基于数据挖掘的大坝施工期温度快速分析与预测

发布时间：2017-06-11 20:01

  本文关键词：基于数据挖掘的大坝施工期温度快速分析与预测，，由笔耕文化传播整理发布。

【摘要】：随着高坝混凝土通仓、快速浇筑施工,坝体施工期温控和防裂逐渐成为高坝安全性的关键技术难题。伴随“大数据”时代的来临,高坝工程正逐步实现由“传统大坝”到“数字大坝”再到“智能大坝”的蜕变。基于大坝浇筑过程的海量施工和监测数据,建立施工期数据库,利用数据挖掘技术建立快速、精确的数据分析和预测模型,实时反馈大坝施工期温度值,为实时温度控制提供决策支持,对实际施工有重要的意义。本文基于这种背景开展相关研究工作,主要研究成果有:1.建立大坝施工期数据库,对数据进行有效存储和管理,并为数据分析提供快速查询和提取的数据接口。对大坝施工信息和监测数据进行数据清洗,剔除噪音值保证数据的精确性;进行数据融合,使其便于存储和分析。2.基于碾压混凝土坝规范规定的温控标准(允许最高温度、基础温差、上下层温差和内外温差),对大坝温度计测点实测值进行质量检测。数据分析发现,允许最高温度是温度计测点是否合格的主要判别标准,而浇筑时间是其能否满足最高温度要求的主要影响因素。3.基于三维有限元反演仿真模拟大坝温度场和应力场。温度计测点实测温度变化过程与仿真模拟温度变化过程、应变计组测点实测等效应变变化过程与仿真模拟应变变化过程吻合度均较高,表明反演模型有较高精度。坝体在浇筑过程中出现“高温区”,浇筑完成一个月后温度降至合理范围。坝体压应力满足抗压强度要求,拉应力除上部坝体内部区域外,均满足抗拉强度要求,大坝的安全运行有保障。4.基于粗糙集和神经网络数据挖掘算法建立大坝混凝土施工期最高温度与浇筑施工信息间的关联规则。当训练样本与预测样本比例为4:1时,模型预测最高温度残差值50%在1℃内,73%在3℃围内,预测精度较高。5.基于粗糙集和支持向量数据挖掘算法建立大坝混凝土施工期温度时程与浇筑施工信息间的关联规则。当训练样本与预测样本4:1时,模型预测混凝土浇筑全过程温度时程残差值在3℃附近波动,模型稳定性好且预测精度较高;与有限元仿真模型相比,支持向量预测模型有巨大的计算效率优势,可实时预测、反馈大坝施工期温度变化过程。
【关键词】：混凝土坝 施工期温度 数据挖掘 神经网络 支持向量
【学位授予单位】：清华大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2015
【分类号】：TV544
【目录】：

• 摘要3-4
• Abstract4-9
• 第1章 绪论9-21
• 1.1 研究背景与意义9-11
• 1.2 温度场与应力场数值计算11-16
• 1.2.1 有限差分法12-13
• 1.2.2 边界单元法13-14
• 1.2.3 有限单元法14-16
• 1.3 数据挖掘研究16-19
• 1.3.1 基本概念16-18
• 1.3.2 水利工程应用研究18-19
• 1.4 研究思路与研究内容19-21
• 第2章 大坝施工期数据库设计21-44
• 2.1 引言21-22
• 2.2 数据库设计思路及内容22-33
• 2.2.1 数据库设计思路22
• 2.2.2 数据库内容22-33
• 2.3 数据清洗、融合33-42
• 2.3.1 温度计实测值33
• 2.3.2 温度计埋设位置33-34
• 2.3.3 冷却水管布置34
• 2.3.4 应变计实测值处理34-42
• 2.4 本章小结42-44
• 第3章 大坝温度实测值质量检测44-58
• 3.1 引言44
• 3.2 温控标准44-46
• 3.2.1 容许最高温度44-45
• 3.2.2 容许基础温差45-46
• 3.2.3 上、下层温差46
• 3.2.4 内外温差46
• 3.3 温度检测46-56
• 3.3.1 最高温度检测46-51
• 3.3.2 基础温差检测51-54
• 3.3.3 上、下层温差54-55
• 3.3.4 内外温差55-56
• 3.4 本章小结56-58
• 第4章 大坝温度场和应力场有限元反演仿真模拟58-87
• 4.1 引言58
• 4.2 有限元模型58-62
• 4.2.1 底孔坝段（6#）有限元模型59-60
• 4.2.2 泄洪中孔坝段（9#）有限元模型60-62
• 4.3 温度场仿真模拟62-76
• 4.3.1 温度场仿真模拟理论62-65
• 4.3.2 温度场仿真模拟参数反演65-66
• 4.3.3 底孔坝段（6#）温度场仿真模拟66-71
• 4.3.4 泄洪中孔坝段（9#）温度场仿真模拟71-76
• 4.4 应力场仿真模拟76-85
• 4.4.1 应力仿真模型验证76-80
• 4.4.2 底孔坝段（6#）应力仿真模拟结果80-82
• 4.4.3 泄洪中孔坝段（9#）应力仿真模拟结果82-85
• 4.5 本章小结85-87
• 第5章 基于粗糙集和神经网络的施工期最高温度值预测87-107
• 5.1 引言87
• 5.2 集成数据挖掘算法理论87-95
• 5.2.1 主成分分析87-89
• 5.2.2 粗糙集理论89-92
• 5.2.3 神经网络92-95
• 5.3 混凝土施工期最高温度值预测95-105
• 5.3.1 数据提取95-98
• 5.3.2 主成分分析98-100
• 5.3.3 条件属性约简100-101
• 5.3.4 基于神经网络的施工期最高温度值预测101-105
• 5.4 本章小结105-107
• 第6章 基于粗糙集和支持向量的施工期温度过程预测107-122
• 6.1 引言107
• 6.2 算法理论107-112
• 6.2.1 支持向量分类107-110
• 6.2.2 支持向量回归110-112
• 6.3 温度时序曲线预测112-120
• 6.3.1 数据提取112-113
• 6.3.2 条件属性约简113
• 6.3.3 参数选择113-116
• 6.3.4 模型训练与预测116-120
• 6.3.5 支持向量预测模型与有限元模型的结果比较120
• 6.4 本章小结120-122
• 第7章 结论和展望122-124
• 7.1 主要结论122-123
• 7.2 研究展望123-124
• 参考文献124-129
• 致谢129-131
• 个人简历、在学期间发表的学术论文及研究成果131

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