基于神经网络的不确定性大坝地基几何尺寸智能识别

"不确定性大坝地基几何尺寸智能识别初探 (2013年) - 长江科学院院报, 作者: 黄耀英, 郑宏, 向衍, 付学奎" 本文主要探讨了在面对大坝地基几何尺寸存在的不确定性时，如何通过智能识别技术来准确地确定这些尺寸。大坝地基的实际尺寸对于坝体的安全性和稳定性至关重要，因此，建立一个能够处理这种不确定性的识别模型显得尤为必要。 研究者们建立了一个基于神经网络的地基几何尺寸识别模型。他们将监测到的坝体表面相对位移作为输入数据，而混凝土坝体、岩基材料的参数以及地基的几何尺寸作为输出变量。在模型构建过程中，运用了均匀设计原理来组合不同的材料参数，通过创建一系列基于不同地基几何尺寸的大坝-地基有限元模型，模拟稳定渗流体荷载分布，从而获取用于训练神经网络的样本数据。这些样本数据反映了坝体变形与混凝土、岩基参数及地基几何尺寸之间的复杂非线性关系。 训练好的神经网络模型能够接收从实测位移数据中分离出的水压分量，通过网络自动识别出混凝土和岩基的材料属性以及地基的几何尺寸。通过算例分析，证明了该模型在不确定性大坝地基几何尺寸识别中的可行性。 文章指出，当前在确定地基几何尺寸时，业界存在不同的看法和标准。例如，有的学者建议上下游区域和地基深度取1-2倍底宽，而有的则主张取2-5倍坝高。这些差异反映了地基几何尺寸选取的复杂性和不确定性，也强调了智能识别模型在解决这一问题上的潜力。 此外，文中引用了其他研究者的观点，如徐芝纶认为在地基均匀时，较小的边界条件影响可以接受，而Bettess等人则提倡使用无限单元来更精确地处理应力分析。这些观点进一步凸显了在大坝工程中正确考虑地基几何尺寸的重要性，以及智能识别技术在提高分析准确性和效率方面的价值。 这篇论文为大坝工程领域提供了一种新的方法，利用神经网络模型对不确定性地基几何尺寸进行智能识别，这对于提升大坝安全评估的精度和可靠性具有重要意义。未来的研究可能将深入到模型的优化、扩展应用以及与其他数据分析技术的集成，以更好地服务于大坝设计和安全监控。