高心墙堆石坝弹塑性动力反应分析及地震易损性研究
发布时间：2022-01-22 05:25
采用改进PZC弹塑性模型和动力固结有限元程序SWANDYNE Ⅱ,对糯扎渡高土石坝进行动力分析,直接得到大坝永久变形,为地震易损性研究提供计算基础.采用坝顶相对震陷率作为易损性性能参数,根据糯扎渡高土石坝所在区域的主要潜在震源区内统计地震情况,从PEER中选取60条吻合较好的地震动记录.基于性能的大坝抗震设防水准和土石坝震害等级,提出适合高土石坝的性能水平划分.引入人工神经网络方法,结合多条带分法,提出基于ANN-MSA的高土石坝地震易损性分析方法.该方法通过对选取的地震动记录调幅处理,利用SWANDYNE Ⅱ程序对地震动进行分析,得到不同PGA的坝顶相对震陷率,作为训练样本和检验样本.采用RBFNN对训练样本进行训练,利用训练和检验后的模型预测坝顶相对震陷率.结合ANN预测结果和MSA方法,对糯扎渡高土石坝进行地震易损性分析,计算出该大坝的三维地震易损性曲面.
【文章来源】：浙江大学学报(工学版). 2020,54(07)北大核心EICSCD
【文章页数】：11 页
【部分图文】：
地震动输入加速度时程Fig.5Time-historyofinputmotiont/s(b)
析和RBF神经网络仿真得到的震陷率，相对误差E=(δRδf)/δf.从表7可知，训练样本的相对误差绝对差的最大值为3.16%，误差均较小，说明对坝顶相对震陷率的RBF神经网络训练是合理有效的.采用训练好的模型对20个检验样本预测，检验样本相对误差绝对差的最大值为2.34%，说明RBFNN的预05101520t/s05101520t/s1.00.60.20.20.61.0PGA/(m·s2)1.00.60.20.20.61.0PGA/(m·s2)(a)水平向(b)竖直向图12LomaPrieta地震波Fig.12LomaPrietaearthquakewave0.10.20.30.40.50.60.7(a)PGA=0.2g(b)PGA=0.4g(c)PGA=0.6g1.81.41.00.60.40.21.61.20.82.82.01.20.80.42.41.6单位：m单位：m单位：m图13坝体永久变形等值线图Fig.13Contourlinesofpermanentdisplacements表6高土石坝性能水平划分Tab.6Gradeofperformancelevelofhighearthrockfilldam性能水平性能描述δPL1轻微破坏坝顶震陷量不超过50cm(0.5/H)×100%PL2中等破坏50年超越概率10%作用下坝顶相对震陷率amax1.8PL3较重破坏100年超越概率2%作用下坝顶相对震陷率amax1.8PL4严重破坏100年超越概率2%作用下坝顶相对震陷率加1m安全超高amax1.8+(1.0/H)×100%第7期靳聪聪,等：高心墙堆石坝弹塑性动力反应分析及地震易损性研究[J].浙江大学学报：工学版,2020,54(7):1390–1400.1397
【参考文献】：
期刊论文
[1]高土石坝动力弹塑性与黏弹性分析方法比较研究[J]. 魏匡民,陈生水,李国英,米占宽. 岩石力学与工程学报. 2019(05)
[2]基于MSA法的高心墙堆石坝地震沉降易损性分析[J]. 庞锐,孔宪京,邹德高,徐斌. 水利学报. 2017(07)
[3]基于IDA的高面板堆石坝抗震性能评价[J]. 孔宪京,庞锐,邹德高,徐斌,周扬. 岩土工程学报. 2018(06)
[4]循环荷载作用下心墙掺砾土动应力应变孔压模型[J]. 聂章博,迟世春. 大连理工大学学报. 2016(06)
[5]土动力学与岩土地震工程[J]. 蔡袁强,于玉贞,袁晓铭,王军,郭林. 土木工程学报. 2016(05)
[6]基于性能的高土石坝抗震风险分析[J]. 王琪,朱晟,冯燕明. 水力发电. 2016(04)
[7]考虑流固耦合作用的高土石坝动力分析[J]. 吴永康,王翔南,董威信,于玉贞. 岩土工程学报. 2015(11)
[8]掺砾心墙土料的动强度特性研究[J]. 杜晓东,迟世春,聂章博. 水利与建筑工程学报. 2014(03)
[9]基于三维多重机构模型的土石坝地震反应分析[J]. 高原,方火浪. 防灾减灾工程学报. 2013(04)
[10]紫坪铺面板堆石坝三维有限元弹塑性分析[J]. 孔宪京,邹德高,徐斌,周扬,刘京茂. 水力发电学报. 2013(02)
博士论文
[1]高心墙堆石坝流固耦合弹塑性地震动力响应分析[D]. 董威信.清华大学 2015
[2]土石坝震害预测及快速评估方法研究[D]. 梁海安.中国地震局工程力学研究所 2012
硕士论文
[1]心墙掺砾土料的动强度特性研究[D]. 杜晓东.大连理工大学 2014
本文编号：3601625
【文章来源】：浙江大学学报(工学版). 2020,54(07)北大核心EICSCD
【文章页数】：11 页
【部分图文】：
地震动输入加速度时程Fig.5Time-historyofinputmotiont/s(b)
析和RBF神经网络仿真得到的震陷率，相对误差E=(δRδf)/δf.从表7可知，训练样本的相对误差绝对差的最大值为3.16%，误差均较小，说明对坝顶相对震陷率的RBF神经网络训练是合理有效的.采用训练好的模型对20个检验样本预测，检验样本相对误差绝对差的最大值为2.34%，说明RBFNN的预05101520t/s05101520t/s1.00.60.20.20.61.0PGA/(m·s2)1.00.60.20.20.61.0PGA/(m·s2)(a)水平向(b)竖直向图12LomaPrieta地震波Fig.12LomaPrietaearthquakewave0.10.20.30.40.50.60.7(a)PGA=0.2g(b)PGA=0.4g(c)PGA=0.6g1.81.41.00.60.40.21.61.20.82.82.01.20.80.42.41.6单位：m单位：m单位：m图13坝体永久变形等值线图Fig.13Contourlinesofpermanentdisplacements表6高土石坝性能水平划分Tab.6Gradeofperformancelevelofhighearthrockfilldam性能水平性能描述δPL1轻微破坏坝顶震陷量不超过50cm(0.5/H)×100%PL2中等破坏50年超越概率10%作用下坝顶相对震陷率amax1.8PL3较重破坏100年超越概率2%作用下坝顶相对震陷率amax1.8PL4严重破坏100年超越概率2%作用下坝顶相对震陷率加1m安全超高amax1.8+(1.0/H)×100%第7期靳聪聪,等：高心墙堆石坝弹塑性动力反应分析及地震易损性研究[J].浙江大学学报：工学版,2020,54(7):1390–1400.1397
【参考文献】：
期刊论文
[1]高土石坝动力弹塑性与黏弹性分析方法比较研究[J]. 魏匡民,陈生水,李国英,米占宽. 岩石力学与工程学报. 2019(05)
[2]基于MSA法的高心墙堆石坝地震沉降易损性分析[J]. 庞锐,孔宪京,邹德高,徐斌. 水利学报. 2017(07)
[3]基于IDA的高面板堆石坝抗震性能评价[J]. 孔宪京,庞锐,邹德高,徐斌,周扬. 岩土工程学报. 2018(06)
[4]循环荷载作用下心墙掺砾土动应力应变孔压模型[J]. 聂章博,迟世春. 大连理工大学学报. 2016(06)
[5]土动力学与岩土地震工程[J]. 蔡袁强,于玉贞,袁晓铭,王军,郭林. 土木工程学报. 2016(05)
[6]基于性能的高土石坝抗震风险分析[J]. 王琪,朱晟,冯燕明. 水力发电. 2016(04)
[7]考虑流固耦合作用的高土石坝动力分析[J]. 吴永康,王翔南,董威信,于玉贞. 岩土工程学报. 2015(11)
[8]掺砾心墙土料的动强度特性研究[J]. 杜晓东,迟世春,聂章博. 水利与建筑工程学报. 2014(03)
[9]基于三维多重机构模型的土石坝地震反应分析[J]. 高原,方火浪. 防灾减灾工程学报. 2013(04)
[10]紫坪铺面板堆石坝三维有限元弹塑性分析[J]. 孔宪京,邹德高,徐斌,周扬,刘京茂. 水力发电学报. 2013(02)
博士论文
[1]高心墙堆石坝流固耦合弹塑性地震动力响应分析[D]. 董威信.清华大学 2015
[2]土石坝震害预测及快速评估方法研究[D]. 梁海安.中国地震局工程力学研究所 2012
硕士论文
[1]心墙掺砾土料的动强度特性研究[D]. 杜晓东.大连理工大学 2014
本文编号：3601625
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