【技术实现步骤摘要】
本专利技术属于大坝安全，尤其是涉及一种大坝力学参数动态跟踪分析方法及应用。
技术介绍
1、水利水电工程是调控水资源时空分布、优化水资源配置以及保障国民经济和社会可持续发展等的重要基础设施。水库大坝运行安全与防洪安全、经济安全、生态安全以及社会公众安全等密切相关，一直以来都受到各级政府和坝工界的高度重视。上个世纪50年代至70年代末，我国开工建设了各类水库大坝工程79500余座，占国内大坝总数的80％以上。然而，由于水文系列资料短缺、设计和施工技术落后等原因，早期建设的部分大坝普遍存在防洪标准低、工程质量差等问题，再加上运行期管理维护不善，随着服役时间的增长，大坝老化病害逐渐显露，由此带来的隐患病害问题日益凸显。例如新安江重力坝下游面表层混凝土碳化十分严重，粗骨料裸露、砂浆泥化，基本丧失强度。1978年以后，随着设计施工技术的迅速发展，我国大坝工程建设质量普遍提高，并且在服役过程中逐渐重视管理维护，总体安全状况大有改善，但由材料老化问题带来的潜在安全隐患仍是不可避免和不可忽视的。新时期，随着大坝老龄化问题日益突出，对材料力学性能参数进行反分析，揭示其时间演化规律，有助于及时合理预测参数值及其发展变化趋势，在大坝结构性态快速分析的需求下能够避免参数实时反演分析带来的高昂计算成本，对于及时了解大坝结构工作性态，保障大坝运行安全具有重要意义。
2、目前，在大坝工程中，以近似法为核心开展的材料参数反分析研究将大坝整体看作为一个静态系统，在分析过程中未考虑内部材料性能的时变特性以及各种不确定性因素，使得连续反演得到的最优参数值很
技术实现思路
1、本专利技术第一个目的是针对现有技术存在的问题，提供一种大坝力学参数的动态跟踪分析方法，以对运行期的坝体力学参数及其演变规律进行在线快速分析，可为大坝安全评价分析提供及时可靠的依据。
2、为了实现上述目的，本专利技术采用的技术方案是：
3、一种大坝力学参数的动态跟踪分析方法，包括以下步骤：
4、s1、根据实际工程应用需求，选择待分析的坝体力学参数，剖析力学参数演化分析过程中的随机因素和不确定性因素；
5、s2、以坝体力学参数为内部状态变量，选择与坝体力学参数有一定关系且可量测的效应量为外部可观测变量，分析内部状态变量与外部可观测变量之间的关系，构建状态空间模型；
6、s3、以状态空间模型为参考，构建用于力学参数演化分析的动态贝叶斯网络模型，并确定模型中的节点以及节点之间的依赖关系；
7、s4、确定内部状态变量及模型参数的初始概率分布，即尽可能合理地确定初始值(即t＝0时刻的变量值)，再依据初始值中的不确定性构造高斯分布或均匀分布；
8、s5、当外部观测变量更新时，利用辅助粒子滤波算法进行系统辨识，从观测数据中推理得到内部状态变量和模型参数的概率性估计值，即可在线跟踪分析力学参数值。
9、在采用上述技术方案的同时，本专利技术还可以采用或者组合采用如下技术方案：
10、作为本专利技术的一种优选技术方案：步骤s2中，状态空间模型包含两个部分：①状态方程，描述内部状态变量随时间的演变过程；②观测方程，描述不可观测的内部状态变量与外部可观测变量之间的关系；
11、对于任意动态连续系统，其状态空间模型可表示为：
12、xt＝f(xt-1,ut)+γt##(1)
13、zt＝h(xt,ut)+ωt#(2)
14、式(1)为状态方程，xt-1和xt分别为t-1和t时刻的状态向量，γt为过程噪声；
15、式(2)为观测方程，zt表示随时间变化的观测值，ωt为观测噪声；
16、ut为系统的输入向量，f、h可以为函数式或任意方法表示的变量间的关系。
17、作为本专利技术的一种优选技术方案：步骤s2中，状态空间模型的构建方法具体包括：
18、s201、通过查阅文献，确定待分析力学参数随时间变化的一般表达式；
19、s202、利用欧拉法或一阶龙格库塔法对步骤s201中的连续型表达式进行离散，构建力学参数演变的状态方程；
20、以欧拉法为例，假设x是关于t的连续函数，记为x＝f(t)，则其离散形式可以写成：
21、
22、式中，可由显式欧拉法表示为f′(t)为x＝f(t)对时间t的导数，k表示周期，第k次计算；
23、s203、选择与待分析坝体力学参数有一定关系且可量测的效应量为外部可观测变量，利用数据模型或者数值仿真模型建立观测方程来描述坝体力学参数与外部可观测变量之间的关系；
24、s204、利用步骤s1以及式(1)、(2)、(3)构建用于力学参数演化分析的状态空间模型。
25、作为本专利技术的一种优选技术方案：步骤s3中，动态贝叶斯网络模型是贝叶斯网络在时间变化过程上的扩展，在考虑系统外部影响因素的同时建立系统内部变量间的相互关联，既能表达变量之间的概率依存关系，又可描述变量随时间演变过程；
26、步骤s3具体方法为：参考步骤s2建立的力学参数演化的状态空间模型，提取动态方程中涉及的状态变量、观测变量、模型参数等以及它们之间相关关系来构建用于力学参数演化分析的动态贝叶斯网络模型。
27、作为本专利技术的一种优选技术方案：步骤s5中，辅助粒子滤波算法基本思想为假设在动态贝叶斯网络中，状态变量组成的向量记为x，t时刻状态向量可能的取值记为xt；观测变量组成的向量记为y，t时刻观测向量的观测值记为yt；假设已经抽取了t时刻状态变量的一组随机样本为{xt(1),xt(2),…,xt(n)}，以及对应的权重为{ωt(1),ωt(2),…,ωt(n)}，那么它们组合起来就代表了对t时刻后验概率密度p(xt|yt)的蒙特卡罗重要性采样估计；当时间增加到t+1时刻，在观测数据yt+1的更新后，再接着从后验概率密度p(xt+1|yt+1)中抽取一组随机样本；粒子滤波的主要工作即为基于上一时刻状态变量的样本值{xt(1),xt(2),…,xt(n)}，利用状态方程生成当前状态变量的样本值{xt+1(1),xt+1(2),…,xt+1(n)}，而实现这个过程最有效的方法是允许相邻时间步之间状态变量的样本值在状态空间中依概率转移；
28、结合上述定义，步骤s5中，辅助粒子滤波算法的具体为：
29、s501、在当前时刻的状态变量中抽样；对于k＝1,2,…,n，取xt+1的一个估计值μt+1(k)，比如可以是p(x本文档来自技高网...
【技术保护点】
1.一种大坝力学参数动态跟踪分析方法，其特征在于：所述方法包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的大坝力学参数动态跟踪分析方法，其特征在于：步骤S2中，状态空间模型包含两个部分：①状态方程，描述内部状态变量随时间的演变过程；②观测方程，描述不可观测的内部状态变量与外部可观测变量之间的关系；
3.根据权利要求2所述的大坝力学参数动态跟踪分析方法，其特征在于：步骤S2中，状态空间模型的构建方法具体包括：
4.根据权利要求1所述的大坝力学参数动态跟踪分析方法，其特征在于：步骤S3具体方法为：参考步骤S2建立的力学参数演化的状态空间模型，提取动态方程中涉及的状态变量、观测变量、模型参数等以及它们之间相关关系来构建用于力学参数演化分析的动态贝叶斯网络模型。
5.根据权利要求1所述的大坝力学参数动态跟踪分析方法，其特征在于：步骤S5中，辅助粒子滤波算法基本思想为假设在动态贝叶斯网络中，状态变量组成的向量记为X，t时刻状态向量可能的取值记为xt；观测变量组成的向量记为Y，t时刻观测向量的观测值记为yt；假设已经抽取了t时刻状态变量的一组随机样本为
6.根据权利要求1-5中任意一项所述的大坝力学参数动态跟踪分析方法在大坝安全监测与评估方面的应用。
...【技术特征摘要】
1.一种大坝力学参数动态跟踪分析方法，其特征在于：所述方法包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的大坝力学参数动态跟踪分析方法，其特征在于：步骤s2中，状态空间模型包含两个部分：①状态方程，描述内部状态变量随时间的演变过程；②观测方程，描述不可观测的内部状态变量与外部可观测变量之间的关系；
3.根据权利要求2所述的大坝力学参数动态跟踪分析方法，其特征在于：步骤s2中，状态空间模型的构建方法具体包括：
4.根据权利要求1所述的大坝力学参数动态跟踪分析方法，其特征在于：步骤s3具体方法为：参考步骤s2建立的力学参数演化的状态空间模型，提取动态方程中涉及的状态变量、观测变量、模型参数等以及它们之间相关关系来构建用于力学参数演化分析的动态贝叶斯网络模型。
5.根据权利要求1所述的大坝力学参数动态跟踪分析方法，其特征在于：步骤s5中，辅助粒子滤波算法基本思想为假设在动态贝叶斯网络中，状态变量组成的向量...
【专利技术属性】
技术研发人员：朱茜，张帅，杨飞，
申请(专利权)人：中国电建集团华东勘测设计研究院有限公司，
类型：发明
国别省市：
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