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      河道堤防力學(xué)參數(shù)反演計(jì)算模型研究

      2021-03-11 02:46:40
      黑龍江水利科技 2021年1期
      關(guān)鍵詞:對(duì)模型壩頂堤防

      柏 麗

      (遼寧澤龍水利實(shí)業(yè)有限責(zé)任公司,沈陽(yáng) 110003)

      0 前 言

      近年來(lái),基于有限元原理的ANFIS模型在水利工程巖土力學(xué)參數(shù)計(jì)算中得到應(yīng)用,并結(jié)合試驗(yàn)對(duì)其模型參數(shù)進(jìn)行確定和優(yōu)化,可實(shí)現(xiàn)巖石力學(xué)參數(shù)的高精度反演計(jì)算[7-8]。但該模型在河道堤防力學(xué)參數(shù)反演計(jì)算應(yīng)用還較少,為探討該模型在河道堤防力學(xué)參數(shù)反演的適用性,文章以遼寧某河道堤防設(shè)計(jì)工程為具體實(shí)例,結(jié)合ANFIS模型對(duì)該河道堤防力學(xué)參數(shù)進(jìn)行反演計(jì)算,并通過(guò)試驗(yàn)測(cè)定力學(xué)參數(shù)值,對(duì)模型計(jì)算的參數(shù)進(jìn)行驗(yàn)證。研究成果對(duì)于河道堤防力學(xué)參數(shù)的反演計(jì)算新方法具有參考意義。

      1 河道堤防力學(xué)參數(shù)反演方法

      ANFIS模型主要基于有限元的計(jì)算方法,并通過(guò)自回歸方法對(duì)模型反演參數(shù)進(jìn)行優(yōu)化,其模型主要計(jì)算方程為:

      (1)

      式中:τ為橫向變量狀態(tài)值;α為小波變換系數(shù);t為計(jì)算時(shí)長(zhǎng)。ANFIS模型采用小波分析函數(shù)對(duì)模型進(jìn)行求解:

      ψ(t)=cos(1.75t)e(-t2/2)

      (2)

      式中:ψ為小波求解函數(shù)值,模型對(duì)不同時(shí)間節(jié)點(diǎn)變量進(jìn)行計(jì)算。

      (3)

      式中:φ(j)為模型節(jié)點(diǎn)變量計(jì)算值;αj為模型計(jì)算基礎(chǔ)變量;i為模型計(jì)算節(jié)點(diǎn)數(shù)目;wij為變量狀態(tài)權(quán)重;τj為模型計(jì)算步長(zhǎng)。在模型變量權(quán)重計(jì)算基礎(chǔ)上,對(duì)模型目標(biāo)含沙進(jìn)行求解:

      (4)

      式中:k為計(jì)算參數(shù)的數(shù)目。ANFIS模型采用自回歸函數(shù)對(duì)目標(biāo)求解參數(shù)進(jìn)行優(yōu)化計(jì)算:

      (5)

      (6)

      (7)

      (8)

      式中:E為模型目標(biāo)函數(shù)求解值,其他變量同上述方程中變量含義。

      2 實(shí)例應(yīng)用

      2.1 工程概況

      以遼寧某河道堤防工程為具體實(shí)例,堤防長(zhǎng)度和底部高程分別為4.5m以及3.5m。河道堤防寬度以及壩頂高程分別為35m和12.4m。迎水坡比在1∶2.5-1∶3之間變化,坡比變化較為均勻。河道堤防巖石主要有混合巖、大理巖、礫巖、安山巖以及松散堆積層等5種類型巖石。采用ANFIS模型對(duì)這5類巖石的力學(xué)參數(shù)進(jìn)行反演,并結(jié)合試驗(yàn)觀測(cè)數(shù)據(jù)對(duì)模型進(jìn)行驗(yàn)證,河道堤防的試驗(yàn)觀測(cè)分布以及力學(xué)觀測(cè)參數(shù)見圖1和表1。

      圖1 河道堤防試驗(yàn)觀測(cè)分布

      表1 河道堤防試驗(yàn)觀測(cè)參數(shù)結(jié)果

      2.2 模型參數(shù)設(shè)置

      結(jié)合試驗(yàn)測(cè)定的力學(xué)參數(shù)數(shù)據(jù),對(duì)ANFIS模型參數(shù)進(jìn)行設(shè)置,模型參數(shù)設(shè)置結(jié)果見表2所示。

      表2 ANFIS模型參數(shù)設(shè)置結(jié)果

      結(jié)合現(xiàn)場(chǎng)試驗(yàn)力學(xué)參數(shù)結(jié)果對(duì)ANFIS模型參數(shù)的取值范圍進(jìn)行確定,從分析結(jié)果可看出,針對(duì)不同類型巖體,其彈性模量的取值范圍主要在1.08-3.33Gpa之間,而泊松比的取值范圍主要在0.09-0.99之間變化,泊松比受不同巖體類型影響較大,因此其參數(shù)取值范圍變化幅度也較大。從內(nèi)摩擦力的取值范圍可看出,不同巖體內(nèi)摩擦力總體介于0.09-1.08MPa之間,總體變化范圍較小,這主要是因?yàn)閮?nèi)摩擦力受巖體類型影響相對(duì)較小。而不同類型的內(nèi)摩擦角總體在9°-40.5°之間取值,變化范圍較大,受不同巖體類型影響較為明顯,5種類型巖體的側(cè)壓力系數(shù)總體在0.18-0.63之間,相對(duì)變化較為穩(wěn)定。

      2.3 模型力學(xué)參數(shù)反演計(jì)算

      1)模型檢驗(yàn)

      對(duì)模型的收斂度進(jìn)行檢驗(yàn),對(duì)不同計(jì)算樣本組序下的邊坡位移和堤頂下沉進(jìn)行正交試驗(yàn),試驗(yàn)結(jié)果如表3所示。

      表3 不同計(jì)算組序下的模型收斂度檢驗(yàn)結(jié)果

      從不同樣本收斂度分析結(jié)果可看出,隨著樣本組序的增加,壩頂沉降和邊坡位移都有較為明顯的遞減變化,表明隨著樣本序列的增加,模型的收斂度逐步增加,在模型樣本訓(xùn)練初期,目標(biāo)函數(shù)的求解隨著樣本序列的增多,其模型參數(shù)逐步優(yōu)化,模型求解速率加快,模型的收斂度得到提升,當(dāng)模型訓(xùn)練組序?yàn)?5-20組時(shí),模型逐步收斂,模型的壩頂下沉量和邊坡位移量的變化也逐步趨于穩(wěn)定。綜上,ANFIS模型通過(guò)不斷的樣本訓(xùn)練和樣本組序的增多,其模型可以收斂,模型檢驗(yàn)合理。

      2)模型力學(xué)參數(shù)反演驗(yàn)證

      結(jié)合構(gòu)建好的ANFIS模型對(duì)該河道堤防的力學(xué)參數(shù)進(jìn)行反演計(jì)算,并結(jié)合試驗(yàn)觀測(cè)參數(shù)數(shù)據(jù)對(duì)ANFIS模型以及傳統(tǒng)方法力學(xué)參數(shù)反演的精度進(jìn)行對(duì)比驗(yàn)證,結(jié)果如表4、表5及表6所示。

      表4 河道堤防力學(xué)參數(shù)反演結(jié)果

      表5 ANFIS模型誤差驗(yàn)證

      表6 傳統(tǒng)方法誤差驗(yàn)證

      結(jié)合ANFIS模型對(duì)該河道堤防不同巖體類型的力學(xué)參數(shù)進(jìn)行反演,并結(jié)合力學(xué)反演參數(shù)的結(jié)果對(duì)壩頂下沉量以及邊波位移進(jìn)行反演計(jì)算,結(jié)合試驗(yàn)測(cè)定的壩頂下程量和邊波位移量對(duì)模型力學(xué)參數(shù)反演的精度進(jìn)行驗(yàn)證,從驗(yàn)證結(jié)果可看出,采用ANFIS模型進(jìn)行反演后,反演的壩頂沉降和邊波位移和試驗(yàn)觀測(cè)值之間的誤差均低于15%,具有較好的反演精精度。這主要是因?yàn)锳NFIS模型基于有限元的方法,通過(guò)構(gòu)建自適應(yīng)函數(shù)對(duì)模型目標(biāo)求解優(yōu)化,實(shí)現(xiàn)了目標(biāo)參數(shù)值的優(yōu)化求解,因此降低了模型反演的誤差。從和傳統(tǒng)方法反演誤差對(duì)比結(jié)果可看出,相比于傳統(tǒng)方法,采用ANFIS模型反演的誤差均值可降低20%左右,這主要是因?yàn)閭鹘y(tǒng)反演方法不能考慮模型求解收斂度以及優(yōu)化求解。

      3 結(jié) 語(yǔ)

      1)隨著樣本序列的增加,模型的收斂度逐步增加,在模型樣本訓(xùn)練初期,目標(biāo)函數(shù)的求解隨著樣本序列的增多,其模型參數(shù)逐步優(yōu)化,模型求解速率加快,模型的收斂度得到提升

      2)采用ANFIS模型進(jìn)行反演后,反演的壩頂沉降和邊波位移和試驗(yàn)觀測(cè)值之間的誤差均低于15%,具有較好的反演精精度。這主要是因?yàn)锳NFIS模型基于有限元的方法,通過(guò)構(gòu)建自適應(yīng)函數(shù)對(duì)模型目標(biāo)求解優(yōu)化,實(shí)現(xiàn)了目標(biāo)參數(shù)值的優(yōu)化求解,因此降低了模型反演的誤差。

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