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    基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的堆石壩參數(shù)二次反演與變形預(yù)測

    2012-06-25 00:14:02董艷華
    長江科學(xué)院院報 2012年8期
    關(guān)鍵詞:堆石堆石壩訓(xùn)練樣本

    程 壯,陳 星,董艷華,黨 莉

    (1.三峽大學(xué)a.三峽庫區(qū)地質(zhì)災(zāi)害教育部重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室,b.三峽大學(xué)水利與環(huán)境學(xué)院,湖北宜昌 443002;2.中國長江三峽集團(tuán)公司樞紐管理局,湖北宜昌 443002;)

    1 研究背景

    水電建設(shè)中,堆石壩因其抗震性強(qiáng),施工簡單,工期短,造價低等優(yōu)點(diǎn)而倍受青睞。堆石壩壩體由堆石體和防滲體組成,防滲是保證堆石壩安全運(yùn)行的關(guān)鍵問題之一,而防滲結(jié)構(gòu)的變形、裂縫的產(chǎn)生主要取決于堆石體的變形,因此控制堆石體變形至關(guān)重要。堆石壩的監(jiān)測資料[1-2]表明,堆石壩在施工運(yùn)行后變形并沒很快結(jié)束,而在一定時間內(nèi)繼續(xù)發(fā)展,并逐漸趨于穩(wěn)定,通常將堆石壩的變形分為瞬時變形和流變變形。目前對堆石壩瞬時變形的理論研究較為成熟,計算中通常采用的有鄧肯 -張模型[3]、清華 K-G 模型[4]和雙屈服模型[5]等;而堆石的流變變形是一個十分復(fù)雜的過程,很難通過理論來進(jìn)行定量的描述。目前的流變模型主要還建立在試驗(yàn)的基礎(chǔ)上,由于試驗(yàn)條件的不同,基于試驗(yàn)建立的經(jīng)驗(yàn)流變模型也存在差異,如冪函數(shù)模型[6]和雙曲線模型[7-10]。

    工程中也常常通過室內(nèi)試驗(yàn)初步確定上下限,再結(jié)合實(shí)測資料反演來獲得巖土體的參數(shù),并產(chǎn)生了反演獲得堆石體流變參數(shù)的多種優(yōu)化方法[11-15]。本文在前人研究的基礎(chǔ)上,根據(jù)某堆石壩的實(shí)測沉降,將堆石壩的沉降分解為瞬時變形沉降和流變沉降,運(yùn)用BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)合有限元的方法,分2步分別對堆石壩的瞬時變形參數(shù)和流變參數(shù)進(jìn)行了反演,獲得了較好的效果。

    2 工程概況和模型介紹

    某大型水電站工程設(shè)計方案為混凝土面板堆石壩,最大壩高131.49 m,壩體由主堆石、次堆石、過渡層、墊層組成。三維網(wǎng)格剖分時主要采用8節(jié)點(diǎn)6面體單元和少數(shù)的6節(jié)點(diǎn)三棱柱過渡單元。單元總數(shù)共10 762個,節(jié)點(diǎn)總數(shù)9 253個,面板與墊層之間、周邊縫和豎縫設(shè)置摩擦接觸單元。大壩壩體有限元模型如圖1所示。

    圖1 三維有限元計算模型Fig.1 Three-dimensional finite element model for calculation

    3 堆石體實(shí)測變形分解

    堆石體的變形可分為由填筑荷載+水壓荷載引起的瞬時變形分量和堆石體流變引起的流變分量。根據(jù)壩工理論和堆石體流變特性運(yùn)用確定性函數(shù)法和物理推斷法得到[16]:

    式(1)和式(2)分別為堆石壩施工期和蓄水期的堆石體變形表達(dá)式,前5項(xiàng)為瞬時變形分量,計算中通常取前3—5項(xiàng),后2項(xiàng)為流變分量。t0為壩體開始填筑日至開始觀測日的時間;t為壩體開始填筑日至觀測日的時間;ΔH為填筑高度;h為壩前水深;根據(jù)以往類似工程計算經(jīng)驗(yàn),a',b',c',d'為瞬時變形指數(shù),分別取1,2,3,4時分析成果較好;D為流變變形的非線性指數(shù),取D=0.3較為合理。

    根據(jù)式(1)和式(2)(瞬時沉降部分取前3項(xiàng)),構(gòu)造目標(biāo)函數(shù)為

    式中:D取0.3;Si為某測點(diǎn)在某一時刻(d)的沉降實(shí)測值;ti,Li分別為該測點(diǎn)觀測值為Si時對應(yīng)的時間和填筑高度(運(yùn)行期時為壩前水深),每天以0.01 計。

    通過堆石壩測點(diǎn)實(shí)測沉降求解目標(biāo)函數(shù)的最小值,得到待定系數(shù) A0,A1,A2,A3,A4。大壩從 2007 年12月份開始填筑,2010年2月份填筑完成,4月份開始蓄水,2011年1月份達(dá)正常水位。從2007年12月份至2011年1月份的監(jiān)測資料中,根據(jù)測點(diǎn)布置分層情況,選取測點(diǎn)DB-B-V3,DB-B-V5,沉降進(jìn)行分解,測點(diǎn)布置圖見圖2。

    測點(diǎn)沉降觀測值序列中,剔除明顯異常的測點(diǎn)沉降觀測值后,進(jìn)行回歸分析。根據(jù)回歸分析成果,可將正常蓄水時的總沉降分解為瞬時沉降分量和流變分量,見表1。

    表1 實(shí)測沉降分解表Table 1 Division of the monitored sedimentation

    4 堆石體參數(shù)二次反演步驟

    本文分兩步對堆石體參數(shù)進(jìn)行反演:第一步,根據(jù)已分離出來的瞬時沉降分量,運(yùn)用BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)合有限元計算方法,不考慮堆石體流變,反演得到堆石體的瞬時力學(xué)參數(shù);第二步,在得到堆石體瞬時力學(xué)參數(shù)的基礎(chǔ)上,考慮堆石體流變,利用測點(diǎn)實(shí)測沉降反演獲得堆石體的流變參數(shù)。反演流程見圖3。

    圖2 最大壩高斷面測點(diǎn)布置圖Fig.2 Layout of measuring points in the highest section of dam

    圖3 反演流程Fig.3 The inversion process

    5 堆石體瞬時變形參數(shù)反演分析

    5.1 瞬時變形本構(gòu)模型

    堆石體瞬時變形本構(gòu)模型也稱常規(guī)本構(gòu)模型。目前使用最廣泛的是鄧肯-張雙曲線模型,它是建立在廣義虎克定律上的彈性非線性模型,物理意義清晰,易于確定,計算簡單,在國內(nèi)外應(yīng)用廣泛。本文在計算中選用鄧肯E-B模型[3]。

    鄧肯E-B模型假定土的應(yīng)力-應(yīng)變關(guān)系滿足雙曲線方程,用鄧肯-張的E-B模型可表示為

    式中:Et為切線變形模量;Bt為切線體積變形模量;K,n為試驗(yàn)確定的參數(shù);pa為大氣壓力;Kb為體積變形剛度系數(shù);m為應(yīng)力指數(shù);σ1,σ3為大小主應(yīng)力;c,φ為凝聚力和內(nèi)摩擦角;Rf為破壞比,Rf=(σ1-σ3)f/(σ1-σ3)ult。

    5.2 反演參數(shù)

    鄧肯 E -B 模型參數(shù) φ,c,Rf,K,n,Kb和 m 一般可以通過三軸試驗(yàn)確定。但由于室內(nèi)試驗(yàn)與現(xiàn)場的差異,試驗(yàn)值和實(shí)際值差別較大。本文通過參數(shù)敏感性分析,并結(jié)合工程經(jīng)驗(yàn),確定Kb,K,m和n為待反演參數(shù)。由于墊層區(qū)及過渡區(qū)相對于壩體堆石區(qū)厚度較小,材料變化對壩體的變形影響較小,本文僅對主、次堆石區(qū)的材料參數(shù)進(jìn)行了反演。反演參數(shù)的取值范圍根據(jù)地質(zhì)資料、三軸試驗(yàn)成果以及工程經(jīng)驗(yàn)綜合確定,見表2。

    5.3 BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型

    通過編制Matlab程序,建立包含2個隱含層的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型。

    表2 反演參數(shù)取值范圍Table 2 Range of the parameters in inversion

    (1)輸入單元:從表1中選取了7個有代表性的測點(diǎn)瞬時沉降分量作為輸入單元。

    (2)輸出單元:待反演的主堆石和次堆石K,n,Kb,m共8個參數(shù)。

    (3)隱含層單元數(shù):第一個隱含層通過優(yōu)化確定網(wǎng)絡(luò)誤差最小時的隱含層節(jié)點(diǎn)數(shù)為最佳的隱含層神經(jīng)元個數(shù)。根據(jù)經(jīng)驗(yàn)公式,其中S1為隱含層單元數(shù),A為輸入?yún)?shù)個數(shù),B為輸出結(jié)果個數(shù),C范圍從1到10,故S1選擇范圍從5到15。第二個隱含層個數(shù)S2=8。

    (4)傳輸函數(shù):第一個隱含層Layer1的傳輸函數(shù)選擇‘tansig’;第二個隱含層layer2的傳輸函數(shù)選擇‘logsig’;layer3(輸出層)的傳輸函數(shù)選擇‘purelin’。

    5.4 網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練

    訓(xùn)練樣本逐次增多,網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練循環(huán)進(jìn)行。對于待反演參數(shù),基于均勻設(shè)計[17],擬選用U11(118)進(jìn)行試驗(yàn),通過三維有限元正分析計算測點(diǎn)沉降(計算中不考慮堆石體流變),為網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練提供初始樣本。初始訓(xùn)練樣本見表3。網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練完成后,即可給定網(wǎng)絡(luò)輸入向量,得到網(wǎng)絡(luò)輸出。初次訓(xùn)練好的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)用于參數(shù)反演可能由于樣本偏少而使結(jié)果與實(shí)際有較大差異,不能滿足工程要求。通過將輸出向量連同正分析得到的測點(diǎn)沉降添入訓(xùn)練樣本重新訓(xùn)練網(wǎng)絡(luò),經(jīng)多次循環(huán),能得到一組合理的輸出向量。

    5.5 網(wǎng)絡(luò)輸出

    網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練循環(huán)28次(即訓(xùn)練樣本增為39個)后,反演結(jié)果已經(jīng)滿足要求,反演最終結(jié)果見表4。

    6 堆石體流變變形參數(shù)反演分析

    6.1 流變本構(gòu)模型

    由流變試驗(yàn)用具有衰減特性的指數(shù)曲線進(jìn)行擬合[12],得到流變與時間具有如下關(guān)系:

    式中:εf為最終流變量,c為第一天流變量占最終流變量的比值。最終流變量εf分為最終體積流變量εvf和最終剪切流變量εgf,是與應(yīng)力狀態(tài)有關(guān)的量。對于高堆石壩,建議采用式(7)和式(8)計算εvf,εgf。

    表3 試驗(yàn)樣本表Table 3 Test samples

    表4 E-B參數(shù)反演結(jié)果Table 4 Results of the E-B parameters inversion

    b和 d 為參數(shù),εvf,εgf分別為 σ3=Pa(大氣壓)時的最終體積流變量和應(yīng)力水平SL=0.5時的最終剪切流變量,破壞時 SL=1.0,εgf→∞。計算時如 SL≥1.0,可限定 SL=0.95。對式(6)求導(dǎo)

    采用Prandtl-Reuss流動法則,應(yīng)變張量流變速率可以寫為

    文獻(xiàn)[12]運(yùn)用3參數(shù)(b,c,d)流變模型對4座100 m左右壩高的堆石壩變形進(jìn)行了反饋分析,并取得了較好的效果。本文研究的堆石壩最大壩高131 m,計算中選用了此3參數(shù)流變模型。

    6.2 反演參數(shù)

    由于墊層區(qū)及過渡區(qū)相對于壩體堆石區(qū)厚度較小,材料變化對壩體的流變影響較小,分別選取主、次堆石體的b,c,d共6個參數(shù)作為待反演參數(shù)。

    根據(jù)堆石體的材料特性[11],選取了參數(shù)取值范圍見表5。

    表5 流變參數(shù)取值范圍Table 5 Range of the rheological parameters

    6.3 BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型與訓(xùn)練樣本

    (1)網(wǎng)絡(luò)模型:堆石體流變參數(shù)反演用的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型與力學(xué)參數(shù)反演時基本相同,在輸入向量、輸出向量,以及隱含層單元數(shù)上根據(jù)需要進(jìn)行了調(diào)整。

    (2)訓(xùn)練樣本:訓(xùn)練樣本數(shù)量逐次增多。擬選用U10(56)進(jìn)行均勻試驗(yàn)設(shè)計,用三維有限元計算測點(diǎn)沉降(考慮堆石體流變),構(gòu)造初始訓(xùn)練樣本。初始訓(xùn)練樣本見表6。

    表6 試驗(yàn)樣本表Table 6 Test samples

    6.4 網(wǎng)絡(luò)輸出

    循環(huán)訓(xùn)練,重復(fù)15次(即訓(xùn)練樣本增為25個)后,反演結(jié)果已經(jīng)滿足要求,反演最終結(jié)果及部分測點(diǎn)沉降計算結(jié)果分別見表7、表8。

    表7 堆石體流變參數(shù)反演結(jié)果Table 7 Inversion results of the rheological parameters of rock-fill dam

    表8 測點(diǎn)沉降計算結(jié)果Table 8 Calculation results of settlement of monitoring sites

    6.5 基于堆石體反演變形參數(shù)的長期變形預(yù)測

    運(yùn)用反演得到的堆石體力學(xué)參數(shù)和流變參數(shù),計算了堆石壩在正常蓄水5年內(nèi),堆石壩的沉降變形。給出了堆石壩在蓄水3年后最大壩高斷面沉降圖,見圖4,堆石體最大沉降值達(dá)1.537 m,發(fā)生在堆石體的中上部,靠近斷面第三層監(jiān)測點(diǎn)處。計算結(jié)果表明,正常蓄水后,堆石體下部在2年左右沉降變形基本達(dá)到穩(wěn)定狀態(tài);而上部堆石體沉降在3年左右逐步達(dá)到穩(wěn)定狀態(tài)。比較監(jiān)測沉降和計算沉降變形曲線(見圖5、圖6),計算結(jié)果和監(jiān)測結(jié)果趨勢相同,認(rèn)為反演的堆石體參數(shù)用于預(yù)測堆石壩長期變形是有效的。

    圖4 正常蓄水位3年后最大壩高斷面沉降圖Fig.4 Settlement of the highest section three years after the normal storage level is reached

    圖5 測點(diǎn)DB-B-V5沉降曲線Fig.5 Curves of the settlement of measuring point DB-B-V5

    圖6 測點(diǎn)DB-B-V24沉降曲線Fig.6 Curves of the settlement of measuring point DB-B-V24

    7 結(jié)論

    本文根據(jù)所研究的堆石壩的監(jiān)測沉降資料,運(yùn)用堆石體流變統(tǒng)計模型分離出了測點(diǎn)瞬時沉降分量和流變分量,選用部分代表性測點(diǎn)的沉降分量進(jìn)行了堆石體參數(shù)的二次循環(huán)反演,并將反演得到的參數(shù)用于堆石壩的長期變形預(yù)測,結(jié)果表明:

    (1)堆石體參數(shù)反演中,將監(jiān)測變形分解為瞬時變形和流變變形,并運(yùn)用循環(huán)訓(xùn)練反演的方法,分別對堆石體瞬時力學(xué)參數(shù)和流變參數(shù)進(jìn)行反演;BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)簡單,訓(xùn)練樣本少,反演效率高,結(jié)果可靠。

    (2)反演得到的堆石體參數(shù),用于正分析計算,得到的測點(diǎn)沉降曲線與監(jiān)測沉降曲線變化趨勢一致。預(yù)測堆石壩在正常蓄水后3年內(nèi)沉降基本趨于穩(wěn)定,最大沉降為1.537 m,發(fā)生在堆石體中上部,靠近第三層監(jiān)測點(diǎn),這與第三層監(jiān)測點(diǎn)監(jiān)測沉降最大相吻合。

    (3)將基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的二次循環(huán)反演方法結(jié)果用于計算,計算值能與監(jiān)測值較好吻合。該方法不僅能用于堆石壩中,推廣后,同樣也適用于其他工程問題的反分析。

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