目和处理... 详细信息

针对基于粒子群技术的反演算法计算量大、耗时长的缺点,提出了一种并行粒子群算法。同时,为了克服粒子群算法容易陷入局部极小的早熟收敛问题,采用了自适应变异技术,以克服局部收敛,加快收敛速度。结合具体算例,分析了粒子群数目和处理器数目对加速比的影响。

关键词：自适应变异粒子群算法反分析渗透系数并行算法

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混凝土重力坝变形博弈监控模型研究

水利水电技术 2013年第11期44卷 46-48,60页

作者：李志军谷艳昌中国水利水电第十二工程局有限公司浙江杭州310004 南京水利科学研究院江苏南京210029 水利部大坝安全管理中心江苏南京210029

传统的重力坝安全监控模型考虑了水压、温度及时效等外荷载的作用,尚不能反映出大坝材料与结构特性的影响。基于博弈思想,提出大坝变形的博弈参与者,研究分析了大坝变形与大坝材料、大坝结构特性等抗因素的关系,构建了大坝安全监控博弈... 详细信息

传统的重力坝安全监控模型考虑了水压、温度及时效等外荷载的作用,尚不能反映出大坝材料与结构特性的影响。基于博弈思想,提出大坝变形的博弈参与者,研究分析了大坝变形与大坝材料、大坝结构特性等抗因素的关系,构建了大坝安全监控博弈模型的具体表达式。工程实例分析表明,本文所提出的博弈模型能够更好地模拟大坝的变形过程。

关键词：重力坝变形博弈监控模型

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基于遗传算法的GNA优化反演方法

武汉大学学报（工学版） 2010年第3期43卷 283-287页

作者：谷艳昌肖浩波南京水利科学研究院江苏南京210029 水利部大坝安全管理中心江苏南京210029 长江水利委员会长江勘测规划设计研究院湖北武汉430010

遗传优化反演方法是工程反演计算的一个重要发展方向,但是由于算法自身的局限性,导致基于单纯遗传算法的优化反演技术难以推广应用.在深入分析遗传算法特性的基础上,指出其相应的不足之处;基于此,引入神经网络算法与模拟退火算法,有机融... 详细信息

遗传优化反演方法是工程反演计算的一个重要发展方向,但是由于算法自身的局限性,导致基于单纯遗传算法的优化反演技术难以推广应用.在深入分析遗传算法特性的基础上,指出其相应的不足之处;基于此,引入神经网络算法与模拟退火算法,有机融合3种算法,扬长避短,提出了基于遗传操作的GNA优化反演新算法;算例表明,提出的融合优化反演方法计算效率高、计算精度可靠.

关键词：优化反演遗传算法人工神经网络模拟退火

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混凝土坝安全监控最小二乘支持向量机模型

长江科学院院报 2013年第5期30卷 34-37页

作者：肖浩波谷艳昌长江水利委员会长江勘测规划设计研究院武汉430010 南京水利科学研究院南京210029 水利部大坝安全管理中心南京210029

传统的混凝土坝安全监控模型难以精确反映大坝变形的非线性变化规律,一定程度上影响模型的预测效果。基于统计学习理论的支持向量机,采用结构风险最小化准则,具有结构简单、理论完备、适应性强、全局优化、训练时间短、泛化性能好等优... 详细信息

传统的混凝土坝安全监控模型难以精确反映大坝变形的非线性变化规律,一定程度上影响模型的预测效果。基于统计学习理论的支持向量机,采用结构风险最小化准则,具有结构简单、理论完备、适应性强、全局优化、训练时间短、泛化性能好等优点。将最小二乘支持向量机应用于大坝安全监控领域,建立了混凝土坝的支持向量机监控模型。工程案例证明,该模型精度较高,具有广泛的实用性。

关键词：混凝土坝最小二乘支持向量机监控模型

基于遗传算法优化支持向量机的大坝安全性态预测模型

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河海大学学报（自然科学版） 2020年第5期48卷 419-425页

作者：谷艳昌吴云星黄海兵庞琼南京水利科学研究院大坝安全与管理研究所江苏南京210029 水利部大坝安全管理中心江苏南京210029

为提高支持向量机对大坝安全性态的预测效果,提出基于遗传算法优化的GA-SVM大坝安全性态预测模型,以k-CV验证误差最小作为优化目标,引入遗传算法对支持向量机的惩罚参数c和核函数参数g进行寻优。模型以影响因子作为输入,以效应量作为输... 详细信息

为提高支持向量机对大坝安全性态的预测效果,提出基于遗传算法优化的GA-SVM大坝安全性态预测模型,以k-CV验证误差最小作为优化目标,引入遗传算法对支持向量机的惩罚参数c和核函数参数g进行寻优。模型以影响因子作为输入,以效应量作为输出,采用训练样本对支持向量机进行训练,并使用训练好的模型预测效应量。根据概率统计理论中的3σ准则,建立大坝安全性态三级指标和判别准则。以某大型水库大坝为例,建立该大坝的GA-SVM模型,并与SVM模型和逐步回归模型进行了对比验证。预测结果表明,GA-SVM模型渗压预测值与实测值最接近,预测精度较SVM模型和逐步回归模型提高了约3倍。

关键词：水库大坝安全性态预测模型遗传算法支持向量机 k-折交叉验证小波去躁逐步回归

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反演综合变形模量的改进目标函数方法

长江科学院院报 2009年第1期26卷 21-24,37页

作者：谷艳昌谷水亮南京水利科学研究院大坝安全与管理研究所南京210029 成都理工大学核技术与自动化工程学院成都610059

优化反演方法在工程反演计算过程中,需要进行反复的正演计算,对于单次正演计算规模较大的情况势必将耗费大量机时,导致效率非常低,因此有必要对其进行改进。分析引起正演计算的根本原因,并从目标函数入手,提出了相应的改进形式,完成了... 详细信息

优化反演方法在工程反演计算过程中,需要进行反复的正演计算,对于单次正演计算规模较大的情况势必将耗费大量机时,导致效率非常低,因此有必要对其进行改进。分析引起正演计算的根本原因,并从目标函数入手,提出了相应的改进形式,完成了改进形式计算求解推导,然后与传统遗传算法相结合,开发了综合变形模量的优化反演程序。将改进后的方法应用于小湾水电站工程,反演了施工期坝基综合变形模量。结果表明,所提出的改进方法,克服了传统遗传算法需要大量正演计算的固有瓶颈,极大地提高了反演计算效率,而且精度有保证。

关键词：综合变形模量优化反演目标函数改进改进遗传反演算法小湾水电站

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大尺度土坝漫顶溃决试验工程性态测试与分析

岩土工程学报 2016年第10期38卷 1881-1888页

作者：王士军谷艳昌王宏黄海兵严吉皞庞琼南京水利科学研究院江苏南京210029 水利部大坝安全管理中心江苏南京210029

漫顶是土坝溃决的主要原因。利用原体试验土坝(坝高9.7 m),应用渗流压力、水分、测斜、分布式光缆等传感器及数据采集系统,开展了漫顶溃决试验工程性态测试研究,获取了试验坝填筑、分阶段蓄水和溃决过程的渗流、温度和变形的测试数据及... 详细信息

漫顶是土坝溃决的主要原因。利用原体试验土坝(坝高9.7 m),应用渗流压力、水分、测斜、分布式光缆等传感器及数据采集系统,开展了漫顶溃决试验工程性态测试研究,获取了试验坝填筑、分阶段蓄水和溃决过程的渗流、温度和变形的测试数据及变化特征。测试结果分析表明:坝体渗流压力与库水位明显相关,坝体含水率灵敏性比渗流压力灵敏性快;坝体水平位移由向上游逐渐向下游发展,坝体最大倾度2.242°,坝顶表面最大沉降率为5.21%。测试结果为土坝灾变机理研究及溃坝早期预警提供基础数据。

关键词：土坝大尺度漫顶溃决试验测试技术

机理-数据融合与残差修正的土石坝渗压预测模型研究

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水利学报 2024年

作者：黄昊冉谷艳昌陈斯煜王士军黄海兵南京水利科学研究院大坝安全与管理研究所水利部大坝安全管理中心水利部水旱灾害防御重点实验室

机理模型预测评估土石坝渗流安全性态,物理意义明确、可解释性好,但是预测精度波动性较大。通过麻雀搜索算法(SSA)与径向基函数(RBF)对渗透系数进行反演并构建SSA-RBF渗压预测代理模型,得到模型预测值与残差序列;通过变分模态分解(VMD)... 详细信息

机理模型预测评估土石坝渗流安全性态,物理意义明确、可解释性好,但是预测精度波动性较大。通过麻雀搜索算法(SSA)与径向基函数(RBF)对渗透系数进行反演并构建SSA-RBF渗压预测代理模型,得到模型预测值与残差序列;通过变分模态分解(VMD)将残差序列进行分解,并通过长短时记忆网络(LSTM)进行训练得到残差序列修正模型;将机理模型与数据驱动模型叠加构建得到SSA-RBF-VMD-LSTM融合模型,并实现对渗压水位准确预测。工程实例表明:本文提出的模型具有较高预测精度,相比于统计模型、LSTM模型和SSA-RBF-LSTM模型,其预测精度提高了89.64%、69.59%、60.45%,且在过程线出现较大幅度变动时,该模型仍能够及时给出准确的预测值,模型稳定性与外推能力较好,具有推广使用价值。

关键词：土石坝代理模型麻雀搜索算法变分模态分解 LSTM神经网络机理-数据驱动融合