一种高心墙堆石坝变形参数反演方法技术

本发明专利技术公开了一种高心墙堆石坝变形参数反演方法，涉及高心墙堆石坝监测技术领域。选取合适的反演时段，采用了响应面法构建了目标优化函数，引入模拟退火算法来对目标优化函数进行迭代优化，能够用于高心墙堆石坝变形参数反演分析模拟，为更加准确的进行数值模拟提供技术支撑。解决了传统高心墙堆石坝变形参数反演分析方法中的两点弊端：一是大量的有限元计算造成的反演效率低的问题；二是反演分析有限元计算中，未计算蠕变变形，把瞬时变形当成总变形与监测值作比较进行反演参数优化，从而导致反演得到的瞬时变形参数偏大的问题。

An inversion method for deformation parameters of high core rockfill dam

【技术实现步骤摘要】
一种高心墙堆石坝变形参数反演方法
本专利技术涉及高心墙堆石坝监测
，特别涉及一种高心墙堆石坝变形参数反演方法。
技术介绍
堆石坝是用块石、砂砾石等作为主体材料，经抛填或碾压而成的土石坝。坝体由作为支承的堆石和防渗体及他们之间的过渡层、反滤层组成。土质心墙可以与坝基内垂直和水平防渗体系相连接，因此，由土质心墙作防渗体的堆石坝，可以在深厚覆盖层上修建，是高、中坝常用的坝型。在我国西部水电开发中，在建和已建的很多高心墙堆石坝所处的地形、地质环境复杂，坝体与地基载荷大、应力水平高，大坝与基础变形机理复杂，坝体开裂风险高，调控难度大。对于正在运行的心墙堆石坝，由于坝体和坝基材料的蠕变特性，大坝的变形往往历时多年才会达到稳定。实际工程中虽然布置了变形监测点，能够真实反映大坝的变形特性，然而监测点数量有限，只能捕捉到大坝局部变形特征。因此如何全面反映大坝整体变形特性，并准确地预测大坝变形发展，从而提前做好变形调控措施至关重要，一般采用数值模拟技术来实现这个目的。数值模拟是依靠电子计算机，结合有限元软件，通过数值计算和图像显示的方法，实现对工程问题进行研究的一种方法。在此项目中，通过数值模拟技术可以全面反映大坝整体变形特性，并预测大坝变形发展规律，从而更好地调控大坝运行。然而在数值模拟过程中，选取的高心墙堆石坝数值模拟参数是否合适直接关系到模拟结果的准确性，而这些参数一般是通过室内试验或者工程类比的方法获得，室内试验由于尺寸效应以及样本与现场坝体的真实受力状态差别较大，并不能代表坝体结构的真实参数。因此，通过反演分析技术获得坝体结构的真实参数是一种有效途径。目前，高心墙堆石坝变形参数的主要反演分析方法是以试验参数或类比值为基准值，在变形参数范围内改变参数取值，然后代入有限元计算，并将计算得到的结果与监测值作比较，计算结果与监测值越接近，取的参数越接近真实参数，也就是反演参数值。每取一组参数，就要进行一次高心墙堆石坝变形有限元计算，因此，该方法需要大量的有限元计算，效率较低。另外，根据高心墙堆石坝的运行特点，坝体结构产生的总变形是瞬时变形和蠕变变形叠加的结果，而目前反演分析有限元计算中，往往只计算瞬时变形，把瞬时变形当成总变形与监测值作比较进行反演参数优化，从而导致反演得到的瞬时变形参数偏大。
技术实现思路
本专利技术的目的在于：提供了一种高心墙堆石坝变形参数反演方法，解决了传统高心墙堆石坝变形参数反演分析方法中的两点弊端：一是大量的有限元计算造成的反演效率低的问题；二是反演分析有限元计算中，未计算蠕变变形，把瞬时变形当成总变形与监测值作比较进行反演参数优化，从而导致反演得到的瞬时变形参数偏大的问题。本专利技术采用的技术方案如下：一种高心墙堆石坝变形参数反演方法，包括以下步骤：S1：结合心墙堆石坝的地质剖面图和变形监测布置图，建立心墙堆石坝三维有限元模型，并根据沉降仪埋设位置，在有限元模型中相应位置布置节点；S2：进行参数敏感性分析，即从若干材料力学参数中选取对变形敏感的参数，即得到待反演参数；S3：运用均匀设计方法设计待反演参数样本；S4：将步骤S3中得到的待反演参数样本输入步骤S1中建立的三维有限元模型中，进行有限元计算，得到变形值样本；S5：将步骤S4中得到的变形值样本进行标准化处理，得到标准化变形值，建立标准化变形值与待反演参数样本之间不含交叉项的响应面函数，并根据最小二乘法原理拟合响应面函数的系数；S6：结合心墙堆石坝原型观测数据，利用响应面函数，选取多个不同测点，建立目标优化函数；S7：引入模拟退火算法对步骤S6中建立的目标优化函数进行迭代优化，得到满足心墙堆石坝变形趋势的最佳变形参数集；S8：对变形参数集进行检验，即将反演参数代入有限元模型计算，将计算结果与原型观测数据对比，从而评价反分析参数是否合理。传统反演方法中，在目标函数的构建上，多选用最小二乘法、极大似然法、贝叶斯法等，然而这些方法普遍存在对实测数据敏感，反演得到的参数容易偏离真实值，或者需要大量的有限元正分析计算，工作量大的问题。本技术方案在步骤S5中，采用了响应面法，来构建了响应面函数，能够经过少量的有限元计算，较准确地把特征量和待反演参数间的复杂关系用较简单的表达式表达出来，并且响应面函数的物理意义明确，设计灵活，能够避免了有限元正分析计算工作量大的缺点，计算精度较高；同时，经过标准化处理，避免了由于坝体不同位置的变形方向不同而引起变形抵消，或者变形量级不同而导致变形较小的测点对目标函数的贡献小等问题。而在目标函数的优化上，传统反演方法多选用单纯形法和复合形法等直接搜索法以及人工神经网络训练法、粒子群优化算法等智能化反分析技术，然而这些方法普遍存在计算工作量大、耗时长、收敛速度慢等弊端，以及容易陷入局部极小值，解的稳定性差等问题。本技术方案在步骤S7中，引入模拟退火算法来对上述目标函数进行迭代优化，以一种时变且最终趋于零的概率转移到下一个新解，保证了能够搜索到空间内的每一个点，从而使得算法具有全局最优。进一步地，所述步骤S1与步骤S2之间还包括：S9：根据心墙堆石坝的变形特征确定反演时段。其中，所述反演时段包括第一反演时段和第二反演时段，其中第一反演时段选取蓄水间歇期作为蠕变变形的反演时段，该时段外部荷载不变，符合蠕变变形的受力特点；第二反演时段将第一反演时段中得到的反演蠕变参数作为已知参数，选取整个填筑期和运行期作为瞬时变形的反演时段。其中，所述第一反演时段中采用修正沈珠江模型；所述第二反演时段中采用邓肯-张模型。修正沈珠江模型，如公式(1-1)所示。ε(t)＝ε0+εf(1-e-αt)(1-1)其中ε0、εf分别为瞬时变形和最终蠕变变形，最终蠕变变形分解为最终体积蠕变量和最终剪切蠕变量，如公式(1-2)、公式(1-3)所示。其中σ3d为体积蠕变量随应力水平增加时减小或增加的界限值，该蠕变模型的试验参数为α,b,c,d,m1,m2,m3，总的蠕变量用Prandtl-Reuss假设，总的应变率张量可表示为公式(1-4)。邓肯-张模型，如公式(2-1)所示。dσij＝3λdεmδij+2Gtdεij(2-1)公式(2-1)中λ,Gt为拉梅常数和剪切模量，分别按公式(2-2)、公式(2-3)计算。λ＝3Bt(3Bt-Et)/(9Bt-Et)(2-2)Gt＝Et/2(1+νt)(2-3)公式(2-2)、公式(2-3)中Et,Bt为切线模量和体积模量，按公式(2-4)、公式(2-5)计算。Et＝KePa(σ3/Pa)n[1-RfSL]2(2-4)Bt＝KbPa(σ3/Pa)m(2-5)公式(2-4)中SL为应力水平，按公式(2-6)计算。其中，是摩擦角，考虑了围压对摩擦角的修正，按公式(2-7)计算。进一步地，所述步骤S3中，待反演参数样本的取值范围在基准值的基础上，本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种高心墙堆石坝变形参数反演方法，其特征在于：包括以下步骤：/nS1：结合心墙堆石坝的地质剖面图和变形监测布置图，建立心墙堆石坝三维有限元模型，并根据沉降仪埋设位置，在有限元模型中相应位置布置节点；/nS2：进行参数敏感性分析，即从若干材料力学参数中选取对变形敏感的参数，即得到待反演参数；/nS3：运用均匀设计方法设计待反演参数样本；/nS4：将步骤S3中得到的待反演参数样本输入步骤S1中建立的三维有限元模型中，进行有限元计算，得到变形值样本；/nS5：将步骤S4中得到的变形值样本进行标准化处理，得到标准化变形值，建立标准化变形值与待反演参数样本之间不含交叉项的响应面函数，并根据最小二乘法原理拟合响应面函数的系数；/nS6：结合心墙堆石坝原型观测数据，利用响应面函数，选取多个不同测点，建立目标优化函数；/nS7：引入模拟退火算法对步骤S6中建立的目标优化函数进行迭代优化，得到满足心墙堆石坝变形趋势的最佳变形参数集；/nS8：对变形参数集进行检验，即将反演参数代入有限元模型计算，将计算结果与原型观测数据对比，从而评价反分析参数是否合理。/n

【技术特征摘要】
1.一种高心墙堆石坝变形参数反演方法，其特征在于：包括以下步骤：
S1：结合心墙堆石坝的地质剖面图和变形监测布置图，建立心墙堆石坝三维有限元模型，并根据沉降仪埋设位置，在有限元模型中相应位置布置节点；
S2：进行参数敏感性分析，即从若干材料力学参数中选取对变形敏感的参数，即得到待反演参数；
S3：运用均匀设计方法设计待反演参数样本；
S4：将步骤S3中得到的待反演参数样本输入步骤S1中建立的三维有限元模型中，进行有限元计算，得到变形值样本；
S5：将步骤S4中得到的变形值样本进行标准化处理，得到标准化变形值，建立标准化变形值与待反演参数样本之间不含交叉项的响应面函数，并根据最小二乘法原理拟合响应面函数的系数；
S6：结合心墙堆石坝原型观测数据，利用响应面函数，选取多个不同测点，建立目标优化函数；
S7：引入模拟退火算法对步骤S6中建立的目标优化函数进行迭代优化，得到满足心墙堆石坝变形趋势的最佳变形参数集；
S8：对变形参数集进行检验，即将反演参数代入有限元模型计算...

【专利技术属性】
技术研发人员：郭琴琴，陈建康，吴震宇，裴亮，李艳玲，张瀚，
申请(专利权)人：四川大学，
类型：发明
国别省市：四川;51