均匀设计和神经网络在三峡永久船闸高边坡渗流场反分析中的应用

文档名：均匀设计和神经网络在三峡永久船闸高边坡渗流场反分析中的应用
长江三峡永久船闸高边坡是世界上开挖高度最大的边坡之一,裂隙及陡倾角断层较发育,岩体渗透性是影响高边坡稳定和变形的重要因素.结合工程建设期现场压水试验成果及地质资料,建立船闸区三维饱和稳定各向异性渗流有限元计算模型,以地下水位监测数据为反分析目标控制值,采用均匀设计和BP神经网络模型对岩体渗透张量大小和降雨入渗系数进行了反演,然后利用反演参数对高边坡渗流场进行了计算,误差分析表明反演参数得到的地下水水位与监测资料基本吻合,验证了反演参数的合理性,据此可以对高边坡运行期水位进行预测.
作者：丁金华 张伟 张家发
作者单位：水利部岩土力学与工程重点实验室,武汉430010长江水利委员会长江科学院,武汉430010;水利部岩土力学与工程重点实验室,武汉430010
母体文献：三峡工程正常蓄水位175米试验性蓄水运行十年学术研讨咨询会论文集
会议名称：三峡工程正常蓄水位175米试验性蓄水运行十年学术研讨咨询会  
会议时间：2018年11月1日
会议地点：湖北宜昌
主办单位：中国工程院,水利部,中国长江三峡集团有限公司
语种：chi
分类号：TS4TP2
关键词：永久船闸  边坡渗流场  反分析  均匀设计  神经网络
在线出版日期：2021年8月31日
基金项目：
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