混凝土坝时效变形特性研究.pdf
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1、第 2 7卷 第6期 2 0 1 0年 6月 长 江科学 院 院 报 J o u r n a l o f Y a n g t z e Ri v e r S c i e n t i fi c R e s e a r c h I n s t i t u t e Vo l - 27 No 6 J u n 2 0 1 0 文章编号: 1 0 0 1 5 4 8 5 ( 2 0 1 0 ) 0 60 0 1 8 0 5 混凝土坝时效变形特性研究 何金平h , , 施玉群h - 。 龚静 ( 1 武汉大学 a 水资源与水电工程科学国家重点实验室, 武汉4 3 0 0 7 2 ; b 水利水电学院, 武汉4
2、 3 0 0 7 2 ; 2 中国水电顾问集团 成都勘测设计研究院, 成都6 1 0 0 7 2 ) 摘要: 分析了目前混凝土坝变形监测模型中时效因子的特点, 提出了采用“ 预建模” 方式优化时效预置因子集的方 法, 通过对某混凝土坝水平位移实际建模结果的对比分析, 得出了混凝土坝时效变形的一些特性。研究表明: 当时 效因子预置不当时, 可能导致模型分离出的时效变形背离其基本物理意义; 当变形建模结果中回归常数绝对值很 大时, 时效变形将会出现畸形; 通过对混凝土坝时效变形特性进行分类 , 可以建立大坝结构实测性态评价的定性准 则, 制定大坝安全监控的定性监控指标。 关键词: 混凝土坝; 监测
3、模型;时效变形;回归因子 中图分类号 : T V 6 9 8 1 文献标识码 : A 1 概述 目前比较成熟 的混凝土坝变形监测模型主要有 统计模型、 确定性模型和混合模型。这些模型的基 本特点是: 将混凝土坝上任一点在时刻 t 的变形 ( 因 变量) 影 响因素 (自变 量 ) 概化 为上下 游水位 ( 水 压) 、 温度 以及时间效应( 时效) 3个部分。因此 , 混 凝土坝变形监测模型主要由水压分量、 温度分量和 时效分量组成。以统计模型为例 , 变形监测模型的 一 般表达式为 。 多 ( t )= ( t )+ 多 r ( t )+Y ( t ) 。 ( 1 ) 式中: 多 ( t )
4、 为变形效应量Y 在时刻t 的统计估计值, ( t ) , 夕 , ( ) , Y ( t ) 分别为多 ( t ) 的水压分量、 温度分 量和时效分量。 现有变形监测模型 中, 对水压分量和温度分量 的构成形式和变化特点研究得比较充分 , 但对 时效 分量的构成形式和变化特性研究不足。时效变形蕴 涵着大坝潜在的不安全信息 , 能更好地描述大坝结 构性态和安全状况 , 是混凝土坝结构性态正常与否、 工作状态安全与否的重要标志。在混凝土坝安全监 控研究中, 时效变形研究一直是前沿性热点问题 , 也 是亟待解决的科学难题 , 涉及到混凝土特性 、 基岩特 性、 结构特性以及工作条件特性等多个方面。
5、目前 主要存在着时效因子表达式难 以合理确定 , 时效 因 子与其他因子存在相关性, 建模分解 的时效变形可 能出现畸形等一系列问题 。因此 , 对混凝土坝时效 变形进行深入研究 , 具有重要的理论意义和应用价 值 。 本文在对常用时效因子表达式进行分析的基础 上 , 通过大量的建模计算和分析 , 对时效变形的变化 特性进行 了研究 。 2时效变形 因子集分 析 时效变形是一种随时问推移而朝某一方向发展 的不可逆分量, 也称变形的时效分量。一般认为, 混 凝土坝时效变形主要反映了坝体混凝土材料特性 ( 如混凝土徐变、 老化等) 、 坝基岩体的材料特性( 如 岩石蠕变、 节理裂隙等) 、 坝体结
6、构缺陷( 如施工质 量等) 、 坝基结构缺陷 ( 如软弱结构面等 ) 等 因素对 变形效 应量 的影响 4 j 。时效变 形 的成 因 比较 复 杂 , 国内外不少学者从材料特性 、 基岩特性等多个方 面对 时效 变形 的建 模 因子集 构 成形 式 进行 了研 究 j , 也取得 了一些成果 , 但主要属于半理论 、 半 经验型的表达式 , 难 以获得具有严格理论基础的确 定性表达式 。已有的研究表明 , 时效变形 的变化与 时间呈曲线关系, 可采用对数式 、 指数式 、 双 曲线式 或直线式等描述 。因此 , 目前在建立变形监测模型 时, 时效因子主要采用如下 8种形式 中的一种或几 种来
7、表示 , 即: , l=I n ( t 1+1 ) , 1 2=1一e , 收稿 日期 : 2 0 0 9 - 0 7 2 1 ;修回 日期 : 2 0 1 0 0 1 0 5 作者简介: 何金平( 1 9 6 4 一 ) , 男, 湖北罗田人, 副教授 , 博士, 主要从事大坝安全监测与老化病害诊断研究, ( 电话) 0 2 7 6 8 7 7 2 2 2 1 ( 电子信箱) w h u h j p 1 6 3 c o n l 。 第6期 何金平 等 混凝土坝时效变形特性研究 1 9 1 3=t l ( t 1 +1 ) , 厶 =t l , 1 5 = t , 6 : t l , 1 7
8、= t l 加 , 8=1 ( 1+e - t ) 。 ( 2 ) 因此 , 时效分量的构成形式可表示为 p ( t )=c 。+c ( t ) ( P=18 ) 。( 3 ) =1 式 中: ( t ) 为 t 时刻 的时效统计分量 ; t 。 为相对于 基准 日期的时间计算参数 ; c 。 为回归常数 , C 为 回归 系数 , 由回归分析确定 ; P为所选择 的时效 因子个 数。 上述 8种时效因子, 分别对应于不 同的时效变 化特点。如果在建模 时, 直接将 8种因子全部作为 时效预置 因子集进 行 回归分析 , 则 极有 可能 出现 “ 超拟合” 假象 , 使得分离 出来 的时效变形
9、失真 , 甚 至畸形 ; 如果任意选择其 中的一种或几种作为时效 预置因子集 , 则有可能 出现“ 欠拟合 ” 现象 , 导致部 分时效变形未被有 效分离。基 于此 , 本文提出在建 立正式监测模型前 , 应进行“ 预建模 ” , 即: 通过对上 述 8种时效因子进行分类 , 根据对变形资料的定性 分析 , 对时效变形 的特点进行初步判断 , 确定时效变 形大致属于何种类型 ; 在 8种时效 因子中, 有针对性 对选择时效 因子分别进行建模 , 并对所建立的模型 和分离出的时效变形进行分析 , 看是否符合 客观变 化规律 , 是否出现 了失真或畸形 ; 在确定了时效因子 的合理形式后, 进行正
10、式建模 , 用于监测资料分析 、 结构性态评价或大坝安全监控。在 “ 预建模” 过程 中, 为避免预置 因子 “ 先人为主” 的缺 陷, 在时效预 置因子集设置时 , 应适 当将各类型时效 因子进行交 叉组合。 3某混凝土拱坝监测统计模型 某混凝土拱 坝 , 最大坝高 1 0 2 m。为监测坝体 挠度 ( 水平位移 ) , 共布置 了 5条正 、 倒垂线组。其 中位于拱冠 1 1 坝段 的 3 垂线共布置 了 5个测点 , 测点高程分别为 l O 0 , 1 2 0 , 1 5 0 , 1 7 7, 1 9 4 m。本文 以 该垂线上 5个测点的径 向水平位移( 1 1一 l O O y ,
11、1 1 1 2 0 y , 1 11 5 0 y , 1 11 7 7 y , 1 11 9 4 y ) 为例 , 在水压 预置因子和温度预置因子不变的情况下 , 分别采用 预置 8个时效因子和预置优选后的 4个 时效 因子 , 建立该垂线各测点径 向水平位移统计模 型( 简称模 型一 、 模型- ) , 并进行对 比分析。 3 1 因子选择 水压因子 : H, , 和 , 日为水平 位移观测 日当天的上游水位 。 温度 因 子 :T o l , - 1 5 , l 6 - 3 0 , l 一 6 0 , 1 9 0 , 。分 别代 表 水 平位 移 观测 日当天 , 前 期 2 1 5 d
12、, 1 6 3 0 d , 3 1 6 0 d , 6 1 9 0 d , 9 11 2 0 d的气 温平均值。 时效 因子: 对模型一 , 采用式( 2 ) 所示 的 8个因 子作为时效分量预置因子集 ; 对模型二 , 通过对拱冠 该垂线上各测点径 向水平位移过程线等进行的初步 分析 , 结合上述 8时效预置 因子建模结果 , 决定采用 1 一e 一 “, t 】 ( t 1 +1 ) , 1 ( 1+e 一 “ ) , I n ( t l +1 ) 共 4个 时效因子作为预置因子集。 建模时段 : 1 9 8 8年 6月 2 2日至 2 0 0 2年 7月 2 3 日。 3 2建模结果 对
13、 5个测点的径 向水平位移均按上述因子建立 了统计模型。作为代表, 表 1列出了 1 1 1 2 0 y测点 “ 模型一” 和“ 模型二” 建模结果的对比情况, 表 中 尺 为复相关系数 , s为剩余标准差( m m) , 日为水压分 量( mm) , 为 温度 分 量 ( m m) , A O为 时效 分 量 ( m m) 。图 1 为按“ 模型一” 、 “ 模型二” 分解出的 1 1 1 2 0 y 测点时效变形过程线( 图中实线为模型一 、 虚线 为模型二 ; 为便于 比较 , 对时效变形起始值进行了归 零处理) 。 表 1 1 1 1 2 0 y测点“ 模型一” 和“ 模 型二” 建模
14、结果的对比情况 Ta b l e 1 Co mp a r i s o n o f s i m u l a t e d r e s ult s b e t we e n “ M o d e l 1 a n d “ M od e l 2 a t t h e me a s u r i n g p o i n t 1 11 2 0y m m 5 0 l 4 0 面 3 0 求 2 0 1 0 曹 0 0 1 98 8 01 1 99 0 O1 l 9 92 0l l 9 94 0I 1 99 6 0l 1 99 8 Ol 20 00 01 20 02 - 01 时间( 年- 月) 图 1 某拱 坝 1
15、 1 1 2 0 y测点时效变过程线 F i g 1 Tim e - d e p e n d e n t d e f o r ma ti o n c u r v e a t me a s ur i n g p o i n t 1 11 2 0y o f s o me a r c h d a m 4时效变形特性分析 通过对上述拱冠 1 1 坝段 3 垂线各测点建模结 果的普遍分析 , 可以得 出混凝土坝时效变形具有如 下特点。 2 0 长江科 学院院报 2 0 1 0丘 4 1 当时效 因子预置集选择不 当时 , 时效变形将 可能背离其基本物理意义 在“ 模型一” 建立中, 设置时效预置因子集
16、时, 没有进行初步分析 , 直接采用常用的 8个 时效 因子 形式作为建模时效预置 因子。从图 1中的实线看 , 所分解出的时效分量明显违背时效变形的基本物理 意义 , 表现出非单调性。 在“ 模型二” 建立 中, 设置时效预置因子集时, 进行了一定的优化。从图 1中的虚线看 , 所分解出 的时效分量 比较合理 , 不仅表现为单调性 , 而且符合 时效变形” 初期增长较快 、 后期渐趋稳定 ” 的一般规 律性 , 反映了该拱坝时效变形的实际特点。 表 1 和图 1 表明, “ 模型一” 所分解 出的时效变 形大于“ 模型二” 所分解出的时效变形 。该拱坝于 1 9 8 6年 6月下闸蓄水 ,
17、库水位于 1 9 8 8年6月上升至 正常高水位 。“ 模型一” 由于采用 8个时效因子形 式作为建模时效预置因子集 , 时效预置因子数过多, 部分时效因子与水压因子之 间存在因子相关性, 导 致初期蓄水过程中水压引起 的变形被“ 误” 分解到 时效变形中。从本质上看 , “ 模型一” 的建模过程不 是正常“ 拟合” 过程 , 而是“ 超拟合” 过程 ( 即因为因 子设置不当而将本不属于时效变形的成分拟合到时 效变形中, 造成拟合效果很好的假象 ) , 因而建模结 果实际上歪 曲了各影 响因素 的真实情况。“ 模 型 二” 采用优化后的 4个时效 因子形式作为建模的时 效预置因子集 , 预置
18、的时效 因子与水压 因子相关性 较小, 所预置的因子能较好地描述时效分量 的客观 情况 , 因而初期蓄水过程中因水压引起 的变形和因 时效引起的变形被合理分解 , 建模效果明显较好。 由于时效变形的复杂性, 要得到“ 最优” 的时效 模型是很困难 的。在现有技术条件无法得到合理时 效预置因子集的情况下, 通过本文提出的优化时效预 置因子集的方法 , 可以在一定程度上避免模型分离出 来的时效变形严重失真和畸形 , 减轻因时效因子集设 置不当而引起的“ 超拟合” 假象 , 以及时效预置因子与 其他预置因子之间相关性对各分量分解的影响。 4 2 当回归模型 中的常数项很大 时, 时效变形将 出现畸形
19、 将“ 模型一” 和“ 模 型二” 各测点 回归常数列于 归常数均较大 , 特别是 1 11 5 0 y , 1 11 7 7 y和 1 1 1 9 4 y 这 3 个测点模型, 其回归常数绝对值非常大。 由回归方程式可知, 常数项 n一1 b o= ( )一6 ( t ) 。 ( 4 ) i = 1 从统计理论看 , 如果回归方程真实地反映了所 有环境变 ( t ) 量对变形 ( t ) 的实际影响 , 则常数 项 6 应为服从于N( 0 , ) 的正态分布, 合理的回归 方程其常数项 b 一般应很小 , 接近于 0 。当 b 。 的绝 对值很大时, 表明模型波动性过大 , 其回归方程存在
20、不合 理性 。 常数项 b 的波动, 主要源于 2个方面 : 一是观 测条件发生了变化 , 导致观测的母体发生了变化 , 因 而环境变量 ( t ) 与观测物理量 ( t ) 的固有关 系发 生了变化 , 此时 , 应根据不 同母 体分别建立 回归方 程; 二是观测条件没有发生根本性的变化, 但回归分 析时环境变量 ( ) 的选取不合理 , 导致子样对母体 的描述出现异常。 对于监测 回归方程 , 常数项 b 的大小 , 主要取 决于环境变量 ( t ) 的选取是否合理。在环境变量 ( t ) 中, 水压和温度因子的形式 已经经过大量理论 分析和实践检验 , 认为基本上是合理的; 而时效因子
21、的选择主要凭借经验。当时效 因子选择不合理时, 就难以准确描述真实 的时效因素对观测量 的影响。 被不合理的时效因子歪 曲的回归方程 , 自然也难 以 真实反映出因变量对 自变量 的变化规律 , 因而 回归 方程必然存在较大误差。这种误差就会被反映到了 常数项 6 。 上, 其表现形式就是 回归常数项 b 。数值 绝对值很大。 因此 , 当所建立的监测 回归方程的常数项 b 。的 绝对值很大时, 应对时效预置 因子集进行优化 。表 2中模型二的回归常数比较合理, 也证 明了时效预 置因子对监测模型质量的影响。 4 3 通过对时效分量变化状态进行分类, 可建立 混凝土坝安全监控的定性监控准则 时
22、效变形在很大程度上蕴涵着大坝潜在的不安 全信息 , 常常对大坝安全判断起着至关重要的作用。 因此 , 通过对混凝土坝时效变形特性进行分类 , 并将 大坝的实测时效变形状态与时效变形特性的分类进 表 2 。 行对 比, 可以建立大坝结构性态评价的定性准则 , 制 从表2可知, 除 1 1 一l O O y 测点外, 模型一的回 定大坝安全监控的定性监控指标。 表 2“ 模型一” 和“ 模型二” 各测点 回归 常数对比情况 T a b l e 2 Co mp a r i s o n o f r e g r e s s i o n c o n s t a n t s b e t we e n e v
23、 e r y p o i n t o f“ Mo de l 1 ”a n d“ M o d e l 2 ” 第6期 何金平 等 混凝土坝时效变形特性研究 2 1 通过对混凝土坝 时效变形的大量分析 , 混凝土 坝时效变形 ( 时效分量 ) 大致存在如 图 2所示 的 5 种表现形式 : 图 2 时效 变形分量 的表 现形式 F i g 2 M a n i f e s t a t i o n o f ti me - d e p e n d e n t de f o r matio n c omp one n ( 1 )时效分量基本无变化或在某一范围内小幅 度变化 , 如图 2中曲线 A。这是一种
24、理想的状况 , 对 大坝的安全最为有利 , 但在实际工程 中极少出现。 ( 2 )时效分量在初期增长较快 , 在运行期变化 平稳 , 变幅较小 , 如图 2中的曲线 B。这种情况在实 际工程中最为常见 , 是一种符合大坝时效变形普遍 规律的正常状况。 ( 3 )时效分量以近乎相 同的速率持续增长 , 如 图 2中的曲线 c 。这种情况表明混凝土坝 中存在着 某种或某些危及安全 的隐患 , 对大坝的安全是不利 的; 此时应引起重视 , 并进行适当的专题研究 。 ( 4 )时效分量 以逐渐增 大的速率持续增长 , 如 图 2中的曲线 D。这是对大坝安全极为不利 的情 况 , 它表明坝的隐患正在向不
25、利的方向迅速发展 ; 此 时应高度重视 , 并立即采取预防措施 。 ( 5 )时效分量持续增 长, 并在变化过程 中伴有 突变现象 , 如图 2中的曲线 E。这是对 大坝安全最 为不利的情况 , 它表明坝的隐患 已发生了质的恶化 , 并在继续向恶化 的方 向发展 ; 此时应立 即采取工程 措施降低大坝安全风险, 或采用非工程措施转移大 坝安全风险。 5 结 论 时效变形蕴涵着大坝潜在的不安全信息 , 是衡 量混凝土坝结构性态是否正常 、 工作状态是否安全 的重要指标。时效变形研究既是大坝安全监控研究 流域的前沿性热点问题 , 也是亟待深入研究的难题。 由于时效变形的复杂性 , 在现有 的技术条
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