河道防洪安全及防洪堤稳定性分析

发布时间：2017-10-26 20:12

  本文关键词：河道防洪安全及防洪堤稳定性分析

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【摘要】：白鹭湾涟水大桥工程隶属于湖南省益阳至娄底高速公路项目,该项目是区域内经济干线。桥梁跨越涟水支流,河流及两岸边坡必将会因为河道情况变化而产生各种不安全因素。本文通过计算落入河道中的桥墩对过水断面的影响、工程前后行洪断面大小、河道流速变化等情况,分析得出工程对防洪安全的影响主要为:桥梁建成后对河道的泄洪能力影响较小,两岸堤防工程受河道水位变化,会对原有堤防工程有一定的冲刷,需要进行相应的修整;大桥所在河段河道较窄,河槽较浅,主河槽过流有限,桥位上游壅高值为0.100m,影响范围为434m,发生大洪水时,会对桥上游两岸居民生产和生活造成一定的影响。然后,利用灰色关联分析法对防洪堤稳定性的影响因素进行分析。防洪堤稳定性的影响因素较多,主要有地形地貌、岩土的物理力学特性、水的作用、地震作用以及人为因素等等。分析时把影响因素归纳为坡高、坡比、平均容重、内摩擦角、内聚力、水头、堤距和荷载八个方面,并进行了灰关联度排序,排序由高到低为:内摩擦角内聚力水头堤距坡比容重坡高荷载。最后,采用灰关联的分析结果,将排序为前六位的影响因素作为输入因子,建立人工神经网络模型,并搜集工程实例样本对网络进行训练学习。用训练好的网络模型对防洪堤稳定性进行预测,预测结果与实际状态相符合。从而证明以灰色关联分析结果为基础,建立起的BP神经网络模型能够对防洪堤边坡稳定性进行方便、快捷、准确的预测。避免了利用传统计算方法需要进行的复杂计算过程,提高了判断防洪堤稳定的工作效率,具有很高的应用价值。
【关键词】：防洪安全 防洪堤稳定性 灰色关联分析 BP神经网络
【学位授予单位】：南华大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2015
【分类号】：TV871
【目录】：

• 摘要4-6
• Abstract6-12
• 第一章 绪论12-20
• 1.1 研究背景12
• 1.2 河道防洪国内外研究现状12-17
• 1.2.1 国内研究现状分析12-15
• 1.2.2 国外研究现状分析15-17
• 1.3 研究目的及意义17-18
• 1.4 主要研究内容18
• 1.5 技术路线18-20
• 第二章 白鹭湾涟水大桥工程概况20-27
• 2.1 工程概况20-22
• 2.2 区域概况22-26
• 2.2.1 流域概况22-23
• 2.2.2 气象23
• 2.2.3 水文特征23-24
• 2.2.4 地质24-26
• 2.3 本章小结26-27
• 第三章 防洪安全验算27-32
• 3.1 设计洪水27-28
• 3.2 设计水位28-29
• 3.3 工程对河道安全的影响分析29-31
• 3.4 本章小结31-32
• 第四章 灰关联分析及其在防洪堤稳定性中的应用32-49
• 4.1 灰色系统简介32
• 4.2 灰色系统理论32-34
• 4.3 灰关联分析34
• 4.4 灰关联分析模型34-40
• 4.4.1 原始数据变换34-37
• 4.4.2 模型介绍37-40
• 4.5 堤防工程级别40
• 4.6 防洪堤稳定性影响因素分析40-44
• 4.7 灰关联分析的应用44-46
• 4.7.1 数据区间化44-45
• 4.7.2 求差序列45
• 4.7.3 关联系数45-46
• 4.7.4 计算关联度46
• 4.8 灰关联分析结果46-47
• 4.9 本章小结47-49
• 第五章 人工神经网络及其在防洪堤稳定性中的应用49-77
• 5.1 人工神经网络简介49
• 5.2 神经网络基本结构49-51
• 5.2.1 神经网络处理单元49-51
• 5.2.2 转移函数51
• 5.3 前馈神经网络51-53
• 5.3.1 单层前馈神经网络52
• 5.3.2 多层前馈神经网络52-53
• 5.4 训练与回忆操作53-54
• 5.4.1 训练53-54
• 5.4.2 回忆操作54
• 5.5 BP网络54-62
• 5.6 防洪堤BP神经网络模型的建立62-63
• 5.6.1 神经网络输入信号的确定62
• 5.6.2 神经网络输出信号的确定62-63
• 5.7 数据处理63-66
• 5.7.1 数据的归一化64-66
• 5.8 程序说明66-70
• 5.9 隐含层节点的确定70-72
• 5.10 BP算法的改进72-75
• 5.10.1 存在的问题72-73
• 5.10.2 改进算法73-75
• 5.11 人工神经网络预测75
• 5.12 本章小结75-77
• 第六章 结论和展望77-80
• 6.1 结论77-78
• 6.2 展望78-80
• 参考文献80-85
• 附录一85-86
• 作者攻读学位期间的研究成果86-87
• 致谢87

【参考文献】

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1 郭海涛,张殿伦,马国芳,厚宇德;使用BP算法时应考虑的若干问题[J];佳木斯大学学报(自然科学版);2000年04期

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本文编号：1100259