CN105200954A - 混凝土坝裂缝分类方法 - Google Patents

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Abstract

本发明涉及一种混凝土坝裂缝分类方法,属于混凝土坝工程技术领域。混凝土坝裂缝分类方法,包括以下步骤:1)根据裂缝的性状选取影响特征;2)对选取的影响特征分别制定评分标准;3)对选取的影响特征分别指定影响权重;4)通过实测,获得选取的影响特征的具体参数;5)计算裂缝的综合得分V;6)对综合得分V值采用min-max标准化进行归一化处理,得到结果映值F,结果映值F在0-1之间,根据国家规定的四类裂缝而对裂缝进行分类,具体为:F<0.5为A类裂缝;0.5≤F<0.65为B类裂缝;0.65≤F<0.85为C类裂缝;F≥0.85为D类裂缝。本发明了一种更为科学、分类准确的混凝土坝裂缝分类方法。

Description

混凝土坝裂缝分类方法
技术领域
本发明涉及一种混凝土坝裂缝分类方法,属于混凝土坝工程技术领域。
背景技术
混凝土坝在施工和运行过程中可能出现各种裂缝,需先对裂缝进行分类,然后对不同类别的裂缝,分别采取相应的处理方式进行处理,裂缝分类是确定裂缝处理措施的重要依据。
混凝土的裂缝分类,现行相关规范为《水工混凝土建筑物缺陷检测和评估技术规程》DL/T5251-2010,5.2.2条规定,水工混凝土裂缝根据缝宽和缝深进行分类,当缝宽和缝深未同时符合表中影响特征时,应按照靠近、从严的原则进行归类。
以下为水工混凝土坝裂缝分类标准。
A类裂缝,特性:龟裂或细微裂缝;缝宽δ<0.2mm;缝深h≤300mm。
B类裂缝,特性:表面或浅层裂缝;缝宽0.2mm≤δ<0.3mm;缝深300mm<h≤1000mm。
C类裂缝,特性:深层裂缝;缝宽0.3mm≤δ<0.5mm;缝深1000mm<h≤5000mm。
D类裂缝,特性:贯穿性裂缝;缝宽δ>0.5mm;缝深h>5000mm。
以上分类方法存在以下问题:
(1)选取的影响特征少。该标准只选取裂缝宽度和裂缝深度,影响特征过于少,不能完全反映出裂缝的规模;反映裂缝规模的性状特征很多,有些特征其重要性不亚于裂缝宽度和裂缝深度,比如裂缝部位、裂缝长度。
(2)分类过程随意性较大。当裂缝宽度和裂缝深度未同时符合表中指标时,依照靠近、从严的原则进行分类,也即是更改了的权值,可能单项权值为1,另一项指标的权值为0。
(3)分类结果不合理。以常见的表面温度裂缝为例,在外界周期变化气温影响下,表面缝宽超过0.5mm,而缝的深度不超过3m,按照上述分类方法为D类裂缝,而工程上基本认为是B类裂缝,分类结果与工程认识不符。
发明内容
本发明所要解决的技术问题是提供一种更为科学、分类更准确的混凝土坝裂缝分类方法。
本发明解决其技术问题所采用的技术方案是:混凝土坝裂缝分类方法,包括以下步骤:
1)根据裂缝的性状选取影响特征;
2)对选取的影响特征分别制定评分标准;
3)对选取的影响特征分别指定影响权重;
4)通过实测,获得选取的影响特征的具体参数;
5)计算裂缝的综合得分V,综合得分V是所有选取的影响特征根据步骤2)中的评分标准,依据具体参数取相对应的分值,再将各个分值分别乘以各个影响特征的影响权重而得到的总和;
6)对综合得分V值采用min-max标准化进行归一化处理,得到结果映值F,结果映值F在0-1之间,根据国家规定的四类裂缝而对裂缝进行分类,具体为:F<0.5为A类裂缝;0.5≤F<0.65为B类裂缝;0.65≤F<0.85为C类裂缝;F≥0.85为D类裂缝。
进一步的是,步骤1)中选取的影响特征为裂缝部位、裂缝宽度、裂缝长度、裂缝深度。
进一步的是,步骤2)中评分标准具体为:裂缝部位在一般区域取1x,基础约束区域取2x,水位变幅区域取3x;
设裂缝宽度为a,a<0.2mm取1x,0.2mm≤a≤0.5mm取2x,a>0.5mm取3x;
设裂缝长度为b,b<8m取1x,8m≤b≤15m取2x,b>15m取3x;
设裂缝深度为c,c<0.3m取1x,0.3m≤c≤3.0m取2x,c>3.0m取3x;
以上x为任意数值。
进一步的是,步骤3)中的影响权重的总和为1,具体为:裂缝部位为0.31,裂缝宽度为0.22,裂缝长度为0.17,裂缝深度为0.30。
进一步的是,F=(V-Vmin)/(Vmax-Vmin),其中Vmax为裂缝的综合得分V的最大值,Vmin为裂缝的综合得分V的最小值。
本发明的有益效果是:本发明提出的混凝土坝裂缝分类方法,选取裂缝的主要影响特征,比如裂缝部位、裂缝宽度、裂缝长度、裂缝深度,再对选取的影响特征分别通过评分和权值,再对结果进行分析,得到裂缝分类的方法;这种分类方法可较全面的考虑混凝土坝裂缝的主要影响主要因素,且对主要影响特征采取综合地分析评价来反映裂缝的规模,相对于传统的分类方法,本发明的裂缝分类方法更为科学、更真实反映裂缝的危害性、更符合工程的认识,从而更好地采取相对应、准确的裂缝解决措施,降低裂缝带来危害。
具体实施方式
下面对本发明作进一步说明。
本发明混凝土坝裂缝分类方法,包括以下步骤:
1)根据裂缝的性状选取影响特征;
2)对选取的影响特征分别制定评分标准;
3)对选取的影响特征分别指定影响权重;
4)通过实测,获得选取的影响特征的具体参数;
5)计算裂缝的综合得分V,综合得分V是所有选取的影响特征根据步骤2)中的评分标准,依据具体参数取相对应的分值,再将各个分值分别乘以各个影响特征的影响权重而得到的总和;
6)对综合得分V值采用min-max标准化进行归一化处理,得到结果映值F,结果映值F在0-1之间,根据国家规定的四类裂缝而对裂缝进行分类,具体为:F<0.5为A类裂缝;0.5≤F<0.65为B类裂缝;0.65≤F<0.85为C类裂缝;F≥0.85为D类裂缝。A类裂缝、B类裂缝、C类裂缝、D类裂缝与《水工混凝土建筑物缺陷检测和评估技术规程》DL/T5251-2010,5.2.2条规定的A类裂缝、B类裂缝、C类裂缝、D类裂缝一致,具体为:A类裂缝为龟裂或细微裂缝,B类裂缝为表面或浅层裂缝,C类裂缝为深层裂缝D类裂缝为贯穿性裂缝。
本发明方法是根据步骤1)至6)中依次实施得到混凝土坝裂缝分类的方法。
步骤1)中反映裂缝性状的特征主要包括裂缝部位、裂缝产状、裂缝宽度、裂缝长度、裂缝深度、裂缝缝面状态、裂缝缝隙状态、裂缝渗水状态等,根据大量的实践和试验的结果来看,选取裂缝部位、裂缝宽度、裂缝长度、裂缝深度作为影响特征就能较准确地综合反映裂缝规模及影响,同时这四个影响特征在工程中容易勘测,勘测结果准确,能真实地反映裂缝规模及影响。
步骤2)中评分标准是根据大量的工程试验和实践中总结而来,得到的评分标准,结果比较科学和准确。以工程中在步骤1)优选选取裂缝部位、裂缝宽度、裂缝长度、裂缝深度作为裂缝的影响特征为例,他们各自的具体评分标准为:
裂缝部位在一般区域取1x,基础约束区域取2x,水位变幅区域取3x;
设裂缝宽度为a,a<0.2mm取1x,0.2mm≤a≤0.5mm取2x,a>0.5mm取3x;
设裂缝长度为b,b<8m取1x,8m≤b≤15m取2x,b>15m取3x;
设裂缝深度为c,c<0.3m取1x,0.3m≤c≤3.0m取2x,c>3.0m取3x;
以上x为任意数值。
步骤3)中的影响权重同样根据大量的工程试验和实践中总结而来,得到的权重赋值,权重赋值的总和为1。以工程中优选选取裂缝部位、裂缝宽度、裂缝长度、裂缝深度作为裂缝的影响特征为例,他们的赋值为:裂缝部位为0.31,裂缝宽度为0.22,裂缝长度为0.17,裂缝深度为0.30。
计算裂缝的综合得分V,裂缝的综合得分V是选取的影响特征根据步骤2)中的评分标准,依据具体参数取相对应的分值,再将各个分值分别乘以各个影响特征的影响权重而得到的总和。
步骤6)是本发明比较重要的一步,不同评价指标往往具有不同的量纲和量纲单位,这样的情况会影响到数据分析的结果。为了消除指标之间的量纲影响,需要进行数据标准化(归一化)处理,以解决数据之间的可比性。所以需要对裂缝的综合得分V进行数据标准化(归一化)处理,优选选用min-max标准化,也称离差标准化,是对裂缝的综合得分进行线性变换,得到结果映值F在0-1之间,F=(V-Vmin)/(Vmax-Vmin),其中Vmax为裂缝的综合得分V的最大值,Vmin为裂缝的综合得分V的最小值,以前面所给出选取的影响特征(裂缝部位、裂缝宽度、裂缝长度、裂缝深度)评分标准和权重赋值为例,所计算出的Vmax=3x,Vmin=1x。
以选取裂缝部位、裂缝宽度、裂缝长度、裂缝深度作为影响特征为例。实际测得一混凝土响特征具体参数为:裂缝部位在基础约束区域,裂缝宽度为0.8mm,设裂缝长度为12m,裂缝深度为0.2,结合前文所给出的评分标准和影响权重的为基准,得到的结果为取裂缝部位取2x,裂缝宽度取3x,裂缝长度取2x,裂缝深度为1x,所以得到的V=2x*0.31+3x*0.22+2x*0.17+1x*0.30=1.92x;F=(V-Vmin)/(Vmax-Vmin)=(1.92x-1x)/(3x-1x)=0.46,再对照标准,该混凝土裂缝为A类裂缝。
综上所述,本发明的混凝土裂缝分类方法,选取裂缝的主要影响特征,比如裂缝部位、裂缝宽度、裂缝长度、裂缝深度,再对选取的特征分别通过综合评分和权值,再对结果进行分析,有机结合了《水工混凝土建筑物缺陷检测和评估技术规程》DL/T5251-2010的裂缝分类,提出了较为具体的量化评分和具体的分析方式,相对于传统的分类方法,本发明的裂缝分类方法更为科学、更真实反映裂缝的危害性、更符合工程的认识,从而更好地采取相对应、准确的裂缝解决措施,降低裂缝带来危害。

Claims (5)

1.混凝土坝裂缝分类方法,其特征在于:包括以下步骤:
1)根据裂缝的性状选取影响特征;
2)对选取的影响特征分别制定评分标准;
3)对选取的影响特征分别指定影响权重;
4)通过实测,获得选取的影响特征的具体参数;
5)计算裂缝的综合得分V,综合得分V是所有选取的影响特征根据步骤2)中的评分标准,依据具体参数取相对应的分值,再将各个分值分别乘以各个影响特征的影响权重而得到的总和;
6)对综合得分V值采用min-max标准化进行归一化处理,得到结果映值F,结果映值F在0-1之间,根据国家规定的四类裂缝而对裂缝进行分类,具体为:F<0.5为A类裂缝;0.5≤F<0.65为B类裂缝;0.65≤F<0.85为C类裂缝;F≥0.85为D类裂缝。
2.如权利要求1所述的混凝土坝裂缝分类方法,其特征在于:步骤1)中选取的影响特征为裂缝部位、裂缝宽度、裂缝长度、裂缝深度。
3.如权利要求2所述的混凝土坝裂缝分类方法,其特征在于:步骤2)中评分标准具体为:裂缝部位在一般区域取1x,基础约束区域取2x,水位变幅区域取3x;
设裂缝宽度为a,a<0.2mm取1x,0.2mm≤a≤0.5mm取2x,a>0.5mm取3x;
设裂缝长度为b,b<8m取1x,8m≤b≤15m取2x,b>15m取3x;
设裂缝深度为c,c<0.3m取1x,0.3m≤c≤3.0m取2x,c>3.0m取3x;
以上x为任意数值。
4.如权利要求3所述的混凝土坝裂缝分类方法,其特征在于:步骤3)中的影响权重的总和为1,具体为:裂缝部位为0.31,裂缝宽度为0.22,裂缝长度为0.17,裂缝深度为0.30。
5.如权利要求1至4中任一项所述的混凝土坝裂缝分类方法,其特征在于:F=(V-Vmin)/(Vmax-Vmin),其中Vmax为裂缝的综合得分V的最大值,Vmin为裂缝的综合得分V的最小值。
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Cited By (4)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN109082982A (zh) * 2018-08-21 2018-12-25 中国葛洲坝集团公路运营有限公司 一种半刚性基层沥青路面开裂的处理方法
CN109685354A (zh) * 2018-12-18 2019-04-26 中国地质科学院探矿工艺研究所 基于移动终端的泥石流拦砂坝缺陷分类评定系统、计算机
CN110222384A (zh) * 2019-05-22 2019-09-10 微云(武汉)科技有限公司 一种桥梁裂缝分析方法、装置及存储介质
CN110222383A (zh) * 2019-05-22 2019-09-10 微云(武汉)科技有限公司 一种桥梁安全预警方法、装置及存储介质

Citations (4)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JPH09137431A (ja) * 1995-11-09 1997-05-27 Hazama Gumi Ltd ギャラリー周辺コンクリートのひび割れ防止方法及び袋式仮設扉
JP2007046348A (ja) * 2005-08-10 2007-02-22 Shimizu Corp コンクリートダムの補修補強構造
CN102660933A (zh) * 2012-05-16 2012-09-12 河海大学 一种混凝土坝开裂预警方法
CN103512545A (zh) * 2013-09-29 2014-01-15 中国水电顾问集团昆明勘测设计研究院有限公司 一种混凝土大坝内部裂缝监测方法及监测仪

Patent Citations (4)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JPH09137431A (ja) * 1995-11-09 1997-05-27 Hazama Gumi Ltd ギャラリー周辺コンクリートのひび割れ防止方法及び袋式仮設扉
JP2007046348A (ja) * 2005-08-10 2007-02-22 Shimizu Corp コンクリートダムの補修補強構造
CN102660933A (zh) * 2012-05-16 2012-09-12 河海大学 一种混凝土坝开裂预警方法
CN103512545A (zh) * 2013-09-29 2014-01-15 中国水电顾问集团昆明勘测设计研究院有限公司 一种混凝土大坝内部裂缝监测方法及监测仪

Non-Patent Citations (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Title
王泉等: "基于PCA-SVR模型的大坝裂缝早期预报研究", 《人民长江》 *
雷鹏等: "基于RS-BP融合的裂缝监控模型", 《长沙理工大学学报(自然科学版)》 *

Cited By (4)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN109082982A (zh) * 2018-08-21 2018-12-25 中国葛洲坝集团公路运营有限公司 一种半刚性基层沥青路面开裂的处理方法
CN109685354A (zh) * 2018-12-18 2019-04-26 中国地质科学院探矿工艺研究所 基于移动终端的泥石流拦砂坝缺陷分类评定系统、计算机
CN110222384A (zh) * 2019-05-22 2019-09-10 微云(武汉)科技有限公司 一种桥梁裂缝分析方法、装置及存储介质
CN110222383A (zh) * 2019-05-22 2019-09-10 微云(武汉)科技有限公司 一种桥梁安全预警方法、装置及存储介质

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