基于实测变形的高拱坝力学参数智能优选研究

摘要

由于高拱坝坝体和基岩工作条件复杂,难以准确给定计算参数,因此,基于实测变形反演高拱坝和基岩力学参数。首先采用均匀设计原理对坝体和基岩综合弹性模量进行设计参数组合,通过有限元正分析得到多个典型测点处坝体的水压分量差值样本,以水压荷载作用下的水压分量差值作为神经网络的输入,对应的待反演参数的样本值作为输出,训练神经网络建立描述待反演参数同坝体多个典型测点变形的非线性关系。然后,将实测分离出的各典型测点水压分量的差值输入到训练好的神经网络,即可得到各参数的反演值。以西南某高拱坝为例,反演分析了坝体以及坝基主要岩体的弹性模量等参数。结果表明:该方法下各典型测点水压荷载下变形计算差值同实测变形水压分量差值比较接近,可知反演得到的参数较合理,以上反演方法是可行的。