CN106855901A - 耦合温度场的高拱坝施工进度实时仿真方法 - Google Patents
耦合温度场的高拱坝施工进度实时仿真方法 Download PDFInfo
- Publication number
- CN106855901A CN106855901A CN201611170340.4A CN201611170340A CN106855901A CN 106855901 A CN106855901 A CN 106855901A CN 201611170340 A CN201611170340 A CN 201611170340A CN 106855901 A CN106855901 A CN 106855901A
- Authority
- CN
- China
- Prior art keywords
- dam
- temperature
- construction
- time
- concrete
- Prior art date
- Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
- Granted
Links
- 238000010276 construction Methods 0.000 title claims abstract description 251
- 238000000034 method Methods 0.000 title claims abstract description 104
- 230000008878 coupling Effects 0.000 title claims abstract description 19
- 238000010168 coupling process Methods 0.000 title claims abstract description 19
- 238000005859 coupling reaction Methods 0.000 title claims abstract description 19
- 239000004567 concrete Substances 0.000 claims abstract description 198
- 238000004088 simulation Methods 0.000 claims abstract description 94
- 238000012706 support-vector machine Methods 0.000 claims abstract description 15
- 238000013178 mathematical model Methods 0.000 claims abstract description 9
- XLYOFNOQVPJJNP-UHFFFAOYSA-N water Substances O XLYOFNOQVPJJNP-UHFFFAOYSA-N 0.000 claims description 50
- 238000001816 cooling Methods 0.000 claims description 36
- 230000006870 function Effects 0.000 claims description 34
- 230000008569 process Effects 0.000 claims description 24
- 230000036571 hydration Effects 0.000 claims description 23
- 238000006703 hydration reaction Methods 0.000 claims description 23
- 230000008859 change Effects 0.000 claims description 17
- 238000004364 calculation method Methods 0.000 claims description 14
- 238000005266 casting Methods 0.000 claims description 10
- 239000004568 cement Substances 0.000 claims description 10
- 238000012546 transfer Methods 0.000 claims description 10
- 238000007619 statistical method Methods 0.000 claims description 8
- 238000007418 data mining Methods 0.000 claims description 7
- 239000011159 matrix material Substances 0.000 claims description 7
- 238000000638 solvent extraction Methods 0.000 claims description 6
- 239000000498 cooling water Substances 0.000 claims description 5
- 238000009529 body temperature measurement Methods 0.000 claims description 4
- 230000000694 effects Effects 0.000 claims description 3
- 238000009434 installation Methods 0.000 claims description 3
- 239000002184 metal Substances 0.000 claims description 3
- 230000007704 transition Effects 0.000 claims description 3
- 238000005259 measurement Methods 0.000 claims 1
- 238000004458 analytical method Methods 0.000 abstract description 31
- 238000011160 research Methods 0.000 abstract description 18
- 238000009826 distribution Methods 0.000 abstract description 9
- 238000010223 real-time analysis Methods 0.000 abstract description 4
- 230000001373 regressive effect Effects 0.000 abstract 2
- 239000003570 air Substances 0.000 description 20
- 238000005457 optimization Methods 0.000 description 8
- 238000005516 engineering process Methods 0.000 description 7
- 239000003795 chemical substances by application Substances 0.000 description 5
- 238000005094 computer simulation Methods 0.000 description 5
- 238000010586 diagram Methods 0.000 description 5
- 238000000342 Monte Carlo simulation Methods 0.000 description 3
- 238000013461 design Methods 0.000 description 3
- 239000011382 roller-compacted concrete Substances 0.000 description 3
- 238000012549 training Methods 0.000 description 3
- 230000008901 benefit Effects 0.000 description 2
- 238000004422 calculation algorithm Methods 0.000 description 2
- 230000007547 defect Effects 0.000 description 2
- 238000011161 development Methods 0.000 description 2
- 230000007613 environmental effect Effects 0.000 description 2
- 238000004519 manufacturing process Methods 0.000 description 2
- 239000000463 material Substances 0.000 description 2
- 238000012544 monitoring process Methods 0.000 description 2
- 238000004321 preservation Methods 0.000 description 2
- FGUUSXIOTUKUDN-IBGZPJMESA-N C1(=CC=CC=C1)N1C2=C(NC([C@H](C1)NC=1OC(=NN=1)C1=CC=CC=C1)=O)C=CC=C2 Chemical compound C1(=CC=CC=C1)N1C2=C(NC([C@H](C1)NC=1OC(=NN=1)C1=CC=CC=C1)=O)C=CC=C2 FGUUSXIOTUKUDN-IBGZPJMESA-N 0.000 description 1
- 101100134058 Caenorhabditis elegans nth-1 gene Proteins 0.000 description 1
- 240000003826 Eichhornia crassipes Species 0.000 description 1
- 240000002853 Nelumbo nucifera Species 0.000 description 1
- 235000006508 Nelumbo nucifera Nutrition 0.000 description 1
- 235000006510 Nelumbo pentapetala Nutrition 0.000 description 1
- 241000233805 Phoenix Species 0.000 description 1
- 239000012080 ambient air Substances 0.000 description 1
- 230000009286 beneficial effect Effects 0.000 description 1
- 230000000903 blocking effect Effects 0.000 description 1
- 230000036760 body temperature Effects 0.000 description 1
- 239000004035 construction material Substances 0.000 description 1
- 230000009977 dual effect Effects 0.000 description 1
- 238000011156 evaluation Methods 0.000 description 1
- 238000009413 insulation Methods 0.000 description 1
- 238000013507 mapping Methods 0.000 description 1
- 238000012986 modification Methods 0.000 description 1
- 230000004048 modification Effects 0.000 description 1
- 230000035699 permeability Effects 0.000 description 1
- 238000010248 power generation Methods 0.000 description 1
- 238000003908 quality control method Methods 0.000 description 1
- 239000010453 quartz Substances 0.000 description 1
- 239000002994 raw material Substances 0.000 description 1
- 230000000630 rising effect Effects 0.000 description 1
- VYPSYNLAJGMNEJ-UHFFFAOYSA-N silicon dioxide Inorganic materials O=[Si]=O VYPSYNLAJGMNEJ-UHFFFAOYSA-N 0.000 description 1
- 238000003860 storage Methods 0.000 description 1
- 238000002076 thermal analysis method Methods 0.000 description 1
- 238000012800 visualization Methods 0.000 description 1
Classifications
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06F—ELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
- G06F30/00—Computer-aided design [CAD]
- G06F30/20—Design optimisation, verification or simulation
- G06F30/23—Design optimisation, verification or simulation using finite element methods [FEM] or finite difference methods [FDM]
-
- E—FIXED CONSTRUCTIONS
- E02—HYDRAULIC ENGINEERING; FOUNDATIONS; SOIL SHIFTING
- E02B—HYDRAULIC ENGINEERING
- E02B1/00—Equipment or apparatus for, or methods of, general hydraulic engineering, e.g. protection of constructions against ice-strains
Landscapes
- Engineering & Computer Science (AREA)
- General Engineering & Computer Science (AREA)
- Physics & Mathematics (AREA)
- Theoretical Computer Science (AREA)
- Computer Hardware Design (AREA)
- Evolutionary Computation (AREA)
- Geometry (AREA)
- General Physics & Mathematics (AREA)
- Mechanical Engineering (AREA)
- Civil Engineering (AREA)
- Structural Engineering (AREA)
- On-Site Construction Work That Accompanies The Preparation And Application Of Concrete (AREA)
Abstract
本发明公开了耦合温度场的高拱坝施工进度实时仿真方法，将数据挖掘方法引入高拱坝施工期坝体混凝土温度场实时分析研究中，建立施工期温度场回归预测模型，求解施工期坝体混凝土温度场；以现场采集的坝体混凝土温度信息和施工进度信息为基础，分析高拱坝施工期坝体混凝土浇筑温度概率分布；采用支持向量机方法，建立施工期温度场回归预测模型，计算高拱坝施工期坝体混凝土温度场；基于耦合温度场的高拱坝施工进度实时仿真数学模型，将温度场实时分析结果与施工进度实时仿真系统耦合，进行施工进度实时仿真分析，得到施工方案。
Description
技术领域
本发明属于高拱坝施工进度仿真领域，具体的说，是涉及耦合温度场的高拱坝施工进度实时仿真方法；涉及高拱坝施工期施工进度信息和混凝土温度信息采集、施工期温度场分析以及耦合温度场的施工进度实时仿真方法。
背景技术
由于拱坝具有抗超载性能强，抗震性能好，节省施工材料等优点，因此拱坝是高坝建设中选用最多的坝型之一。高拱坝通常位于地质条件复杂、地形陡峻的高山峡谷地区，由于高拱坝结构复杂，地应力高，施工时间跨度大，混凝土浇筑方量大，且空间资源有限，因此高拱坝的施工进度和施工质量直接影响整个工程的安全与效益。由于坝体混凝土体积大，导热系数低以及水化热存在，导致早期混凝土的内外温度存在差异，当温度差异达到一定程度时，就会产生温度诱发裂缝，从而影响混凝土结构的完整性、渗透性和抗压强度，对高拱坝混凝土施工质量产生直接影响。为了防止温度诱发裂缝形成，保证高拱坝混凝土施工质量，当坝体温度场不满足设计要求时，需要采取相应温控措施或调整施工方案对混凝土温度进行控制，从而直接影响高拱坝施工进度；同时，在进行接缝灌浆前，横缝各温控分区温度场及横缝开度必须满足相应的技术要求。因此，在进行高拱坝施工进度仿真分析过程中，必须综合考虑坝体混凝土温度场的影响，同时还需考虑其他约束条件及随机因素影响，如自然环境、结构形式、浇筑机械、供料能力等。
目前针对高拱坝施工进度仿真研究中，主要有：吴康新(2008)研究了高拱坝施工全过程动态仿真建模的理论与方法，将面向对象仿真技术、虚拟现实技术、多Agent技术和实时控制理论方法在高拱坝施工仿真中进行综合应用，开展了复杂约束条件下的混凝土高拱坝施工动态仿真与实时控制研究。钟登华(2010)等人通过对高拱坝施工系统进行分解-协调耦联分析，综合考虑各种复杂的施工约束条件，提出基于动态仿真的高拱坝施工进度实时控制方法。任炳昱(2010)等人提出基于施工动态信息监控方法的高拱坝施工实时控制理论与方法，并对高拱坝混凝土跳仓浇筑施工动态仿真进行了研究，研制开发了施工进度实时控制分析软件。宋凤莲(2012)等人系统分析施工机械系统中混凝土生产、运输和浇筑的运行特性，构建混凝土施工机械的有限源多级服务系统和施工作业过程中机械设备运行的统计参数方法，提出基于机械设备效率的施工进度方案优选与系统模拟方法。刘超(2012)在研究拱坝混凝土施工和缆机浇筑行为的基础上，考虑缆机运行中平面与垂直干扰等施工约束，采用排队论和负均衡技术，建立以缆机为基本决策单元、料罐为基本计算单元的缆机施工仿真模型。王仁超(2005)等人针对高拱坝的工程特点，基于C++高级程序设计语言开发了高拱坝浇筑施工仿真及可视化系统，考虑了缆机之间运行的空间冲突问题和缆机生产效率的利用问题。钟登华(2008)等人将智能化仿真与混凝土坝施工仿真相结合，采用多策略建模方法构建不同智能层次的Agent模型，建立混凝土坝施工仿真系统Agent分类的整体模型结构。基于多Agent的混凝土坝施工仿真系统的开发，增强了施工仿真的可信度和适用范围。尹习双(2014)等人将施工仿真技术与数字大坝综合信息平台结合，实现对施工进度的动态跟踪分析，并与施工期应力和温控动态研究紧密结合，为质量和进度的动态协调提供有效的手段。吴斌平(2010)考虑温度控制与施工进度控制的相互影响，建立大坝浇筑单元温度控制和施工进度的综合量化模型，为施工决策人员直观的展现出温控与进度之间的复杂关系。
目前针对高拱坝施工期温度场计算研究中，主要有：张锐(2005)等人采用有限元方法计算分析拱坝施工期非稳定温度场，考虑了拱坝混凝土施工浇筑、养护、环境气候变化、人工降温保温措施以及接缝灌浆和混凝土材料热力学性质随时间变化。纪新帅(2012)基于ANSYS平台计算碾压混凝土拱坝施工期温度场变化，模拟从大坝开始浇筑到蓄水运行的整个过程。Jaafar M S(2007)等人采用三维有限元方法计算混凝土坝施工期温度场，研究施工期仓面浇筑顺序对坝体温度场的影响，并提出调整仓面浇筑顺序措施以降低坝体混凝土最高温度。
目前高拱坝施工进度仿真研究中，对于施工期温度场，通常都是根据混凝土理论温度曲线，将坝体混凝土温度变化过程转化为混凝土龄期进行分析。然而，大体积混凝土温度场是一个复杂的非线性函数，其空间分布和时间演变受到多因素的影响，如混凝土材料属性，周围环境条件，浇筑温度，水化热，浇筑块厚度，仓面浇筑顺序，以及分期通水冷却和表面保温等温控措施，因此坝体混凝土温度场难以完全符合理论温度曲线。在施工期坝体混凝土温度场研究中，目前国内外大多数采用有限元方法计算施工期坝体混凝土温度场的空间分布和时间演变。然而，采用有限元方法进行坝体混凝土温度场分析时，往往需要耗费大量的时间和精力，不能满足高拱坝施工进度实时仿真分析的需要。
综上所述，目前针对高拱坝施工进度实时仿真研究中主要存在以下缺陷：
(1)高拱坝施工期坝体混凝土温度场是一个复杂的非线性函数，坝体混凝土温度场难以完全按照理论温度曲线变化。因此，在高拱坝施工进度仿真中，根据混凝土理论温度曲线，将坝体混凝土温度场变化过程转化为混凝土龄期进行分析，得到的施工进度仿真分析结果与现场实际情况出现偏差。
(2)尽管有限元分析方法是施工期坝体混凝土温度场研究的有效方法，但是采用有限元方法计算高拱坝施工期坝体混凝土温度场时，需要耗费大量的时间，无法满足高拱坝施工进度实时仿真分析的需求。
因此，在当前高拱坝施工进度实时控制过程中，如何采取科学高效的方法研究施工期坝体混凝土温度场的空间分布和时间演变规律，分析施工期混凝土温度场对高拱坝施工进度的影响，为现场施工提供指导，是高拱坝施工进度实时仿真研究的重要内容。
参考文献：
[1]吴康新.混凝土高拱坝施工动态仿真与实时控制研究[D].天津大学,2008.
[2]钟登华,任炳昱,李明超,等.高拱坝施工质量与进度实时控制理论及应用[J].中国科学:技术科学,2010(12):1389‐1397.
[3]任炳昱.高拱坝施工实时控制理论与关键技术研究[D].天津大学,2010.
[4]宋凤莲,李斌.拱坝混凝土施工机械系统配置优化模型及其模拟[J].武汉大学学报(工学版),2012(03):374‐378.
[5]刘超,尹习双,刘全.高拱坝混凝土浇筑行为及动态优化施工过程仿真研究[J].水电站设计,2012(04):1‐6.
[6]王仁超,石英,李名川,等.混凝土高拱坝浇筑施工仿真[J].天津大学学报,2005(07):625‐629.
[7]钟登华,吴康新,练继亮.基于多Agent的混凝土坝施工仿真与优化研究[J].系统仿真学报,2008(02):485‐489.
[8]尹习双,刘金飞.高拱坝施工期进度仿真分析与控制决策关键技术[J].水力发电,2014(02):68‐71.
[9]吴斌平.锦屏高拱坝现场施工温控与进度综合评价研究[D].天津大学,2010.
[10]张锐,常晓林,解凌飞,等.混凝土拱坝施工期温度场研究[J].中国农村水利水电,2005(6):39‐42.
[11]纪新帅.碾压混凝土拱坝施工期温度场应力场仿真分析[D].西北农林科技大学,2012.
[12]Jaafar M S,Bayagoob K H,Noorzaei J,et al.Development of FiniteElement Computer Code for Thermal Analysis of Rol ler Compacted Concrete Dams[J].Advances in Engineering Software,2007,38(11‐12):886‐895.
发明内容
本发明旨在克服现有技术的不足，将数据挖掘方法引入高拱坝施工期坝体混凝土温度场实时分析研究中，建立施工期温度场回归预测模型，求解施工期坝体混凝土温度场；然后将温度场分析与高拱坝施工进度实时仿真分析系统进行耦合，建立耦合温度场的高拱坝施工进度实时仿真数学模型，提出耦合温度场的高拱坝施工进度实时仿真分析方法。该方法以现场采集的坝体混凝土温度信息和施工进度信息为基础，采用统计分析方法，分析高拱坝施工期坝体混凝土浇筑温度概率分布；采用支持向量机方法(Support VectorMachine,SVM)，建立施工期温度场回归预测模型，计算高拱坝施工期坝体混凝土温度场；基于耦合温度场的高拱坝施工进度实时仿真数学模型，将温度场实时分析结果与施工进度实时仿真系统耦合，进行施工进度实时仿真分析，得到施工方案。
本发明的目的是通过以下技术方案实现的：
耦合温度场的高拱坝施工进度实时仿真方法，包括以下步骤：
(1)建立耦合温度场的高拱坝施工进度实时仿真数学模型；
(2)实时采集高拱坝施工期施工进度信息和混凝土温度信息；
(3)分析施工期高拱坝坝体混凝土温度场影响因素；
(4)基于数据挖掘方法建立高拱坝施工期坝体混凝土温度场回归预测模型；
(5)根据步骤(2)所述施工进度信息实时更新高拱坝施工进度仿真初始条件；
(6)根据步骤(4)所述混凝土温度场回归预测模型和步骤(5)实时更新的仿真初始条件，进行施工期温度场分析，并进行施工进度仿真计算，得到高拱坝施工进度方案，以指导现场施工。
步骤(1)所述耦合温度场的高拱坝施工进度实时仿真数学模型如下：
仿真初始条件：
式中，i为坝段编号，I为坝段总数，H(i,0)为第i坝段在0时刻浇筑高程，Hr(i)为第i坝段实时浇筑高程，l为灌缝编号，G(l,0)为第l灌缝在0时刻接缝灌浆高程，Gr(l)为第l灌缝实时接缝灌浆高程；
状态转移方程：
H(i,t)＝H(i,t-1)+ΔH(i,t),t＝t0,t0+1,...,T
G(l,t)＝G(l,t-1)+ΔG(l,t),t＝t0,t0+1,...,T
T(i,j,t)＝T(i,j,t-1)+ΔT(i,j,t),j＝1,2,...,J,t＝t0,t0+1,...,T
式中H(i,t)为第i坝段在t时刻的浇筑高程，ΔH(i,t)为第i坝段在t-1时刻与t时刻之间浇筑高程差，G(l,t)为第l灌缝在t时刻的接缝灌浆高程，ΔG(l,t)为第l灌缝在t-1时刻与t时刻之间接缝灌浆高程差，T(i,j,t)为第i坝段、第j浇筑块在t时刻的温度值，ΔT(i,j,t)为第i坝段、第j浇筑块在t-1时刻与t时刻之间温度变化值；
仿真约束条件：
其中
式中，S(i,j,t)为坝块浇筑约束条件矩阵，G(l,t)为接缝灌浆约束矩阵，TFa(n)为第n分区的温度场，TCa(n)为第n分区的温度控制标准；Hmax为高拱坝最高高程，m为施工机械编号，M为施工机械总数；D(i,m,t)为坝块浇筑历时，T(i,j,t)为第i坝段、第j浇筑块在t时刻的温度值，q(n,t)为考虑随机性情况下，第n工序的历时，N为施工工序总数，p(Φ)为概率密度函数；i为坝段编号，I为坝段总数，j为某坝段的坝块编号，J为该坝段的坝块总数，T(i,j,0)为第i坝段第j坝块在0时刻的温度值，TPij为第i坝段第j坝块的浇筑温度；Tair为气温对坝体混凝土温度场的影响，g1(t)为气温变化函数，Tcool为分期通水冷却对坝体混凝土温度场的影响，g2(TWk,TQk)为分期通水冷却效果函数，TWk为分期通水冷却的通水温度，TQk为分期通水冷却的通水流量，k为分期通水冷却的通水阶段，Tθ为水化热对坝体混凝土温度场的影响，g3(τ,t)为水化热函数，Tijn为第i坝段第j坝块的上下坝块传热对内部温度场的影响；g4(Tj+1,Tj-1,Tj)为上下层坝块热传导函数，Tj+1,Tj-1,Tj分别表示第j-1,j,j+1坝块的温度值；V(i,t)为第i坝段施工导流形象面貌要求，为施工导流函数，γ为施工导流标准；T(l,n,t)为第l灌缝第n温控分区的混凝土温度场，A(l,n,t)为第l灌缝第n温控分区的混凝土龄期，J(l,n,t)为第l灌缝各温控分区的横缝宽度。
步骤(2)中所述施工进度信息包括混凝土浇筑进度信息、接缝灌浆进度信息、坝块分块和接缝灌浆分区。
所述混凝土浇筑进度信息包括坝块编号、坝块起始高程、坝块终止高程、坝块厚度、混凝土方量、开仓时间、收仓时间、浇筑历时、平均浇筑强度、机械配置和金属结构安装量信息。
所述接缝灌浆进度信息包括灌缝编号、灌缝起始高程、灌浆终止高程、灌浆面积、开灌时间、结束时间和灌浆历时施工信息。
所述坝体分块指尚未进行浇筑的坝块起止高程信息；所述接缝灌浆分区是指各接缝灌浆的温控分区范围和相应接缝灌浆温控要求。
步骤(2)中所述混凝土温度信息包括：混凝土浇筑温度信息、气温信息、水化热信息、混凝土内部通水冷却信息及混凝土内部温度计信息。
所述混凝土浇筑温度信息包括坝块编号、温度计编号、温度计坐标、测量时间及温度测量值；所述气温信息包括年平均气温变化和日平均气温变化及相应的湿度和风速；所述混凝土内部通水冷却信息包括冷却水管的编号、冷却水管类型、直径、水平间距、长度及通水冷却的水温和流量；所述混凝土内部温度计信息包括温度计编号、温度计类型、温度计坐标及温度测量值。
步骤(2)中所述混凝土温度场影响因素包括：混凝土浇筑温度、水泥水化热、周围环境热对流、通水冷却降温与控温及上下层混凝土间的热传导因素。
步骤(4)中建立高拱坝施工期坝体混凝土温度场回归预测模型的步骤如下；
c)对施工期高拱坝体混凝土浇筑温度进行统计分析；
d)基于支持向量机方法建立温度场回归预测模型。
与现有技术相比，本发明的技术方案所带来的有益效果是：
(1)本发明方法实现了高拱坝施工期坝体混凝土的质量控制和施工进度控制的耦合，为现场施工提供指导。
(2)现有技术高拱坝施工进度仿真研究中，对于施工期温度场，通常都是根据混凝土理论温度曲线，将坝体混凝土温度变化过程转化为混凝土龄期进行分析。而在施工过程中，坝体混凝土温度场难以完全符合理论温度曲线，导致施工进度仿真结果与实际情况出现偏差。而基于本发明提出的耦合温度场的高拱坝施工进度实时仿真，提高了仿真计算结果的准确性。
(3)现有技术高拱坝施工期温度场研究中，大多是采用有限元方法进行计算，然而，采用有限元方法计算施工期坝体混凝土温度场的分布，需要耗费大量时间，难以满足高拱坝施工进度实时仿真的需求。基于本发明提出的基于数据挖掘理论建立高拱坝施工期坝体混凝土温度场回归预测模型，提高了施工期温度场的计算效率，为耦合温度场的施工进度实时仿真提供了基础。
(4)本发明方法进一步完善了高拱坝施工进度实时仿真理论，促进了高拱坝施工进度实时仿真理论的发展。
附图说明
图1是耦合温度场的高拱坝施工进度实时仿真框架结构图。
图2是实时采集高拱坝施工期施工进度信息和混凝土温度信息的示意图。
图3是基于SVM方法建立施工期温度场回归预测模型的流程框图。
图4是耦合温度场的高拱坝施工进度实时仿真的流程框图。
具体实施方式
本发明基于统计分析方法，实现高拱坝施工坝体混凝土浇筑温度分析；基于支持向量机方法，建立高拱坝施工期坝体混凝土温度场回归预测模型，实现施工期温度场的实时计算分析；基于耦合温度场的高拱坝施工进度实时仿真数学模型，进行施工进度实时仿真分析。根据以上方法及理论，提出耦合温度场的高拱坝施工进度实时仿真方法，实现高拱坝施工期坝体混凝土施工质量控制和进度控制的耦合，进一步完善了施工进度实时仿真理论。
首先建立耦合温度场的高拱坝施工进度实时仿真数学模型，具体如下：
仿真初始条件：
式中，i为坝段编号，I为坝段总数，H(i,0)为第i坝段在0时刻浇筑高程，Hr(i)为第i坝段实时浇筑高程，l为灌缝编号，G(l,0)为第l灌缝在0时刻接缝灌浆高程，Gr(l)为第l灌缝实时接缝灌浆高程。
状态转移方程：
H(i,t)＝H(i,t-1)+ΔH(i,t),t＝t0,t0+1,...,T
G(l,t)＝G(l,t-1)+ΔG(l,t),t＝t0,t0+1,...,T
T(i,j,t)＝T(i,j,t-1)+ΔT(i,j,t),j＝1,2,...,J,t＝t0,t0+1,...,T
式中H(i,t)为第i坝段在t时刻的浇筑高程，ΔH(i,t)为第i坝段在t-1时刻与t时刻之间浇筑高程差，G(l,t)为第l灌缝在t时刻的接缝灌浆高程，ΔG(l,t)为第l灌缝在t-1时刻与t时刻之间接缝灌浆高程差，T(i,j,t)为第i坝段、第j浇筑块在t时刻的温度值，ΔT(i,j,t)为第i坝段、第j浇筑块在t-1时刻与t时刻之间温度变化值。
仿真约束条件：
其中
式中，S(i,j,t)为坝块浇筑约束条件矩阵，G(l,t)为接缝灌浆约束矩阵，TFa(n)为第n分区的温度场，TCa(n)为第n分区的温度控制标准；Hmax为高拱坝最高高程，m为施工机械编号，M为施工机械总数；D(i,m,t)为坝块浇筑历时，T(i,j,t)为第i坝段、第j浇筑块在t时刻的温度值，q(n,t)为考虑随机性情况下，第n工序的历时，N为施工工序总数，p(Φ)为概率密度函数；i为坝段编号，I为坝段总数，j为某坝段的坝块编号，J为该坝段的坝块总数，T(i,j,0)为第i坝段第j坝块在0时刻的温度值，TPij为第i坝段第j坝块的浇筑温度；Tair为气温对坝体混凝土温度场的影响，g1(t)为气温变化函数，Tcool为分期通水冷却对坝体混凝土温度场的影响，g2(TWk,TQk)为分期通水冷却效果函数，TWk为分期通水冷却的通水温度，TQk为分期通水冷却的通水流量，k为分期通水冷却的通水阶段，Tθ为水化热对坝体混凝土温度场的影响，g3(τ,t)为水化热函数，Tijn为第i坝段第j坝块的上下坝块传热对内部温度场的影响；g4(Tj+1,Tj-1,Tj)为上下层坝块热传导函数，Tj+1,Tj-1,Tj分别表示第j-1,j,j+1坝块的温度值；V(i,t)为第i坝段施工导流形象面貌要求，为施工导流函数，γ为施工导流标准；T(l,n,t)为第l灌缝第n温控分区的混凝土温度场，A(l,n,t)为第l灌缝第n温控分区的混凝土龄期，J(l,n,t)为第l灌缝各温控分区的横缝宽度。
基于建立的高拱坝施工进度实时仿真数学模型，提出耦合温度场的高拱坝施工进度实时仿真方法，其总体框架结构图如图1所示，该方法主要包括以下四部分：
一、高拱坝施工期施工进度信息和混凝土温度信息实时采集；
二、高拱坝施工期坝体混凝土温度场分析；
三、基于数据挖掘方法建立高拱坝施工期坝体混凝土温度场回归预测模型；
四、耦合温度场的高拱坝施工进度实时仿真计算分析。
下面结合附图对本发明作进一步的描述：
一、高拱坝施工期施工进度信息和混凝土温度信息实时采集
高拱坝坝体混凝土浇筑量大，浇筑块数以千计，各浇筑块的浇筑信息和温度数据信息，以及施工条件和施工机械配置等信息繁多，这些数据信息是耦合温度场的高拱坝施工进度实时仿真的基础。采用各类信息采集技术手段，实时采集现场实际施工进度信息和混凝土温度信息。如图2所示，包括以下步骤：
a)高拱坝施工进度信息实时采集。本实施例中，涉及的现场实时施工信息包括：混凝土浇筑进度信息、接缝灌浆进度信息、坝块分块和接缝灌浆分区。其中，坝体混凝土浇筑进度信息，主要包括坝块编号、坝块起始高程、坝块终止高程、坝块厚度、混凝土方量、开仓时间、收仓时间、浇筑历时、平均浇筑强度、机械配置、金属结构安装量信息；接缝灌浆进度信息，主要包括灌缝编号、灌缝起始高程、灌浆终止高程、灌浆面积、开灌时间、结束时间、灌浆历时施工信息；坝体分块，是指尚未进行浇筑的坝块起止高程信息；接缝灌浆分区是指各接缝灌浆的温控分区范围和相应接缝灌浆温控要求。
b)高拱坝施工期混凝土温度信息实时采集。本实施例中，涉及的混凝土温度信息包括：混凝土浇筑温度信息、气温信息、水化热信息、混凝土内部通水冷却信息及混凝土内部温度计信息。其中，浇筑温度信息，主要包括坝块编号，温度计编号，温度计坐标，测量时间以及温度测量值；气温数据包括年平均气温变化和日平均气温变化以及相应的湿度和风速；水化热信息包括水泥的绝热最大温升和绝热温升曲线以及相应的参数；混凝土内部通水冷却信息包括冷却水管的编号、冷却水管类型、直径、水平间距、长度以及通水冷却的水温和流量；混凝土内部温度计信息包括温度计编号、类型、温度计坐标以及温度测量值。
二、高拱坝施工期坝体混凝土温度场分析
高拱坝施工期坝体混凝土温度场是复杂的不稳定温度场，是与时间和空间相关的非线性函数。基于温度场理论解，确定施工期坝体混凝土温度场影响因素，包括以下步骤：
c)施工期坝体混凝土温度场影响因素分析。高拱坝施工期坝体混凝土温度场是与时间和空间相关的不稳定温度场。通过温度场理论解分析，可知在高拱坝施工过程中，施工期温度场受混凝土浇筑温度、水泥水化热、周围环境热对流、通水冷却降温与控温以及上下层混凝土之间热传导影响，其中，混凝土浇筑温度是内部温度场变化的初始条件。然而，各影响因素具有不确定性，且与混凝土内部温度场之间并非简单的线性关系。因此，基于温度场理论解，分解温度场各影响因子，分离出温度监测值中的随机因素，降低不确定性因素对温度场回归预测模型的影响。
高拱坝施工期坝体混凝土温度场分析具体如下：
在高拱坝施工过程中，施工期混凝土实时温度T主要受到混凝土初始温度Tini，水泥水化热温升Tθ，通水冷却降温Tcool，周围环境气温热量传导Tair以及上下层混凝土之间热量传导Tint等的影响，各因素对混凝土内部温度场影响各不相同，因此高拱坝施工期温度场可以表示为：
T(t)＝Tini⊕Tθ⊕Tcool⊕Tair⊕Tint
式中，⊕表示温度场影响因素之间的耦合。
(1)混凝土初始温度Tini
在混凝土控制温度过程中，一般是把混凝土在平仓、振捣之后的浇筑温度为混凝土的初始温度。混凝土浇筑温度由出机口温度、运输过程温度回升以及浇筑过程温度回升生成。可用下式确定：
Tp＝TI+(Tair+R/β-TI)(φ1+φ2)
TI＝T0+(Tair+R/β-T0)(δ1+δ2+...+δn)
式中，Tp为浇筑温度，TI为入仓温度，Tair为气温，R为太阳辐射热，β为混凝土表面放热系数，φ1为混凝土平仓前的温度系数，与混凝土入仓到平仓前的历时相关，φ2为混凝土平仓以后的温度系数，δ1,δ2,...,δn为经验系数，与混凝土运输过程的装卸和转运历时相关，T0为混凝土出机口温度，与混凝土各骨料级配相关。
(2)水泥水化热温升Tθ
水泥水化热是混凝土内部温度升高的最主要因素。水泥水化热一般采用绝热温升表示，但是水泥水化热的绝热温升过程是一个复杂的非线性过程。本实施例中，采用组合指数型表示水泥水化热温升，其表达方式为：
式中为最大绝热温升，m1,m2,s为系数，通常m2＝0.1m1。
(3)通水冷却降温Tcool
在大体积混凝土施工过程中，为了保证混凝土温度处于受控状态，一般采用分期通水冷却方式降低混凝土温度。根据混凝土温控情况，将混凝土通水冷却主要分为一期冷却与二期冷却。坝体混凝土平均温度如下：
Tm＝Tw+(T0-Tw)e-pτ
式中，T0为混凝土的通水前的温度，Tw为通水冷却水管内水的温度，p为与混凝土导热系数a、导热系数λ、水管长度L、通水流量qw及水管等效直径D相关的系数。
(4)周围环境气温热量传导Tair
由于高拱坝混凝土温度与周围环境之间存在温度差，不可避免的与周围环境温度之间产生热量交换。环境温度变化随时间变化波动，一般采用以下公式表示：
式中，Ta(t)为t时刻周围环境温度，Tam为年平均气温，A0为周围环境温度年变化幅度，P为周围环境温度变化周期，一般为一年，t0为年最高温度时间。
然而环境气温随时间变化波动，因此，基于实时气温数据，对上式进行实时修正。
采用一维热传导方程，由叠加原理，得到周围环境对混凝土造成的温度影响为：
式中ai为系数，Ai为常数，根据经验A1＝0.3，A2＝0.03，A3＝0.003。i＝1为年周期，i＝2为半年周期，…，一般m2取1或2。
(5)上下层混凝土之间热量传导Tint
在混凝土施工过程中，一般将横缝作为绝热条件进行分析，因此坝块之间的温度传导主要是上下层之间温度影响。由于上下层坝块之间存在温度差异，坝块之间会存在热量传导。同时，上层混凝土浇筑之后，会改变下层混凝土与环境气温之间的的热量传导条件。因此，上下层坝块之间热量传导会对坝块温度产生一定程度影响。因此，坝块之间温度传导与上下层之间的温度相关，表示为：
Tint,N＝f(TN-1,TN,TN+1)
式中，TN-1为第N-1坝块的温度值，TN+1为第N+1坝块的温度值。
三、基于数据挖掘方法建立高拱坝施工期坝体混凝土温度场回归预测模型
高拱坝施工期温度场受到浇筑温度、水化热升温、通水冷却、气温条件和上下层坝块传热5个因素影响。其中，浇筑温度为混凝土内部温度的初始温度，其他因素与混凝土内部温度之间为复杂的非线性关系。因此，基于数据挖掘方法，建立施工期坝体混凝土温度场回归预测模型，其中，采用统计分析方法，分析混凝土浇筑温度的概率密度分布；采用支持向量机方法确定各影响因素与坝体混凝土内部温度场之间的关系，建立施工期温度场回归预测模型。包括以下步骤：
d)基于统计分析的施工期坝体混凝土浇筑温度分析。坝体混凝土浇筑温度既受到混凝土原材料温度、含水率、混凝土级配、混凝土运输方式影响，也受到混凝土运输时间、摊铺历时以及振捣历时等随机因素影响，因此，混凝土浇筑温度是多随机因素影响的变量。为了实现对混凝土温度的预测，需要对已有的混凝土浇筑温度数据进行统计分析，得到浇筑温度的概率分布，然后根据浇筑温度的概率密度函数，采用蒙特卡洛方法模拟个坝块浇筑温度。
基于统计分析的施工期坝体混凝土浇筑温度分析具体如下：
对于通过观测得到若干组浇筑温度数据{xi}，其概率密度函数可表示为：
根据实时采集的混凝土浇筑温度，得到各温度区间概率，采用非线性最小二乘法对参数进行分析。最小二乘法问题的实质是：从集合θ*中找出变量使得函数：
其中，θ*为所有θ的集合，每个θ均为相互独立的参数。由于函数f(xi,θ)是非线性函数，不能采用线性最小二乘法的方法进行参数估计，需要采用其他的优化算法进行求解。本实施例中，采用牛顿迭代法计算参数。
设的极小值θ*的一个近似解为θk，在θk附近将R(θk)展开为泰勒级数，为了加快收敛速度及效率，通常只取至二次项，得到：
其中，
Gk为θk处的Hessian矩阵。从而得到θk的迭代公式为：
终止迭代条件为：R(θk)＝R(θk+1)或者gk＝0。
通过该方法，计算得到施工期浇筑温度的概率密度函数。然后采用蒙特卡洛方法进行各坝段浇筑温度模拟。
e)基于支持向量机方法建立温度场回归预测模型。基于步骤b)实时采集施工期坝体混凝土温度信息和步骤d)蒙特卡洛方法模拟产生的浇筑温度，采用支持向量机方法，建立施工期坝体混凝土温度场回归预测模型，如图3所示。
基于支持向量机方法(Support Vector Machine,SVM)建立温度场回归预测模型具体如下：
假定一组训练样本为 表示维度为d的输入向量，yi表示输出值。输入变量和输出值之间的非线性关系可以表示为：
式中，表示预测值，φ(x)是非线性映射函数，w和b是回归系数。
SVM回归模型如下所示：
约束条件：
式中，C表示最小化训练误差的惩罚系数，ζ是松弛变量，ε代表训练样本被分错的程度。
该优化问题可以通过拉格朗日乘子法求解，该优化问题的对偶问题是：
约束条件：
式中，αi和表示拉格朗日乘数，K(xi,xj)表示核函数，RBF核函数是最常用的核函数，表示为
K(xi,xj)＝exp(-γ||xi-xj||2)
式中γ表示核函数的参数。
通过拉格朗日乘子法求解出上述优化问题的参数后，SVM回归模型可以表示为：
通过上式，采用试算法选取合适的参数和核函数，即可建立浇筑温度、水化热升温、通水冷却、气温条件和上下层坝块传热与温度场之间的回归预测模型。
四、耦合温度场的高拱坝施工进度实时仿真计算分析
基于以上实时采集的施工进度信息和施工期温度场实时分析结果，采用离散事件仿真方法，进行仿真分析计算，建立高拱坝施工进度方案。包括以下步骤：
f)高拱坝施工进度仿真初始条件实时更新。根据步骤a)的实时采集的高拱坝施工进度信息实时更新仿真初始条件。实时更新的仿真初始条件，主要包括当前坝块浇筑进度信息和接缝灌浆进度信息和实时温度信息。
g)根据步骤f)实时更新的施工进度仿真初始条件，步骤e)建立的施工期坝体混凝土温度场回归预测模型，进行施工期温度场分析，并进行施工进度仿真计算，得到高拱坝施工进度方案。
如图4所示。在进行仿真计算开始前，对所有仿真初始条件进行初始化，主要涉及高拱坝坝块浇筑进度、接缝灌浆进度及各坝块实时温度等。在各台空闲缆机中，选择间歇时间最长的缆机作为施工机械。对所有坝段的施工约束进行判断，如果所有坝段均不满足约束条件，则进行强制间歇。对于满足所有约束条件的坝段，根据当前各坝段施工状态，建立各坝段浇筑概率，并产生浇筑坝块。根据实时统计得到的浇筑温度分布，建立此坝块浇筑温度，并进行坝块浇筑。坝块浇筑完毕之后，采用支持向量机方法，建立高拱坝实时温度场回归预测模型，分析计算各灌缝温控分区温度场，判断各灌缝温控分区状态，当温控分区均满足设计要求时，进行接缝灌浆施工。施工完毕后，实时更新仿真计算初始条件，准备进行下一个坝块的选择及浇筑，当完成所有坝块浇筑时，完成所有施工。
本发明并不限于上文描述的实施方式。以上对具体实施方式的描述旨在描述和说明本发明的技术方案，上述的具体实施方式仅仅是示意性的，并不是限制性的。在不脱离本发明宗旨和权利要求所保护的范围情况下，本领域的普通技术人员在本发明的启示下还可做出很多形式的具体变换，这些均属于本发明的保护范围之内。
Claims (10)
1.耦合温度场的高拱坝施工进度实时仿真方法，其特征在于，包括以下步骤：
(1)建立耦合温度场的高拱坝施工进度实时仿真数学模型；
(2)实时采集高拱坝施工期施工进度信息和混凝土温度信息；
(3)分析施工期高拱坝坝体混凝土温度场影响因素；
(4)基于数据挖掘方法建立高拱坝施工期坝体混凝土温度场回归预测模型；
(5)根据步骤(2)所述施工进度信息实时更新高拱坝施工进度仿真初始条件；
(6)根据步骤(4)所述混凝土温度场回归预测模型和步骤(5)实时更新的仿真初始条件，进行施工期温度场分析，并进行施工进度仿真计算，得到高拱坝施工进度方案，以指导现场施工。
2.根据权利要求1所述耦合温度场的高拱坝施工进度实时仿真方法，其特征在于，步骤(1)所述耦合温度场的高拱坝施工进度实时仿真数学模型如下：
仿真初始条件：
式中，i为坝段编号，I为坝段总数，H(i,0)为第i坝段在0时刻浇筑高程，Hr(i)为第i坝段实时浇筑高程，l为灌缝编号，G(l,0)为第l灌缝在0时刻接缝灌浆高程，Gr(l)为第l灌缝实时接缝灌浆高程；
状态转移方程：
H(i,t)＝H(i,t-1)+ΔH(i,t),t＝t0,t0+1,...,T
G(l,t)＝G(l,t-1)+ΔG(l,t),t＝t0,t0+1,...,T
T(i,j,t)＝T(i,j,t-1)+ΔT(i,j,t),j＝1,2,...,J,t＝t0,t0+1,...,T
式中H(i,t)为第i坝段在t时刻的浇筑高程，ΔH(i,t)为第i坝段在t-1时刻与t时刻之间浇筑高程差，G(l,t)为第l灌缝在t时刻的接缝灌浆高程，ΔG(l,t)为第l灌缝在t-1时刻与t时刻之间接缝灌浆高程差，T(i,j,t)为第i坝段、第j浇筑块在t时刻的温度值，ΔT(i,j,t)为第i坝段、第j浇筑块在t-1时刻与t时刻之间温度变化值；
仿真约束条件：
其中
式中，S(i,j,t)为坝块浇筑约束条件矩阵，G(l,t)为接缝灌浆约束矩阵，TFa(n)为第n分区的温度场，TCa(n)为第n分区的温度控制标准；Hmax为高拱坝最高高程，m为施工机械编号，M为施工机械总数；D(i,m,t)为坝块浇筑历时，T(i,j,t)为第i坝段、第j浇筑块在t时刻的温度值，q(n,t)为考虑随机性情况下，第n工序的历时，N为施工工序总数，p(Φ)为概率密度函数；i为坝段编号，I为坝段总数，j为某坝段的坝块编号，J为该坝段的坝块总数，T(i,j,0)为第i坝段第j坝块在0时刻的温度值，TPij为第i坝段第j坝块的浇筑温度；Tair为气温对坝体混凝土温度场的影响，g1(t)为气温变化函数，Tcool为分期通水冷却对坝体混凝土温度场的影响，g2(TWk,TQk)为分期通水冷却效果函数，TWk为分期通水冷却的通水温度，TQk为分期通水冷却的通水流量，k为分期通水冷却的通水阶段，Tθ为水化热对坝体混凝土温度场的影响，g3(τ,t)为水化热函数，Tijn为第i坝段第j坝块的上下坝块传热对内部温度场的影响；g4(Tj+1,Tj-1,Tj)为上下层坝块热传导函数，Tj+1,Tj-1,Tj分别表示第j-1,j,j+1坝块的温度值；V(i,t)为第i坝段施工导流形象面貌要求，为施工导流函数，γ为施工导流标准；T(l,n,t)为第l灌缝第n温控分区的混凝土温度场，A(l,n,t)为第l灌缝第n温控分区的混凝土龄期，J(l,n,t)为第l灌缝各温控分区的横缝宽度。
3.根据权利要求1所述耦合温度场的高拱坝施工进度实时仿真方法，其特征在于，步骤(2)中所述施工进度信息包括混凝土浇筑进度信息、接缝灌浆进度信息、坝块分块和接缝灌浆分区。
4.根据权利要求3所述耦合温度场的高拱坝施工进度实时仿真方法，其特征在于，所述混凝土浇筑进度信息包括坝块编号、坝块起始高程、坝块终止高程、坝块厚度、混凝土方量、开仓时间、收仓时间、浇筑历时、平均浇筑强度、机械配置和金属结构安装量信息。
5.根据权利要求3所述耦合温度场的高拱坝施工进度实时仿真方法，其特征在于，所述接缝灌浆进度信息包括灌缝编号、灌缝起始高程、灌浆终止高程、灌浆面积、开灌时间、结束时间和灌浆历时施工信息。
6.根据权利要求3所述耦合温度场的高拱坝施工进度实时仿真方法，其特征在于，所述坝体分块指尚未进行浇筑的坝块起止高程信息；所述接缝灌浆分区是指各接缝灌浆的温控分区范围和相应接缝灌浆温控要求。
7.根据权利要求1所述耦合温度场的高拱坝施工进度实时仿真方法，其特征在于，步骤(2)中所述混凝土温度信息包括：混凝土浇筑温度信息、气温信息、水化热信息、混凝土内部通水冷却信息及混凝土内部温度计信息。
8.据权利要求7所述耦合温度场的高拱坝施工进度实时仿真方法，其特征在于，所述混凝土浇筑温度信息包括坝块编号、温度计编号、温度计坐标、测量时间及温度测量值；所述气温信息包括年平均气温变化和日平均气温变化及相应的湿度和风速；所述混凝土内部通水冷却信息包括冷却水管的编号、冷却水管类型、直径、水平间距、长度及通水冷却的水温和流量；所述混凝土内部温度计信息包括温度计编号、温度计类型、温度计坐标及温度测量值。
9.根据权利要求1所述耦合温度场的高拱坝施工进度实时仿真方法，其特征在于，步骤(2)中所述混凝土温度场影响因素包括：混凝土浇筑温度、水泥水化热、周围环境热对流、通水冷却降温与控温及上下层混凝土间的热传导因素。
10.根据权利要求1所述耦合温度场的高拱坝施工进度实时仿真方法，其特征在于，步骤(4)中建立高拱坝施工期坝体混凝土温度场回归预测模型的步骤如下；
a)对施工期高拱坝体混凝土浇筑温度进行统计分析；
b)基于支持向量机方法建立温度场回归预测模型。
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| CN201611170340.4A CN106855901B (zh) | 2016-12-16 | 2016-12-16 | 耦合温度场的高拱坝施工进度实时仿真方法 |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| CN201611170340.4A CN106855901B (zh) | 2016-12-16 | 2016-12-16 | 耦合温度场的高拱坝施工进度实时仿真方法 |
Publications (2)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| CN106855901A true CN106855901A (zh) | 2017-06-16 |
| CN106855901B CN106855901B (zh) | 2020-12-29 |
Family
ID=59127169
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| CN201611170340.4A Expired - Fee Related CN106855901B (zh) | 2016-12-16 | 2016-12-16 | 耦合温度场的高拱坝施工进度实时仿真方法 |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| CN (1) | CN106855901B (zh) |
Cited By (17)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN108763616A (zh) * | 2018-03-30 | 2018-11-06 | 北京城建集团有限责任公司 | 基于跳仓法施工的建筑物的温度场分析方法及设备 |
| CN108932371A (zh) * | 2018-06-14 | 2018-12-04 | 武汉大学 | 拱坝缆机浇筑的多因素停工影响的仿真算法 |
| CN110032756A (zh) * | 2019-02-27 | 2019-07-19 | 上海交通大学 | 基于流函数分数坐标系变换的流动边界层数值分析方法 |
| CN110705046A (zh) * | 2019-09-16 | 2020-01-17 | 三峡大学 | 基于仿真的混凝土坝仓面施工机械配置方法 |
| CN111579582A (zh) * | 2020-05-19 | 2020-08-25 | 中国水利水电科学研究院 | 一种堆石混凝土绝热温升的确定方法 |
| CN111597615A (zh) * | 2020-05-16 | 2020-08-28 | 中国水利水电科学研究院 | 一种不分缝堆石混凝土拱坝等效封拱温度确定方法 |
| CN111733787A (zh) * | 2020-05-14 | 2020-10-02 | 中电建路桥集团有限公司 | 桥梁桩基施工过程中溶洞处理效果检测方法及系统 |
| CN112035932A (zh) * | 2020-09-02 | 2020-12-04 | 中国电建集团成都勘测设计研究院有限公司 | 拱坝智能进度仿真方法 |
| CN112434366A (zh) * | 2020-12-31 | 2021-03-02 | 中国三峡建设管理有限公司 | 一种基于bim的缆机布置与调度方法 |
| CN112462818A (zh) * | 2020-11-27 | 2021-03-09 | 中国电建集团华东勘测设计研究院有限公司 | 高拱坝低热水泥混凝土最高温度区间的控制方法 |
| CN112489387A (zh) * | 2020-12-04 | 2021-03-12 | 广东电网有限责任公司江门供电局 | 一种基于天气监测的配电施工现场安全预警方法 |
| CN112632654A (zh) * | 2020-11-04 | 2021-04-09 | 中国一冶集团有限公司 | 一种基于ansys平台的管廊施工过程的温度场及应力场的仿真方法 |
| CN113177338A (zh) * | 2021-04-25 | 2021-07-27 | 三峡大学 | 一种考虑太阳辐射热的拱坝孔口仿真计算模型的构建方法 |
| CN113190060A (zh) * | 2021-05-20 | 2021-07-30 | 华北水利水电大学 | 一种大型渡槽施工期槽体混凝土的控温防裂装置 |
| CN116757341A (zh) * | 2023-08-23 | 2023-09-15 | 天津建城基业集团有限公司 | 基于神经网络的混凝土预应力空心桩干燥时间预测方法 |
| CN117408033A (zh) * | 2023-10-09 | 2024-01-16 | 湖北工业大学 | 拱坝仓面浇筑过程施工机械时空冲突虚拟分析方法 |
| CN118036901A (zh) * | 2024-04-11 | 2024-05-14 | 广东河海工程咨询有限公司 | 一种基于智能监测的生态堤防护岸安全预警系统 |
Citations (3)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| FR2918469A1 (fr) * | 2007-07-02 | 2009-01-09 | Eatops Sarl | Procede et systeme de controle a distance de systemes equipes de capteurs |
| CN102436722A (zh) * | 2011-12-05 | 2012-05-02 | 中国水利水电科学研究院 | 一种混凝土坝的温控防裂监测方法 |
| CN102852145A (zh) * | 2012-08-14 | 2013-01-02 | 清华大学 | 在建大坝混凝土智能温度控制方法及系统 |
-
2016
- 2016-12-16 CN CN201611170340.4A patent/CN106855901B/zh not_active Expired - Fee Related
Patent Citations (3)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| FR2918469A1 (fr) * | 2007-07-02 | 2009-01-09 | Eatops Sarl | Procede et systeme de controle a distance de systemes equipes de capteurs |
| CN102436722A (zh) * | 2011-12-05 | 2012-05-02 | 中国水利水电科学研究院 | 一种混凝土坝的温控防裂监测方法 |
| CN102852145A (zh) * | 2012-08-14 | 2013-01-02 | 清华大学 | 在建大坝混凝土智能温度控制方法及系统 |
Non-Patent Citations (2)
| Title |
|---|
| 任炳昱: "高拱坝施工实时控制理论与关键技术研究", 《中国博士学位论文全文数据库 工程科技Ⅱ辑》 * |
| 朱伯芳: "混凝土高坝施工期温度与应力控制决策支持系统", 《水利学报》 * |
Cited By (29)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN108763616A (zh) * | 2018-03-30 | 2018-11-06 | 北京城建集团有限责任公司 | 基于跳仓法施工的建筑物的温度场分析方法及设备 |
| CN108932371A (zh) * | 2018-06-14 | 2018-12-04 | 武汉大学 | 拱坝缆机浇筑的多因素停工影响的仿真算法 |
| CN108932371B (zh) * | 2018-06-14 | 2020-05-08 | 武汉大学 | 拱坝缆机浇筑的多因素停工影响的仿真计算方法 |
| CN110032756A (zh) * | 2019-02-27 | 2019-07-19 | 上海交通大学 | 基于流函数分数坐标系变换的流动边界层数值分析方法 |
| CN110032756B (zh) * | 2019-02-27 | 2023-01-17 | 上海交通大学 | 基于流函数分数坐标系变换的流动边界层数值分析方法 |
| CN110705046A (zh) * | 2019-09-16 | 2020-01-17 | 三峡大学 | 基于仿真的混凝土坝仓面施工机械配置方法 |
| CN110705046B (zh) * | 2019-09-16 | 2022-09-02 | 三峡大学 | 基于仿真的混凝土坝仓面施工机械配置方法 |
| CN111733787A (zh) * | 2020-05-14 | 2020-10-02 | 中电建路桥集团有限公司 | 桥梁桩基施工过程中溶洞处理效果检测方法及系统 |
| CN111733787B (zh) * | 2020-05-14 | 2021-12-03 | 中电建路桥集团有限公司 | 桥梁桩基施工过程中溶洞处理效果检测方法及系统 |
| CN111597615A (zh) * | 2020-05-16 | 2020-08-28 | 中国水利水电科学研究院 | 一种不分缝堆石混凝土拱坝等效封拱温度确定方法 |
| CN111597615B (zh) * | 2020-05-16 | 2022-06-14 | 中国水利水电科学研究院 | 一种不分缝堆石混凝土拱坝等效封拱温度确定方法 |
| CN111579582B (zh) * | 2020-05-19 | 2021-07-27 | 中国水利水电科学研究院 | 一种堆石混凝土绝热温升的确定方法 |
| CN111579582A (zh) * | 2020-05-19 | 2020-08-25 | 中国水利水电科学研究院 | 一种堆石混凝土绝热温升的确定方法 |
| CN112035932A (zh) * | 2020-09-02 | 2020-12-04 | 中国电建集团成都勘测设计研究院有限公司 | 拱坝智能进度仿真方法 |
| CN112632654A (zh) * | 2020-11-04 | 2021-04-09 | 中国一冶集团有限公司 | 一种基于ansys平台的管廊施工过程的温度场及应力场的仿真方法 |
| CN112632654B (zh) * | 2020-11-04 | 2024-02-27 | 中国一冶集团有限公司 | 一种基于ansys平台的管廊施工过程的温度场及应力场的仿真方法 |
| CN112462818A (zh) * | 2020-11-27 | 2021-03-09 | 中国电建集团华东勘测设计研究院有限公司 | 高拱坝低热水泥混凝土最高温度区间的控制方法 |
| CN112462818B (zh) * | 2020-11-27 | 2022-03-18 | 中国电建集团华东勘测设计研究院有限公司 | 高拱坝低热水泥混凝土最高温度区间的控制方法 |
| CN112489387B (zh) * | 2020-12-04 | 2022-11-22 | 广东电网有限责任公司江门供电局 | 一种基于天气监测的配电施工现场安全预警方法 |
| CN112489387A (zh) * | 2020-12-04 | 2021-03-12 | 广东电网有限责任公司江门供电局 | 一种基于天气监测的配电施工现场安全预警方法 |
| CN112434366A (zh) * | 2020-12-31 | 2021-03-02 | 中国三峡建设管理有限公司 | 一种基于bim的缆机布置与调度方法 |
| CN112434366B (zh) * | 2020-12-31 | 2022-07-15 | 中国三峡建设管理有限公司 | 一种基于bim的缆机布置与调度方法 |
| CN113177338A (zh) * | 2021-04-25 | 2021-07-27 | 三峡大学 | 一种考虑太阳辐射热的拱坝孔口仿真计算模型的构建方法 |
| CN113190060A (zh) * | 2021-05-20 | 2021-07-30 | 华北水利水电大学 | 一种大型渡槽施工期槽体混凝土的控温防裂装置 |
| CN116757341A (zh) * | 2023-08-23 | 2023-09-15 | 天津建城基业集团有限公司 | 基于神经网络的混凝土预应力空心桩干燥时间预测方法 |
| CN116757341B (zh) * | 2023-08-23 | 2023-10-31 | 天津建城基业集团有限公司 | 基于神经网络的混凝土预应力空心桩干燥时间预测方法 |
| CN117408033A (zh) * | 2023-10-09 | 2024-01-16 | 湖北工业大学 | 拱坝仓面浇筑过程施工机械时空冲突虚拟分析方法 |
| CN117408033B (zh) * | 2023-10-09 | 2024-06-11 | 湖北工业大学 | 拱坝仓面浇筑过程施工机械时空冲突虚拟分析方法 |
| CN118036901A (zh) * | 2024-04-11 | 2024-05-14 | 广东河海工程咨询有限公司 | 一种基于智能监测的生态堤防护岸安全预警系统 |
Also Published As
| Publication number | Publication date |
|---|---|
| CN106855901B (zh) | 2020-12-29 |
Similar Documents
| Publication | Publication Date | Title |
|---|---|---|
| CN106855901B (zh) | 耦合温度场的高拱坝施工进度实时仿真方法 | |
| CN109992900B (zh) | 一种大体积混凝土多场实时在线协同智能仿真方法和系统 | |
| CN102979307B (zh) | 一种混凝土结构温控防裂施工方法 | |
| CN102436722B (zh) | 一种混凝土坝的温控防裂监测方法 | |
| Guo et al. | Response surface and genetic method of deformation back analysis for high core rockfill dams | |
| Wang et al. | Evaluation of compaction quality based on SVR with CFA: case study on compaction quality of earth-rock dam | |
| Li et al. | Centrifuge and numerical modeling of the frost heave mechanism of a cold-region canal | |
| Liu et al. | Modeling the piped water cooling of a concrete dam using the heat-fluid coupling method | |
| CN108876191A (zh) | 基于bim的施工管控平台 | |
| Klemczak | Prediction of coupled heat and moisture transfer in early-age massive concrete structures | |
| Zhang et al. | Research on seepage field of concrete dam foundation based on artificial neural network | |
| Fan et al. | An efficient model for simulation of temperature field of steel-concrete composite beam bridges | |
| Wang et al. | A positivity-preserving zero-inertia model for flood simulation | |
| CN110210114A (zh) | 碾压混凝土重力坝施工期最高温度预测算法 | |
| Zuo et al. | An extended finite element method for pipe-embedded plane thermal analysis | |
| Zhu et al. | A new dam reliability analysis considering fluid structure interaction | |
| Shi et al. | Thermal stress analyses and reinforcement design of massive RC structures | |
| CN109507398A (zh) | 一种表面裂缝对混凝土内部温度场影响范围预测方法 | |
| Zhouc et al. | Optimization of the temperature control scheme for roller compacted concrete dams based on finite element and sensitivity analysis methods | |
| CN117195616A (zh) | 一种基于反演参数与施工过程的孔口温度开裂风险评价方法 | |
| Wang et al. | Thermal parameter inversion of low-heat cement concrete for Baihetan arch dam | |
| CN109241579A (zh) | 一种考虑流体附加质量多维空间瞬变特性的快速建模方法 | |
| CN114662341A (zh) | 岩体临界滑动面极限分析方法 | |
| Hu et al. | Intelligent inversion analysis of thermal parameters for distributed monitoring data | |
| Si et al. | Development of simulation program for temperature field of mass concrete structures |
Legal Events
| Date | Code | Title | Description |
|---|---|---|---|
| PB01 | Publication | ||
| SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
| SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
| GR01 | Patent grant | ||
| GR01 | Patent grant | ||
| CF01 | Termination of patent right due to non-payment of annual fee | ||
| CF01 | Termination of patent right due to non-payment of annual fee |
Granted publication date: 20201229 Termination date: 20211216 |