基于混凝土重力坝上游库水位及降雨对其坝基扬压力影响的滞后效应及其非线性特征，建立了考虑环境量非线性影响过程的混凝土重力坝坝基扬压力监测模型，将上游库水位及降雨对坝基扬压力的影响视为一个正态分布过程，并采用量子遗传算法，对相应滞后天数和影响天数进行智能寻优，以提高拟合及预测精度。最后，以某混凝土重力坝为例，采用上述方法对其A6-UP-01测点扬压力测值进行拟合和预测，通过与坝基扬压力实测值对比分析，验证了本文方法优于传统坝基扬压力统计模型，具有一定科学和实践应用价值。
Abstract
In view of the lag effect and the nonlinear characteristics of the influence of upstream water level and rainfall on the uplift pressure of concrete gravity dam, a monitoring model of the concrete gravity dam considering the nonlinear environmental influence is established. The influential process is regarded as a normal distribution process and the lagging days and influential days are optimized by improved quantum genetic algorithm to raise the fitting and forecasting accuracy. Finally, a concrete gravity dam is taken as an example and the corresponding uplift pressure series of the measuring point A6-UP-01 are fitted and predicted with the proposed method. Through comparison between measured data and predicted data, the proposed method is verified superior to the traditional statistic model and it is of scientific and practical application value.
关键词
混凝土重力坝 /
扬压力 /
滞后效应 /
传统统计模型 /
分组量子遗传算法
Key words
concrete gravity dam /
uplift pressure /
hysteresis effect /
traditional statistical model /
classified quantum genetic algorithm
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