导读:本文包含了大坝安全监控论文开题报告文献综述、选题提纲参考文献及外文文献翻译，主要关键词:大坝,模型,峡江,监控系统,在线,水利枢纽,位移。
大坝安全监控论文文献综述
刘晶[1]（2019）在《基于LTS大坝安全监控混合模型研究》一文中研究指出为避免大坝损坏造成严重、不可预知的损失,需对大坝进行安全监控。以某水库大坝为例,以LTS估计方法在大坝安全监测混合模型中的应用可行性,其结论显示LTS方法的各个预测指标均明显优于传统的LS。将传统的混合模型与LTS估计方法相结合,可用于大坝安全监控预测研究。(本文来源于《水科学与工程技术》期刊2019年05期）
朱亭,张贵金,刘琦,周小录,刘茗溪[2]（2019）在《叁维可视化大坝安全监控系统研发及应用》一文中研究指出先进可靠的叁维可视化大坝安全监控系统能准确检查大坝结构,展示仪器埋设位置,提高实时监测信息及大坝安全管理的效率。通过对大坝监测数据的深入分析,并依据规范拟定应力、渗流量等监控指标对叁维数值模型进行正反分析,可确定大坝变形预警值。以湖南托口水电站为例,采用BIM技术构建了大坝实体、地形场景以及监测信息的叁维可视化模型,并开发出集成了叁维可视化模型展示、数据查询、数据展示及安全预警四大模块的大坝安全监控系统。该系统能全方位展示大坝结构、监测数据分析结果、监控指标等信息,并直观展示实时信息,实现了大坝安全监控预警,提高了大坝安全管理效率。相关经验可供类似水利水电工程的安全监控系统开发借鉴。(本文来源于《人民长江》期刊2019年07期）
郭江,张志华,付志远,雷亮,李小龙[3]（2019）在《水库大坝安全监测监控系统网络安全风险评估及防护技术解决方案》一文中研究指出水库大坝是水利枢纽工程中必不可少的主体建筑物,其投资及效益巨大,一旦发生事故,其后果和造成的灾难也非常巨大,在水库大坝安全动态化监测、智能化控制以及智慧化改造过程中,必将大数据、云平台物联网和移动互联网的风险引入到水库大坝安全监测监控系统中。文中从水库大坝安全监测监控系统网络安全风险评估入手,找出系统存在的主要问题和潜在风险,根据风险评估结果,结合水库大坝安全监测监控系统特点,制定水库大坝安全监测监控系统网络安全防护技术解决方案。(本文来源于《水电站机电技术》期刊2019年07期）
郑程之[4]（2019）在《基于吸引子分析法的大坝安全监控方法研究》一文中研究指出大坝对水库的安全运行起着决定性作用,为了避免大坝损坏带来的巨大损失,需要对大坝进行更加完善的安全监控,同时通过对监测数据和资料的分析处理估计大坝的安全程度。运行中的大坝、库水和坝基间的相互作用以及外部环境(如温度、水压和地震)都将影响大坝的实际性态,这些多种因素的影响使得大坝的监测数据时间序列具有很高的非线性特性。所以,为了更加清楚、全面地对大坝监测数据时间序列进行分析与判断,需要引入根据大坝监测数据时间序列的自身规律进行建模的非线性理论。本文主要研究内容如下:(1)基于吸引子特征量的非线性判定方法研究。根据非线性动力系统的理论,本文对比分析了Lorenz方程和Henon映射2种非线性混沌时间序列在不同噪声干扰情况下,时间反演不可逆量及吸引子特征量分别作为特征统计量时替代数据法的检验性能,证明以Hurst指数作为非线性特征量时的替代数据法显示出较强的鲁棒性,最终应用于实际工程中大坝叁个测点的位移监测数据时间序列,论证基于吸引子特征量的非线性判定法在实际工程中的有效性和实用性。(2)大坝安全监测数据序列混沌识别中合理长度的确定。针对本实际工程的监测数据序列,在进行相空间重构时分别选择不同的数据长度,研究其混沌特性随着序列长短的变化规律,选择吸引子特征量趋于稳定时的合理数据长度。结果证明,当大坝安全监测数据序列混沌识别中的序列长度在1500个时,监测数据序列的非线性特性达到平稳状态。(3)建立基于吸引子特征量的大坝位移时间序列去噪模型。将基于关联维数迭代的局部投影法去噪引入大坝位移监测时间序列分析中,详述其建模过程及步骤,经过对含噪Lorenz序列的去噪仿真证明其合理性。接着将此方法应用于PL1监测点水平位移时间序列的去噪处理,与线性小波包去噪方法进行对比,结果表明基于关联维数迭代的局部投影去噪方法可以用到大坝位移监测资料分析中,且去噪效果不错,具有一定的实用性。(4)建立基于吸引子分析法的大坝位移预测模型。本文借助吸引子分析法建立了基于最大Lyapunov指数预测方法和马尔科夫链修正的变维分形-灰色预测模型的预测方法,并与最小二乘法预测模型的预测精度进行对比。得到这两种模型均具有精度高、计算快的结论,且马尔科夫链修正的变维分形-灰色预测模型精度更高,说明多种模型的结合更能提高预测精度,可以较好地应用于大坝安全监测中。(本文来源于《西安理工大学》期刊2019-06-30）
黄华东,郭张军[5]（2019）在《大坝安全智能监控模型对比分析研究》一文中研究指出大坝安全监控模型作为大坝安全监控体系的主体,其在监控大坝施工、运行及安全性态综合评价等定量分析方面起着重要作用。伴随着机器学习技术的发展,大坝安全智能监控模型也得到了较大程度的改进,出现了大量智能监控模型。考虑到大坝安全监控模型的预测精度、鲁棒性、外延性及泛化性等性能要求,本文针对人工神经网络(ANN)模型、决策树(DT)模型、随机森林(RF)模型、极限学习机(ELM)模型、支持向量机(SVM)模型等典型监控模型的性能进行了对比分析,分析其各自的优缺点。试验结果表明:大坝安全智能监控模型总体性能优于传统监控模型,其中预测精度较传统模型有了较大提高,但智能监控模型在鲁棒性、外延性及泛化性等性能方面存在严重的不稳定性,因此进一步改善监控模型的鲁棒性、外延性及泛化性才能提高其实际应用价值。(本文来源于《中国水运(下半月)》期刊2019年06期）
胡德秀,屈旭东,杨杰,程琳,常梦[6]（2019）在《基于M-ELM的大坝变形安全监控模型》一文中研究指出针对大坝变形监测数据存在的非线性强、异常值诊断和剔除工作复杂及传统监控模型抗粗差能力差等问题,结合稳健估计理论抗粗差性强和极限学习机在处理非线性问题方面的优势,建立了基于稳健估计极限学习机的大坝变形安全监控模型。试验确定网络隐含层层数,构建4次方损失函数,采用加权最小二乘法计算输出权值,实现原始监测数据的拟合和预测。以某工程大坝变形监测数据为例进行建模分析,结果表明:以反映模型预测精度的均方误差和平均绝对百分误差及反映模型鲁棒性的中位数绝对偏差作为评价指标,基于稳健估计极限学习机的大坝变形安全监控模型的各项指标明显优于对比模型。(本文来源于《水利水电科技进展》期刊2019年03期）
巨淑君,黄会宝,冯涛[7]（2019）在《大坝安全监测信息集中集成与在线监控管理实践》一文中研究指出为规范开展大坝安全监测工作、提高大坝安全监测信息管理的实效性和及时掌握大坝安全稳定运行状况,充分利用大数据、互联网等信息技术,将流域库坝安全信息集中集成,并与大坝安全监测在线管理平台进行无缝关联,完成了流域各电站日常监测信息的及时报送、在线评判和信息反馈,可实现对大坝主要部位、关键项目的实时监控和动态管理,达到实时监管的目标。同时,提高了工作效率和质量,提升了监测自动化和智能化管理水平。(本文来源于《大坝与安全》期刊2019年02期）
李黎[8]（2019）在《大朝山大坝水平位移安全监控指标的拟定》一文中研究指出在对大朝山大坝特点及位移监测资料分析研究的基础上,采用统计分析模型为主的方法,选取温度、库水位和时效等影响因子构建大坝安全监控模型,在模型拟合效果较好的基础上,提出用置信区间法和典型小概率法拟定大朝山大坝典型河床坝段坝顶顺河向水平位移的安全监控指标,为大坝安全运行管理提供准确的预报和预警,也可用来判断大坝工作性态。(本文来源于《云南水力发电》期刊2019年01期）
陈子惟[9]（2018）在《峡江水利枢纽大坝安全监控混合模型的研究》一文中研究指出峡江水利枢纽工程是一座具有综合效益的大(一)型水利枢纽工程,是国务院确定的172项节水供水重大水利工程之一,为江西目前投资规模最大的赣江上控制性水利枢纽工程。工程建成后,可显着提高下游南昌市、赣东大堤防洪标准,改善上游航道,以及增加灌溉面积32.95万亩,发电量11.42亿度。保障峡江水利枢纽工程安全,成为管理部门的首要任务。建立峡江水利枢纽工程大坝安全监控模型,将有助于监控大坝工作性态,评估安全状况,为确保大坝的安全运行提供技术支撑。为此,本文开展了“峡江水利枢纽大坝安全监控的混合模型”研究,主要内容有:(1)绘制了峡江水利枢纽工程大坝安全监测实测资料过程线图,分析了水压、温度、时效等因素对大坝变形、渗流、应力的影响特性,归纳总结了建立混合模型的原理和方法。(2)研究了用有限元计算一系列库水位相应的变形值,然后将计算结果拟合库水位、变形值关系多项式,并与实测值对比确定调整系数构建变形水压分量确定性模型的方法;建立了水压分量由确定性模型有限元计算、时效分量和温度分量采用统计模型的峡江水利枢纽大坝变形监控混合模型,并对混合模型效果进行了分析。(3)研究了用有限元计算一系列库水位相应的坝基扬压力值,然后将计算结果拟合库水位、扬压力值关系多项式,构建渗流水压分量确定性模型的方法;建立了水压分量由确定性模型有限元计算、时效分量和温度分量采用统计模型的峡江水利枢纽大坝渗流监控混合模型,并对混合模型效果进行了分析。(4)研究了用有限元计算一系列库水位相应的应力值,然后将计算结果拟合库水位、应力值关系多项式,并与实测值对比确定调整系数构建应力水压分量确定性模型的方法;建立了应力水压分量由确定性模型有限元计算、时效分量和温度分量采用统计模型的峡江水利枢纽大坝应力监控混合模型,并对混合模型效果进行了分析。(本文来源于《南昌工程学院》期刊2018-12-01）
马福恒,胡江,叶伟[10]（2018）在《中国与瑞士大坝安全监控机制比较及启示》一文中研究指出依据"中瑞大坝安全加固项目"成果,简要归纳了瑞士的大坝安全法规和安全管理模式,深入剖析了瑞士的大坝安全监控机制;总结分析了我国水库大坝的安全管理机制和安全监控体系;在此基础上,对比分析了两国水库大坝安全监控机制的异同,认为瑞士已形成了职责明确、实用高效的大坝安全监控机制,我国已建立的大坝安全监控机制与瑞士相似,但安全管理力度不足,主动监控意识不强,实际效果相差甚远,对此,我国可借鉴瑞士大坝安全监控的成熟模式,增强主动安全监控意识;同时,建立以风险管理理念为基础的安全监控体系,并引入物联网等先进技术,提升量多面广小型水库的安全监控水平。(本文来源于《水利水电科技进展》期刊2018年05期）
大坝安全监控论文开题报告
（1）论文研究背景及目的
此处内容要求：
首先简单简介论文所研究问题的基本概念和背景，再而简单明了地指出论文所要研究解决的具体问题，并提出你的论文准备的观点或解决方法。
写法范例：
先进可靠的叁维可视化大坝安全监控系统能准确检查大坝结构,展示仪器埋设位置,提高实时监测信息及大坝安全管理的效率。通过对大坝监测数据的深入分析,并依据规范拟定应力、渗流量等监控指标对叁维数值模型进行正反分析,可确定大坝变形预警值。以湖南托口水电站为例,采用BIM技术构建了大坝实体、地形场景以及监测信息的叁维可视化模型,并开发出集成了叁维可视化模型展示、数据查询、数据展示及安全预警四大模块的大坝安全监控系统。该系统能全方位展示大坝结构、监测数据分析结果、监控指标等信息,并直观展示实时信息,实现了大坝安全监控预警,提高了大坝安全管理效率。相关经验可供类似水利水电工程的安全监控系统开发借鉴。
（2）本文研究方法
调查法：该方法是有目的、有系统的搜集有关研究对象的具体信息。
观察法：用自己的感官和辅助工具直接观察研究对象从而得到有关信息。
实验法：通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果关系。
文献研究法：通过调查文献来获得资料，从而全面的、正确的了解掌握研究方法。
实证研究法：依据现有的科学理论和实践的需要提出设计。
定性分析法：对研究对象进行“质”的方面的研究，这个方法需要计算的数据较少。
定量分析法：通过具体的数字，使人们对研究对象的认识进一步精确化。
跨学科研究法：运用多学科的理论、方法和成果从整体上对某一课题进行研究。
功能分析法：这是社会科学用来分析社会现象的一种方法，从某一功能出发研究多个方面的影响。
模拟法：通过创设一个与原型相似的模型来间接研究原型某种特性的一种形容方法。
大坝安全监控论文参考文献
[1].刘晶.基于LTS大坝安全监控混合模型研究[J].水科学与工程技术.2019
[2].朱亭,张贵金,刘琦,周小录,刘茗溪.叁维可视化大坝安全监控系统研发及应用[J].人民长江.2019
[3].郭江,张志华,付志远,雷亮,李小龙.水库大坝安全监测监控系统网络安全风险评估及防护技术解决方案[J].水电站机电技术.2019
[4].郑程之.基于吸引子分析法的大坝安全监控方法研究[D].西安理工大学.2019
[5].黄华东,郭张军.大坝安全智能监控模型对比分析研究[J].中国水运(下半月).2019
[6].胡德秀,屈旭东,杨杰,程琳,常梦.基于M-ELM的大坝变形安全监控模型[J].水利水电科技进展.2019
[7].巨淑君,黄会宝,冯涛.大坝安全监测信息集中集成与在线监控管理实践[J].大坝与安全.2019
[8].李黎.大朝山大坝水平位移安全监控指标的拟定[J].云南水力发电.2019
[9].陈子惟.峡江水利枢纽大坝安全监控混合模型的研究[D].南昌工程学院.2018
[10].马福恒,胡江,叶伟.中国与瑞士大坝安全监控机制比较及启示[J].水利水电科技进展.2018
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