樂昌峽水利樞紐工程右岸壩肩邊坡滲流場邊界反演分析-論文.pdf

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1、第7期廣東水利水電No．72014年7月GUANGD0NGWATERRES0URCESANDHYDROPOWERJu1．2014樂昌峽水利樞紐工程右岸壩肩邊坡滲流場邊界反演分析李成，李毅2(1．廣東省7g-f1電力勘測設(shè)計(jì)研究院，廣東廣州510635；2．長沙理工大學(xué)7g-g1工程學(xué)院，湖南長沙410076)摘要：以確定樂昌峽水電站右岸壩肩邊坡地下水位邊界為目的，首先以現(xiàn)場監(jiān)測資料為基礎(chǔ)，通過非線性方法擬合各類地下水位邊界條件，其次建立三維有限元邊坡模型并結(jié)合遺傳神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對地下水邊界條件進(jìn)行反演，

2、最后通過有限元方法計(jì)算得到邊坡滲流場。計(jì)算結(jié)果與實(shí)測水頭較為接近，表明構(gòu)造的非線性地下水位邊界與遺傳神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)反演相結(jié)合的方法能夠解決復(fù)雜滲流場邊界水頭的確定問題，研究成果對樂昌峽工程的滲流分析以及類似工程具有一定的指導(dǎo)意義。關(guān)鍵詞：滲流；有限元；反演分析；遺傳神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)；邊坡中圖分類號：TV139．14文獻(xiàn)標(biāo)志碼：B文章編號：1008—0112(2014)07—0008—06隨著巖土力學(xué)數(shù)值分析理論和方法的日益成熟，1基于遺傳算法的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的優(yōu)化算法以及巖體測量技術(shù)的不斷進(jìn)步，基于位移、應(yīng)力、應(yīng)遺傳

3、算法作為一種新型的全局優(yōu)化搜索算法，將變、水頭及流量等實(shí)測信息的反演分析逐漸發(fā)展成為其用于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)權(quán)值和閥值的訓(xùn)練學(xué)習(xí)，能得到較好獲取巖體力學(xué)參數(shù)的重要手段¨J。陳昌彥等應(yīng)用人工的結(jié)果，它能克服BP網(wǎng)絡(luò)算法中學(xué)習(xí)效率低、收斂神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方法預(yù)測邊坡巖體的穩(wěn)定狀況；劉先珊等速度慢、容易陷入局部最優(yōu)等缺點(diǎn)，是神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)權(quán)值、采用模擬退火的交替迭代算法的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)反演了水閘閥值訓(xùn)練學(xué)習(xí)的有效方法。它適合于處理規(guī)模較大的地基的滲透系數(shù)J。目前運(yùn)用反分析來研究巖土工程并行問題，因此，當(dāng)網(wǎng)絡(luò)的結(jié)構(gòu)較龐大時，只要選擇的

4、滲流場時，多數(shù)的工作都是通過實(shí)測水頭和流量資合適的控制參數(shù)，就能夠更充分地發(fā)揮出其收斂速度料來反演各種巖土材料的滲透系數(shù)，而對于反演邊坡快、不至于陷入局部最小的優(yōu)點(diǎn)。地下邊界水頭的研究甚少。樂昌峽水利樞紐工程右岸構(gòu)造遺傳神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)主要步驟如下：①BP網(wǎng)絡(luò)初壩肩邊坡超過300ITI，風(fēng)化層深厚，開挖后將形成始化；②確定BP網(wǎng)絡(luò)權(quán)值與閾值的范圍和編碼長度；215m左右的開挖邊坡，邊坡的穩(wěn)定對于大壩的施工③初始化種群；④設(shè)定相應(yīng)的參數(shù)，執(zhí)行遺傳算法；和運(yùn)行極其重要，且邊坡的滲流場對其穩(wěn)定的影響顯其中包括對

5、群體中的個體的適應(yīng)度評價、選擇、交叉、著。由于邊坡中滲流邊界未知，用鉆孑L探測分水嶺處變異遺傳操作，進(jìn)化生成新一代的群體；反復(fù)進(jìn)行直的地下水分布相當(dāng)困難且工作量大，但邊坡的中心位至進(jìn)化到設(shè)定的代數(shù)；并由此得到進(jìn)化解(最佳染色置有3個鉆孑L，勘探出了地下水位，這為反演來得到體個體)；⑤將進(jìn)化解編碼分解為BP網(wǎng)絡(luò)所對應(yīng)的權(quán)邊界水頭分布提供依據(jù)。本文通過分析可能的邊界水值、閾值；⑥將初步得到的權(quán)值、閾值賦給BP網(wǎng)絡(luò)；頭形式，運(yùn)用滲流有限元程序，進(jìn)行計(jì)算各邊界水頭進(jìn)一步設(shè)置BP訓(xùn)練參數(shù)，再進(jìn)行BP訓(xùn)練，然

6、后仿形式下的滲流場分布，根據(jù)滲流原理，選出合理的邊真。詳細(xì)過程可參考相關(guān)文獻(xiàn)J。界形式，并根據(jù)這些邊界形式，分別將均勻設(shè)計(jì)方法2樂昌峽右岸邊坡滲流場邊界反分析及局部加密方法引進(jìn)遺傳神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，反演得到各類邊2．1待反演的穩(wěn)定滲流場邊界條件分析及有限元計(jì)算界水頭形式的參數(shù)，再計(jì)算出初始滲流場，并與勘探實(shí)際中，邊坡內(nèi)的滲流場受降雨、河道水位變化點(diǎn)實(shí)際水頭進(jìn)行比較，說明了反演正確性。也說明能的影響，隨時間的不同是一個極其復(fù)雜的非穩(wěn)定滲流夠通過遺傳神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)反演分析來解決滲流場邊界場，若對該非穩(wěn)定滲流場做反演

7、分析是特別困難的，問題這里將邊坡內(nèi)的滲流場作穩(wěn)定滲流場考慮，來反映多收稿日期：2014—04—03；修回日期：2014—06—23作者簡介：李成(1986)，男，碩士，主要從事水工結(jié)構(gòu)及巖土工程方面研究?！?·2014年7月第7期廣東水利水電No．7Ju1．2014(a)a，a。，a取值偏大時圖3邊坡背面坐標(biāo)(b)n，a，a取值合理時圖5不同。，a，a：值下游側(cè)邊界上的壓力水頭分布表2第①類函數(shù)形式局部加密樣本圖4有限兀網(wǎng)格2．2遺傳神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法反演邊界水頭樣本的選擇對神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)反演結(jié)果的影響不能忽

8、視，常用的做法是采用均勻設(shè)計(jì)樣本的分布，這里采用2種設(shè)計(jì)方案：①均勻設(shè)計(jì)樣本；②局部加密樣本，通過簡單均勻設(shè)計(jì)(表2中第1—11組樣本)估計(jì)出參數(shù)大致范圍，然后在此范圍內(nèi)均勻加密樣本(表2中第1l一20組樣本)。其中均勻設(shè)計(jì)樣本如表3、表4所示，各待反演參數(shù)的范圍由初步計(jì)算及工程經(jīng)驗(yàn)確定，其中，若n，a。，o等參數(shù)取值偏大，會出現(xiàn)如圖5(a)所示的情形，壓力水頭在邊坡背面向河床方向開始位置先向上突起再下降，這種情況與實(shí)際相悖；若取值過小，則背面的水頭等值線與水平線相當(dāng)；較為合理的情