伴隨高齡大壩工程、特大型大壩工程的日益增多以及極端服役工況的不時(shí)出現(xiàn)，對(duì)大壩安全監(jiān)控的自適應(yīng)性以及智能化提出了越來(lái)越高的要求。近年來(lái)，水工程安全智能診斷團(tuán)隊(duì)蘇懷智教授領(lǐng)銜的課題組突破傳統(tǒng)逐點(diǎn)建模、單一輸出的單測(cè)點(diǎn)大壩安全監(jiān)控模式，圍繞大壩安全多源數(shù)據(jù)挖掘分析、多測(cè)點(diǎn)聯(lián)合預(yù)報(bào)、多層次融合評(píng)估開(kāi)展了系統(tǒng)研究。

圖1 混凝土壩多測(cè)點(diǎn)非線性位移預(yù)測(cè)模型

圖2 混凝土壩多源數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)監(jiān)控模型

通過(guò)綜合利用并改進(jìn)梅爾倒譜系數(shù)、相空間重構(gòu)、FP-growth算法、集對(duì)分析、D-S證據(jù)理論等，以物理模型可解釋性與泛化性為支撐，考慮大壩結(jié)構(gòu)性態(tài)演化間的聯(lián)動(dòng)與異同，從大壩變形物理致因與監(jiān)控?cái)?shù)據(jù)時(shí)頻特征維度，研究了大壩測(cè)點(diǎn)分區(qū)方法，通過(guò)改進(jìn)反分析計(jì)算中潛在優(yōu)解間信息層次與傳遞模式，發(fā)展了一種大壩位移自適應(yīng)多輸出預(yù)報(bào)方法，在此基礎(chǔ)上，提出了動(dòng)態(tài)加權(quán)多層融合全壩測(cè)點(diǎn)信息的大壩安全實(shí)時(shí)評(píng)估方法，實(shí)現(xiàn)了全壩監(jiān)控?cái)?shù)據(jù)的綜合分析與大量測(cè)點(diǎn)間相互作用關(guān)系的深度挖掘，在降低大壩待建模型數(shù)量、輔助大壩安全智能診斷方面提供了有力技術(shù)支持。

上述研究得到了國(guó)家自然科學(xué)基金重點(diǎn)項(xiàng)目(52239009)、國(guó)家自然科學(xué)基金面上項(xiàng)目(51979093)、國(guó)家重點(diǎn)研發(fā)計(jì)劃課題(2019YFC1510801)等的資助。最新系列研究成果發(fā)表在工程領(lǐng)域著名期刊《Computer-Aided Civil and Infrastructure Engineering》(土木、結(jié)構(gòu)與建筑技術(shù)、計(jì)算機(jī)跨學(xué)科應(yīng)用等方向均為中科院一區(qū)，最新影響因子：8.5)。水利水電學(xué)院蘇懷智教授為論文通訊作者，博士研究生姚可夫?yàn)榈谝蛔髡摺?/p>

論文信息：

[1] Yao K, Wen Z, Shao C, Yang J, Su H*. A multisource data‐driven monitoring model for assessing concrete dam behavior. Computer‐Aided Civil and Infrastructure Engineering, 2024. doi.org/10.1111/mice.13232

[2] Yao K, Wen Z, Yang L, Chen J, Hou H, Su H*. A multipoint prediction model for nonlinear displacement of concrete dam. Computer‐Aided Civil and Infrastructure Engineering, 2022, 37(14): 1932-1952. doi.org/10.1111/mice.12911