[发明专利]面板堆石坝施工碾压质量孔隙率-可靠性二元评价方法有效
申请号: | 201410489853.6 | 申请日: | 2014-09-23 |
公开(公告)号: | CN104233996A | 公开(公告)日: | 2014-12-24 |
发明(设计)人: | 王晓玲;吕鹏;刘震;孙蕊蕊;敖雪菲 | 申请(专利权)人: | 天津大学 |
主分类号: | E02B1/00 | 分类号: | E02B1/00;G06N3/02;G06N3/12 |
代理公司: | 天津市北洋有限责任专利代理事务所 12201 | 代理人: | 刘国威 |
地址: | 300072*** | 国省代码: | 天津;12 |
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摘要: | |||
搜索关键词: | 面板 堆石坝 施工 碾压 质量 孔隙率 可靠性 二元 评价 方法 | ||
技术领域
本发明属于水利水电施工领域,具体涉及一种面板堆石坝施工碾压质量的评价方法。
技术背景
面板堆石坝现已成为世界上公认的一种比较经济的坝型。面板堆石坝主要就地取材,节省了水泥、钢材等的用量,降低了材料供应和运输费用,具有显著的经济性;面板堆石坝对各种河谷地形适应性强,对坝址处的地质条件要求不高,具有广泛的适用性;同时,面板堆石坝具有较显著的安全性,抗震性能好。虽然面板堆石坝应用广泛且优势明显,但是由于面板堆石坝施工工艺复杂、施工工期紧、施工强度大、质量要求高,给施工管理带来了挑战。坝体仓面碾压作为面板堆石坝施工最关键的一环,关系到水利工程建设与运行的安全,怎样科学准确地进行仓面碾压质量评价是工程管理者重点关注的问题。
传统面板堆石坝填筑质量评价方法主要依靠建设施工中采用的随机取样试验,主要存在以下不足:1、受试验工艺和坝体填筑进度等影响限制存在取样区域少(坝体区域取样频度为3000-6000m3填筑量/次,即每5000-7500m2填筑面积对1m2取样);2、试验影响坝体施工;3、试验过程占用时间长;4、得到结果只能反映坝体仓面的试验测点本身填筑质量。
面板堆石坝碾压施工质量实时监控系统的研发与应用为坝体仓面碾压质量评价提供了新的途径,工作人员可以在施工碾压过程中实时获得更多的质量控制指标数据,如运行轨迹、运行速度、碾压遍数、平整度、层厚等,但基于碾压施工质量实时监控系统的质量评价分析主要集中在道路施工领域。长安大学基于公路路基GPS(Navigation Satellite Timing And Ranging Global Position System)碾压施工质量实时监控系统,利用压实度推导公式和数理统计方法,结合道路碾压工艺中各项质量控制指标(运行轨迹、运行速度、碾压遍数、平整度、层厚)建立压实度随干密度、含水量、碾压层厚度变化的数学模型,以山西某高速公路路基填筑工程为例进行了路基压实度评价;重庆交通大学基于横波传播规律,得到路基在不同饱和状态下的土石复合介质压实度波动反演模型,提出一种土体击实试样的横波波速测试方法,并将该方法运用在奉新昌铜高速、会昌瑞寻高速等路基工程的运用,通过波动模型计算、曲线标定、灌砂法三种途径对路基填筑质量进行对比分析与评价。
我国在水利工程施工碾压质量评价方面的研究较少。四川大学通过对冶勒大坝填筑施工中影响堆石填筑体整体干密度的各种因素进行分析计算,将质量控制和坝坡稳定复核计算参数的选取结合起来,评价坝体的填筑质量。天津大学依托心墙堆石坝施工质量实时监控技术,提出全仓面碾压质量分析的具体流程,得到仓面任意位置的干密度以及全仓面的碾压质量达标率,并根据碾压参数和压实质量标准之间的映射关系,建立全仓面碾压质量估算的人工神经网络模型,提出全仓面碾压质量的评估方法;针对高填方渠道的施工质量控制问题,建立渠道碾压的压实度预测模型,获得了渠道碾压的压实度分布,实现了对渠道填筑质量的碾压评估,克服了利用现场试验检测压实度只能对有限个点进行压实质量分析的局限性。综上所述,现已开展的坝体碾压质量评价分析仅将碾压参数作为干密度的影响因素,没有考虑对干密度(或孔隙率)有重要影响的料源特性(料源级配、含水率等)等因素,主要以干密度(或孔隙率)作为单一指标,没有对预测得到的孔隙率进行可靠性分析,未考虑各因素的变异性对干密度(或孔隙率)的影响。
发明内容
为克服现有技术的不足,为实际施工质量控制提供切实可行的依据,本发明采取的技术方案是,面板堆石坝施工碾压质量孔隙率-可靠性二元评价方法,具体包括下列步骤:
(1)利用面板堆石坝碾压质量实时监控系统和现场试坑试验获得相关参数数据;
(2)建立坝体全仓面孔隙率分布预测模型;
(3)对预测得到的孔隙率进行可靠性分析;
(4)提出仓面的耦合孔隙率-可靠性二元评价指标。
利用面板堆石坝碾压质量实时监控系统和现场试坑试验获得相关参数数据具体为:依托面板堆石坝填筑碾压施工质量实时监控系统得到激振力状态、碾压遍数和碾压厚度参数数据,依托现场仓面试坑试验得到试验位置处的含水率、料源级配、小粒径颗粒含量和压实质量参数数据。
建立坝体全仓面孔隙率分布预测模型具体为:以堆石料碾压过程中包括碾压遍数、激振力状态和压实厚度的碾压参数结合坝体施工现场试坑试验获得的坝料含水率、坝料级配和孔隙率等数据作为训练样本,利用精英保留策略的遗传算法优化人工神经网络,建立孔隙率的预测模型,实现坝体全仓面孔隙率的求解。
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