基于分流比的复杂分汊河道滑坡涌浪远场传播计算方法

基于分汊河道的分流比理论,综合斜条分法和水阻力影响等经典滑速分析方法,提出一种适用于复杂分汊河道的涌浪远场传播计算方法。以雅砻江两河口水电站磨古倾倒滑坡体为例,考虑磨古倾倒滑坡体至两河口水电站坝前河道分汊的实际工况,应用所提出的方法分析两河口库区磨古倾倒滑坡体涌浪产生和传播特征,得到了二期蓄水位2785 m 工况下2 种典型滑坡滑动模式涌浪的初始浪高、坝前浪高及大坝爬高。结果表明:滑坡沿折断带滑动时滑坡涌浪至大坝浪高为9. 32 m;沿强弱倾倒分界面滑动时滑坡涌浪至大坝浪高为14. 73 m。     

水电工程大坝基岩三维随机裂隙岩体灌浆数值模拟

针对目前裂隙岩体灌浆数值模拟主要以单一裂隙或者二维裂隙网络为研究对象,且多未考虑隙宽随机性分布的现状,该文首先利用Monte-Carlo方法构建隙宽服从随机分布且耦合灌浆孔的三维随机裂隙网络灌浆模型;然后采用三维离散元软件（3DEC）模拟多级水灰比浆液在裂隙网络中的扩散过程,并分析压力场、单宽流量场的分布特征。运用该方法模拟某水电站灌浆孔基岩帷幕灌浆过程,结果表明:压力由灌浆孔壁向裂隙内呈非线性衰减,在灌浆孔附近压力衰减速率最快;浆液流量因水灰比的逐级变浓而随着灌浆时间的增加呈阶梯状下降;将模拟灌浆量和灌浆时间与实际值对比,相对误差分别为-17.11%和3.11%,模拟结果与实际值基本吻合,验证了该方法的可用性。     

基于模糊RES-云模型的坝基岩体可灌性评价研究

岩体可灌性分析与评价是大坝基岩灌浆的重点和难点,科学合理的可灌性评价对保证灌浆效果具有重要理论与工程意义。目前涉及坝基岩体可灌性的研究中缺乏多影响因素下的岩体可灌性分析,同时亦未能够考虑评价过程中的不确定性问题。针对上述问题,提出基于模糊RES(岩石工程系统Rock Engineering System)-云模型的坝基岩体可灌性综合评价方法。首先,在系统分析影响岩体可灌性的相关因素的基础上,选取地质条件、浆液性质以及灌浆工艺等方面的12个因素构建评价指标体系;其次,基于RES理论从系统的角度科学合理地确定评价因子的重要性程度,并引入模糊理论克服RES方法中对主观因素的依赖,获取指标权重;再者,利用云模型考虑岩体可灌性评价过程中的随机性和模糊性的特点实现可灌性等级与评价指标值之间的不确定映射;最后,将基于模糊RES-云模型的综合评价方法应用于国内某大型水电工程,结果表明该方法具有较高的准确性和可靠性。     

长河坝上坝运输车自动加水监控系统设计与分析

针对传统坝料加水多采用人工控制,不能准确控制加水量等问题,结合长河坝心墙堆石坝施工特点,提出了一套基于RFID(射频识别技术)、GPS(全球定位系统)、GPRS(通用分组无线服务)以及物联网技术的上坝运输车自动加水监控系统。系统具有24 h连续自动监控,水量自动控制,加水信息实时传输、查询以及加水不达标自动报警等功能。该系统的应用提高了施工效率,保障了施工质量,弥补了传统加水过程中的不足。     

基于KM和AC-BFA模糊逻辑的土石坝压实质量实时评价

针对常用的压实质量评价存在未能够实现压实质量的实时评价，且模型的精度与鲁棒性有待提高等问题，建立一种新的压实质量实时评价模型。该模型由提出的基于核方法（kernel method，KM）与自适应混沌细菌觅食算法（adaptive chaotic bacteria foraging algorithm，AC-BFA）的模糊逻辑构建，同时将被碾材料的物理参数、料源特性参数、施工过程碾压参数作为模型的输入参数，其中被碾压材料的物理参数由振动信号分解后得到的基波与一次谐波的振幅表征。工程应用表明，该模型与常用压实质量评价模型相比，不仅在精度上具有一致性与优越性，而且在加噪数据与异常数据测试中显示出更强的鲁棒性，在进一步嵌入到碾压质量实时监控系统后能够实现压实质量的实时评价。     

大坝基岩帷幕宾汉姆浆液灌浆的三维数值模拟

由于灌浆工程的掩蔽性和地质条件的复杂性,如何准确地确定复杂地质条件下浆液的扩散规律是灌浆数值模拟分析的关键及难点。目前,在水利工程中灌浆数值模拟的相关研究未考虑宾汉姆浆液扩散过程中两相流特征和大坝基岩的复杂地质条件;且主要以单一裂隙或单个灌浆孔为研究对象,均未进一步涉及浆液锋面的模拟。针对上述问题,本文建立包含不同地层、不良地质体和帷幕孔的三维精细地质信息统一模型,在CFD商用软件STAR-CCM+中采用耦合VOF法的三维非稳态宾汉姆浆液气液两相流灌浆模型,实现了宾汉姆水泥浆液在大坝基岩中的多孔分序灌浆精细模拟,并分析了浆液的扩散规律和灌后帷幕搭接情况。运用该模型模拟某水电站的基岩帷幕灌浆过程,结果表明:在一定时间范围内,浆液扩散半径随灌注时间而增加,但其变化率呈递减趋势;各序孔灌注完成后,浆液锋面搭接良好;将灌浆量和灌浆时间的模拟值与现场实测值相比,平均误差分别为9.08%和6.32%,模拟值与现场实测值基本吻合,验证了该模型的可靠性。