堆石体流变本构模型参数的智能反演

提出基于演化神经网络和序列二次规划算法的智能反演方法，通过实测变形资料对堆石坝流变本构模型参数进行反演分析，算例计算表明，该方法高效且具有全局收敛性。采用该方法对某堆石坝9参数流变模型参数进行反演分析，计算结果表明，利用反演的模型流变参数所计算的坝体流变变形与实测资料在发展规律及数值上均比较吻合。最后采用反演后的参数对该堆石坝后期变形进行了考虑流变效应的流变计算，预测出该堆石坝的后期变形量，预测结果合理可信。     

双江口高堆石坝坝料流变特性及三维有限元分析

300 m级高堆石坝的流变变形不可忽略。对最大坝高达到312 m的双江口心墙堆石坝上下游坝壳料进行了流变试验,发展和完善了计算流变变形的数学模型并整理了相关计算参数,采用三维有限元方法分析了流变对大坝变形的影响。结果表明:(1)坝料流变引起的广义剪应变随应力水平的增加而增加,引起的体积应变增量随围压的增加而增加,亦随应力水平的增加而增加;(2)流变引起的变形增量在填筑与蓄水期为自上下游两侧向心墙方向挤压,而在运行期则是由心墙向上下游两侧挤压;(3)考虑流变变形后蓄水期坝体最大沉降增加约22%,而运行期的流变变形相对较小。     

基于变异粒子群算法的大坝土料流变参数反演——以观音岩混合坝为例

观音岩水电站混合坝在竣工后发生了较大的流变变形,导致土石坝坝段在蓄水一个月后出现了裂缝。为分析坝体裂缝产生的原因,采用并行变异粒子群算法,根据观音岩混合坝竣工后的坝体沉降观测数据反演了筑坝堆石料和心墙料的流变参数。进一步根据反演参数进行了坝体的三维有限元计算,分析和预测了大坝在蓄水期和运行期的变形特性。结果表明,较大的蓄水期不均匀沉降及较大的坝体流变变形是坝体产生裂缝的主要原因。     

基于免疫遗传算法的堆石坝流变反演分析

过大的堆石坝流变变形有可能会引起坝体结构破坏,影响坝体的正常运行。为保障大坝安全运行,需要控制大坝坝体变形,而合理的坝体土料参数选择是计算模拟大坝变形的先决条件。结合瀑布沟水电站心墙堆石坝的施工、运行监测资料以及室内三轴试验成果,采用基于免疫遗传算法(IGA)的参数反演方法,反演分析堆石坝材料流变参数。根据反演分析结果进行堆石坝有限元分析,计算结果与实际监测值较为吻合,表明该算法具有较高的可靠性,对大坝变形的预测与控制有重要意义。     

三峡茅坪溪沥青混凝土心墙堆石坝应力变形分析

茅坪溪沥青混凝土心墙堆石坝是三峡工程挡水建筑物的重要组成部分。为了研究坝体及心墙在施工和蓄水条件下的工作性状,分别使用邓肯Eμ模型和清华非线性解耦KG模型,对茅坪溪沥青混凝土心墙堆石坝进行了应力和变形的有限元计算分析。计算中对心墙沥青混凝土使用了参照现场钻孔芯样试验成果修正后的强度和变形参数。根据计算结果,坝体及心墙的应力和变形值均处在合理范围之内,表明茅坪溪防护坝采用沥青混凝土心墙堆石坝坝型,并利用现场开挖料分区填筑的坝体设计方案是合理和可行的。通过对比分析,还对坝体的施工程序提出了建议。     

塘冲堆石坝施工期沉降反演分析及长期变形预测

在整理分析塘冲水库面板堆石坝施工期沉降观测资料的基础上,采用模拟退火算法对坝体堆石料邓肯E-B模型的参数及流变模型参数进行反演分析。反演结果表明,基于反演参数的沉降计算值与实测值吻合很好,在反演参数的基础上对蓄水后坝体的长期变形进行预测,预测结果表明,坝体的流变变形量不大,最终大坝的变形、面板应力应变、各周边缝变形均在在合理范围以内,满足设计要求。     

地震作用下复合土工膜心墙堆石坝应力变形分析

复合土工膜心墙堆石坝是为了防止堆石坝渗流和应力变形问题而设计的一种新型坝体。以白龙江某复合土工膜心墙堆石坝为例,建立三维有限元模型,并利用MIDAS/GTS大型岩土分析软件,对正常蓄水期、正常蓄水期加8度地震烈度和无膜情况三种工况下坝体和复合土工膜心墙的应力变形进行了模拟,分析了地震作用下复合土工膜对坝体应力变形的影响。比较发现,复合土工膜在很大程度上抑制了坝体的应力变形。     

公伯峡面板堆石坝堆石流变特性反演分析

为了分析堆石流变特性及其对公伯峡混凝土面板应力变形的影响,利用原位观测资料对公伯峡面板堆石坝的变形性态进行分析,采用Merchant黏弹性流变模型,反演计算得到相应的流变参数,并用反演得到的流变参数对大坝受力变形进行计算分析。结果表明:堆石的流变作用较明显,流变期间沉降计算值与实测值的变化规律较吻合,堆石流变对面板应力变形、垂直缝和周边缝变形有较大影响;所采用的流变模型和反演得到的流变参数较合理,能够预测面板坝轴向应力和裂缝的发展趋势。     

基于ABAQUS的心墙土石坝拱效应研究

土石坝心墙拱效应是影响大坝安全稳定运行的重要因素,为了研究心墙拱效应的影响因素,采用ABAQUS软件建立三维有限元模型,利用其二次开发平台,编写并调用邓肯-张E-B模型子程序,将心墙坡度和干密度作为敏感参数,对某心墙堆石坝竣工期与蓄水期进行有限元静力计算,通过试算拟合得到变化干密度和变化变形模量的"等效关系",分析了心墙坡度、干密度两个因素对心墙拱效应的影响。结果表明,增大心墙坡度和干密度可以有效减弱拱效应。     

堆石料流变模型参数敏感性分析的正交试验法

基于七参数流变模型的堆石料流变分析已在面板堆石坝应力变形分析中得到广泛采用,但目前关于该流变模型参数对于坝体应力变形的敏感性研究还不够深入。为此,本文采用正交试验法,以公伯峡面板堆石坝为依托,以坝体最大沉降位移V、面板挠度δ和面板顺坡向应力σ作为敏感性分析的主要试验指标,进行七参数流变模型参数关于这些试验指标的敏感性分析。结果表明,对指标V、δ、σ来讲,因素m1的影响最大,其次是b和m2,这3个参数的敏感性作用显著;而α、c、d和m3对各指标的影响不够显著,参数敏感性低。因此,在采用七参数流变模型进行面板堆石坝流变分析时,应将m1、b和m2作为流变参数分析与选择的重点。本文研究成果可以为面板堆石坝流变分析时合理选择流变模型参数提供参考依据。     

面板堆石坝瞬时变形和流变变形参数的联合反演

堆石坝变形包括瞬时弹塑性变形及时间相关的流变变形,从实际的监测变形中精确区分这两种变形有一定技术难度。本文将瞬时及流变变形参数的反演问题转化为一个组合优化问题,采用智能优化算法寻找最佳的堆石变形参数。研究中,首先拟定了多种变形参数样本,采用有限元法计算坝体变形;然后采用径向基神经网络训练上述样本,建立堆石变形参数与坝体变形之间的映射关系;最后根据坝体实际变形测量值,采用多种群遗传算法优化得到坝体瞬时及流变变形参数。采用径向基神经网络替代有限元可节省计算时间,提高计算效率;而多种群遗传优化算法可避免传统遗传算法早熟问题。用反演参数再次计算得到的水布垭坝体沉降与实测值吻合较好。     

某水电站混合坝接头坝顶开裂成因分析

针对混合坝接头处存在软硬材料的接触界面并易产生坝顶裂缝的问题,以某水电站混合坝工程为例,针对其在初次蓄水后心墙堆石坝接头部位坝顶出现多处裂缝的现象,通过考虑坝料的湿化与流变特性,采用有限元耦合变形倾度法对右岸心墙堆石坝及接头坝段开展了三维数值仿真分析。结果表明:(1)蓄水引起的上游堆石湿化变形是导致接头坝顶开裂的主要原因;(2)接头部位的坝料受下部混凝土接头斜坡的支撑约束,沉降位移明显小于上游堆石,导致变形不协调,引起土体开裂;(3)坝顶沉降梯度较大是坝顶出现裂缝的主要原因,其中沿坝体顺河向的坝顶沉降梯度引起的裂缝与坝轴线平行,沿坝顶顺河沉降梯度引起的裂缝与坝轴线垂直。对比实际坝顶开裂部位,初步判断当坝顶不均匀沉降梯度0.6%时,产生开裂的概率较高。研究所得成果可为混合坝的设计施工提供参考。     

面板堆石坝非线性变形特性及分区影响研究

为了定量分析堆石料分区及其力学特性差异对面板堆石坝变形的影响,采用非线性有限元法,对坝高200 m级的典型面板堆石坝开展竣工期、蓄水期和变形稳定期的变形计算,重点分析5种不同主、次堆石分区方案和4种不同主、次堆石料模量比方案对大坝变形的影响。通过变形分布规律和极值变化规律对比分析表明:不同主、次堆石区分界对坝体变形分布规律的总体影响较小,坝体沉降极值变化不超10%;蓄水期坝体最大流变约占最大坝高的0.14%;减小次堆石料模量,则坝体流变效应逐渐增强。     

潘口面板坝施工及蓄水初期安全监测成果分析

为了解潘口水电站面板堆石坝在施工期及蓄水初期的工作性态,分别进行了大坝外部位移、坝体内部位移、面板应力应变、渗流等项目的监测。监测成果分析表明,大坝沉降、内部位移、周边缝的变形等相比于同级别其他面板堆石坝的实测值均略偏小。大坝变形符合堆石坝的一般规律,蓄水后无明显突变和异常。初步判断,大坝的工作状态是正常、安全的。     

湿化及流变对不同软岩料利用范围面板坝应力变形的影响

为研究不同软岩料分区范围下湿化及流变特性对面板堆石坝的应力及变形影响。查找、对比软岩料的湿化及流变模型,分析和研究已有的软岩料湿化及流变特性的有限元实现方法。以某面板堆石坝为例,按软岩料的不同填筑范围制定两种计算方案,分别进行大坝的三维有限元应力变形计算,然后通过对比分析两种计算方案的计算结果,系统总结软岩料不同填筑范围对面板堆石坝应力变形的影响规律。结果表明:随着软岩料利用范围的扩大,坝体的流变范围也随之扩大,相应的垂直位移、水平位移位移及面板的挠度也随之增大。因此,在实际面板砂砾石坝工程设计中,进行软岩料的扩大利用时需要合理的制定软岩料填筑范围。     

软岩料填筑面板堆石坝的流变和湿化效应研究

为了研究不同时期下软岩料流变及湿化效应对面板堆石坝的应力及变形影响。对比软岩料的流变和湿化模型,分析已有的软岩料流变、湿化效应的有限元实现方法。以某面板堆石坝为例,按大坝的不同时期和是否考虑流变、湿化效应制定了4种计算工况,分别进行大坝的三维有限元应力变形计算,通过对比分析4种工况的计算结果,系统总结了软岩料的流变、湿化效应对软岩料填筑面板坝在竣工期和蓄水期应力变形的影响规律。结果表明:无论是竣工期还是蓄水期,在考虑流变和湿化后,大坝横断面最大垂直位移、水平位移、大主应力均有显著的增加,但相对而言在蓄水期增加的更多。可见软岩料的流变和湿化效应对软岩料填筑面板坝应力变形有较大的影响,且在蓄水期影响更加明显。     

考虑振动碾压引起的颗粒破碎对堆石坝变形计算的影响

采用振动碾压填筑堆石坝的过程中,堆石料会发生大量的颗粒破碎,导致粗粒含量减小,细颗粒含量增加,碾压后的级配与设计级配已经不再相同。然而,目前在可研和初设阶段,开展现场碾压试验难度大,而有限元计算大坝变形时采用的堆石料计算参数往往都是设计级配(未考虑碾压)的三轴试验结果。实际上,设计级配的变形模量比碾压后级配(相同密度条件下)的试验结果高。本文参考已建大坝碾压时颗粒破碎的实测结果,采用考虑颗粒破碎的状态相关的堆石料弹塑性本构模型,开展了大坝施工和蓄水的有限元分析研究,计算结果表明:是否考虑碾压过程中的颗粒破碎对大坝变形计算结果有着较大的影响,如果在三轴试验或计算分析中不考虑这个因素,会明显地低估大坝的变形,对大坝的安全性评价是十分不利的,这可能是目前有限元计算的高坝沉降变形比实测偏小的主要原因之一。     

考虑后期变形影响的高面板堆石坝工作性态

由于面板堆石坝工作条件复杂,受到尾水位升降等干湿循环的影响会产生湿化变形;又由于堆石料处在高坝高应力状态下,会导致由颗粒破碎引起随时间变化的流变变形。认为高坝有限元计算必须考虑这两者引起的后期变形的影响。对某超高混凝土面板堆石坝进行了考虑后期变形与不考后期变形的对比计算,结果表明后期变形较大程度上改变了大坝的变形和应力,对面板变形和应力影响甚大。     

Deformation early-warning index for heightened gravity dam during impoundment period

The mechanical parameters of materials in a dam body and dam foundation tend to change when dams are reinforced in aging processes. It is important to use an early-warning index to reflect the safety status of dams, particularly of heightened projects in the impoundment period.Herein, a new method for monitoring the safety status of heightened dams is proposed based on the deformation monitoring data of a dam structure, a statistical model, and finite-element numerical simulation. First, a fast optimization inversion method for estimation of dam mechanical parameters was developed, which used the water pressure component extracted from a statistical model, an improved inversion objective function, and a genetic optimization iterative algorithm. Then, a finite element model of a heightened concrete gravity dam was established, and the deformation behavior of the dam with rising water levels in the impoundment period was simulated. Subsequently, mechanical parameters of aged dam parts were calculated using the fast optimization inversion method with simulated deformation and the water pressure deformation component obtained by the statistical model under the same conditions of water pressure change. Finally, a new earlywarning index of dam deformation was constructed by means of the forward-simulated deformation and other components of the statistical model. The early-warning index is useful for forecasting dam deformation under different water levels, especially high water levels.