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文檔簡(jiǎn)介
1、大壩作為水庫(kù)的最主要建筑物,對(duì)水庫(kù)的安全運(yùn)行起著決定性作用,而土石壩作為大壩的最主要壩型之一,其安全性態(tài)評(píng)估工作更是重中之重。另一方面,新興的機(jī)器學(xué)習(xí)算法憑借其卓越的計(jì)算性能,為解決各領(lǐng)域的實(shí)際問(wèn)題提供了新思路和新手段。因此,本文通過(guò)改進(jìn)、串聯(lián)和優(yōu)化等方法,將機(jī)器學(xué)習(xí)、搜索算法與傳統(tǒng)水工理論相交叉、融合,為安全監(jiān)控模型、壩體材料參數(shù)確定、壩坡穩(wěn)定分析等土石壩安全性態(tài)評(píng)估內(nèi)容的提供新方法,促使土石壩安全性態(tài)評(píng)估結(jié)果更加準(zhǔn)確、可靠。本文主要
2、研究?jī)?nèi)容如下:
針對(duì)土石壩結(jié)構(gòu)分析中存在的多變量、強(qiáng)耦合、強(qiáng)干擾特點(diǎn),建立基于KPCA-RVM的土石壩安全監(jiān)控模型。模型利用核主元分析(KPCA)對(duì)數(shù)據(jù)降維,以減少輸入向量個(gè)數(shù)。模型以平均相對(duì)誤差為評(píng)價(jià)指標(biāo),利用相關(guān)向量機(jī)(RVM)預(yù)測(cè)土石壩沉降、滲流。實(shí)例表明:KPCA-RVM模型不但縮減了輸入向量個(gè)數(shù),而且預(yù)測(cè)效果得到顯著提升。
針對(duì)傳統(tǒng)土石壩筑壩材料參數(shù)反分析方法存在耗時(shí)長(zhǎng)的問(wèn)題,提出基于和聲搜索(HS)與多輸
3、出相關(guān)向量機(jī)(M-RVM)的反分析模型。訓(xùn)練完畢的M-RVM可高精度地模擬材料參數(shù)與大壩沉降間的復(fù)雜關(guān)系,代替有限元計(jì)算。模型將實(shí)測(cè)沉降數(shù)據(jù)作為反分析目標(biāo),采用HS搜索最佳材料參數(shù)組合。結(jié)果表明:該模型計(jì)算結(jié)果準(zhǔn)確,收斂速度快。
針對(duì)土石壩壩坡穩(wěn)定問(wèn)題中存在的非線性特征,提出基于HS與混合核相關(guān)向量機(jī)(MRVM)的壩坡穩(wěn)定安全系數(shù)估算模型。該模型引入泛化、插值能力均較強(qiáng)的混合核函數(shù),并利用H S對(duì)混合核參數(shù)進(jìn)行優(yōu)化。此后,提出
4、基于MRVM與改進(jìn)一次二階矩(AFOSM)的壩坡穩(wěn)定可靠度計(jì)算模型。M R V M將極限狀態(tài)函數(shù)顯式表達(dá),并推導(dǎo)了其導(dǎo)數(shù)形式,且AFOSM的設(shè)計(jì)驗(yàn)算點(diǎn)是位于失效面上,其計(jì)算結(jié)果更加準(zhǔn)確。實(shí)例證明:上述兩模型均具有精度高,速度快,簡(jiǎn)單易用的優(yōu)勢(shì)。
本文將機(jī)器學(xué)習(xí)算法應(yīng)用于上述三個(gè)研究?jī)?nèi)容,各模型在計(jì)算精度、速度等方面均具有明顯優(yōu)勢(shì)。在上述模型的基礎(chǔ)上,采用Matlab GUI開(kāi)發(fā)了基于機(jī)器學(xué)習(xí)的土石壩安全性態(tài)評(píng)估平臺(tái)(ER-SS
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