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    土石壩地震永久變形參數(shù)反演方法研究

    2014-09-25 08:08:26李俊杰
    巖土力學(xué) 2014年1期
    關(guān)鍵詞:壩體反演誤差

    汪 旭,康 飛,李俊杰

    (大連理工大學(xué) 水利工程學(xué)院,遼寧 大連 116024)

    1 引 言

    堆石體地震殘余變形模型參數(shù)選取的準(zhǔn)確與否,對土石壩的抗震性能計(jì)算以及壩體地震安全評價具有重要意義。但堆石體永久變形參數(shù)一般由試驗(yàn)獲得,由于受試驗(yàn)條件、施工工藝和施工質(zhì)量等因素的影響,試驗(yàn)測得的參數(shù)往往與實(shí)際值存在較大的差異,使得數(shù)值計(jì)算的壩體地震殘余變形與實(shí)測值偏離較大。因此,有必要利用壩體觀測值進(jìn)行堆石體地震永久變形參數(shù)反演,從而為評價壩體抗震安全與穩(wěn)定提供依據(jù)。

    常用的土體參數(shù)反演方法有遺傳算法、蟻群算法、粒子群算法等直接法和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)法[1]。直接法將土體參數(shù)反演問題轉(zhuǎn)化為優(yōu)化問題,目前主要用于求解堆石體靜力參數(shù),取得了較好的效果,但存在循環(huán)迭代次數(shù)多、計(jì)算時間長的問題,尤其在有限單元數(shù)較多時,這些方法更顯吃力。人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)由于能夠很好地映射巖土工程中復(fù)雜的非線性關(guān)系,也較多地應(yīng)用于多參數(shù)反演問題中[2]。常用的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型是反向傳播(BP)網(wǎng)絡(luò)和徑向基(RBF)網(wǎng)絡(luò)。其中,BP網(wǎng)絡(luò)是一種全局逼近網(wǎng)絡(luò),存在易陷入局部最優(yōu)、訓(xùn)練速度慢、網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)難以確定等問題。而RBF網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)簡單,學(xué)習(xí)速度快,具有局部響應(yīng)特性,逼近能力更強(qiáng)。

    本文提出了一種基于 RBF網(wǎng)絡(luò)的土石壩地震永久變形參數(shù)反演分析模型,該模型在對永久變形參數(shù)進(jìn)行靈敏度分析的基礎(chǔ)上,建立了考慮參數(shù)靈敏度的網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練目標(biāo)函數(shù),進(jìn)一步提高了反演精度。以紫坪鋪面板堆石壩為例,驗(yàn)證了所提出永久變形參數(shù)反演分析方法的有效性和實(shí)用性。

    2 土石壩永久變形計(jì)算方法

    2.1 靜力計(jì)算

    堆石體的靜力計(jì)算采用鄧肯E-B本構(gòu)模型。切線模量Et和體積模量B按下式計(jì)算:

    式中:Ei為初始切線模量;φ為內(nèi)摩擦角;Rf為破壞比;K為切線模量系數(shù);n為切線模量指數(shù);Pa為大氣壓。

    其中:

    式中:Kb為體積模量系數(shù);m為體積模量指數(shù);φ0為當(dāng)圍壓為一個標(biāo)準(zhǔn)大氣壓時的摩擦角;Δφ為圍壓相對于標(biāo)準(zhǔn)大氣壓增大10倍時的摩擦遞減量。

    2.2 動力反應(yīng)計(jì)算

    堆石體的動力計(jì)算采用等價黏彈性模型,用等效剪切模量G和等效阻尼比λ兩個參數(shù),反映土體動應(yīng)力-應(yīng)變關(guān)系的非線性和滯后性。對堆石料進(jìn)行動三軸試驗(yàn),測得動剪切模量比 G/Gmax和動阻尼比λ與動剪應(yīng)變γ的關(guān)系曲線,并采用參考剪應(yīng)變歸一化,得到較為單一的 G/Gmax-γ/γr關(guān)系曲線和 λ-γ/γr關(guān)系曲線。根據(jù)試驗(yàn)結(jié)果,最大動剪切模量Gmax可表示為

    式中:σ0′為平均有效主應(yīng)力;Gmax、σ0′、Pa采用同一量綱;C為系數(shù);n1為指數(shù),其值由試驗(yàn)確定。

    關(guān)于動水壓力,本文采用Westergaard附加集中質(zhì)量法,把動水壓力對壩體地震反應(yīng)的影響用一等效的附加質(zhì)量來考慮,將其與壩體質(zhì)量相疊加來進(jìn)行動力分析。作用于節(jié)點(diǎn)i的附加質(zhì)量為

    式中:yi為從水面到節(jié)點(diǎn)i的水深;Ai為節(jié)點(diǎn)i的控制面積;H0為節(jié)點(diǎn)i所在斷面從水面到庫底的水深;ψ為上游壩坡與水平面的夾角;ρ為水的密度。

    2.3 永久變形計(jì)算

    壩體永久變形計(jì)算采用等價節(jié)點(diǎn)力法[3],其基本思想是,由某一經(jīng)驗(yàn)公式確定壩體各單元地震過程中的殘余應(yīng)變,然后把殘余應(yīng)變轉(zhuǎn)換為單元的等效節(jié)點(diǎn)力,以此節(jié)點(diǎn)力進(jìn)行靜力計(jì)算所得的位移,代替單元?dú)堄鄳?yīng)變對壩體永久變形的貢獻(xiàn)。就殘余變形計(jì)算模式而言,大多采用水科院模型[4]、谷口模型、沈珠江提出的永久變形模型[5](以下簡稱沈珠江模型)以及這些模型的改進(jìn)模型[6-8]。本文采用改進(jìn)的沈珠江模型。

    沈珠江模型[5]同時考慮了土體剪切變形和體積變形,且只需要一套參數(shù)就可以求得不同振次、不同動剪應(yīng)變、不同應(yīng)力水平下的殘余變形,概念清楚,使用方便,應(yīng)用較為廣泛。殘余體應(yīng)變和殘余剪應(yīng)變表示為振次、動剪應(yīng)變和應(yīng)力水平的函數(shù):

    式中:Sl為應(yīng)力水平;N為振動次數(shù);c1、c2、c3、c4、c5均為試驗(yàn)參數(shù);γd為動剪應(yīng)變幅值;cvr、cdr為初始應(yīng)力狀態(tài)如應(yīng)力水平Sl、動剪應(yīng)變γd等的函數(shù)。該模型假定Sl對cvr無影響,即式中c3= 0。由此,本文對剩余4個參數(shù)進(jìn)行反演。

    改進(jìn)的沈珠江模型[6]進(jìn)一步探討了應(yīng)力水平對殘余剪應(yīng)變的影響,克服了沈珠江模型計(jì)算結(jié)果有時偏大的問題。在用有限元法計(jì)算地震永久變形時,將式(7)、(8)表示成增量形式為

    式中:Δεvr、Δγr為殘余體應(yīng)變、殘余剪應(yīng)變增量。

    3 永久變形參數(shù)反演徑向基網(wǎng)絡(luò)模型

    3.1 徑向基函數(shù)網(wǎng)絡(luò)模型

    RBF網(wǎng)是一種前饋神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),一般由輸入層、隱含層和輸出層3部分組成。圖1所示為m-k-p結(jié)構(gòu)的RBF網(wǎng)絡(luò),即網(wǎng)絡(luò)具有m個輸入,k個隱節(jié)點(diǎn),p個輸出。其中,為網(wǎng)絡(luò)輸入向量,W為權(quán)值矩陣,為輸出單元的偏移量,y =(y1,… ,yp)T∈Rp,為網(wǎng)絡(luò)輸出向量,di為第i個徑向基函數(shù)中心,為第i個隱節(jié)點(diǎn)的激活函數(shù),常用的是高斯函數(shù):

    式中:δ為該基函數(shù)的擴(kuò)展常數(shù),其作用是調(diào)節(jié)高斯函數(shù)神經(jīng)元的敏感程度。

    圖1 RBF網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)圖Fig.1 Sketch of structure of RBF neutral networks

    RBF網(wǎng)絡(luò)的第i個輸出可表達(dá)為

    式中:wij為輸出層權(quán)值;δj為基函數(shù)的擴(kuò)展常數(shù)。

    利用 Matlab神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)工具箱編寫程序,RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練的關(guān)鍵問題是確定基函數(shù)中心、隱含層神經(jīng)元數(shù)量、權(quán)值矩陣和擴(kuò)展常數(shù)。前兩者的確定采用的方法是每次增加一個神經(jīng)元,使得網(wǎng)絡(luò)誤差最小的輸入向量成為一個新的神經(jīng)元(基函數(shù)中心),直到建立的RBF網(wǎng)絡(luò)模型輸出誤差達(dá)到預(yù)定的要求。權(quán)值矩陣根據(jù)隱含層輸出和網(wǎng)絡(luò)輸出采用最小二乘法計(jì)算[1]。另外一個重要的參數(shù)是擴(kuò)展常數(shù),擴(kuò)展常數(shù)的調(diào)整有利于提高網(wǎng)絡(luò)泛化能力,其值越大,函數(shù)擬合得就越光滑,但也并非越大越好,太大的擴(kuò)展常數(shù)使輸入空間的輸出趨于一致,徑向基函數(shù)趨于完全重疊。其取值一般取決于輸入向量之間的距離。擴(kuò)展常數(shù)和網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練誤差的確定采用試算法,兼顧網(wǎng)絡(luò)對已有樣本的擬合能力和對未知樣本的預(yù)測能力,選取合適的擴(kuò)展常數(shù)值和訓(xùn)練誤差。

    3.2 永久變形參數(shù)靈敏度分析

    靈敏度分析可以檢驗(yàn)參數(shù)的變化對模型輸出結(jié)果的影響程度,從而對所考察的參數(shù)變量有比較直觀的認(rèn)識。Morris法[9]是目前應(yīng)用較多的一種靈敏度分析方法,它通過對某一參數(shù)進(jìn)行擾動,計(jì)算自變量對因變量的影響值。修正的Morris法將自變量以固定步長變化,取多個Morris法影響值的平均值作為靈敏度判別因子:

    式中:S為靈敏度判別因子;Yi為模型第i次運(yùn)行輸出值;Y0為由初始參數(shù)計(jì)算的輸出值; Pi為第 i次模型運(yùn)算的參數(shù)值相對于初始參數(shù)變化的百分率;q為模型運(yùn)行次數(shù)。

    3.3 樣本集生成

    樣本的質(zhì)量在一定程度上決定著神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測的精度。所以,選擇的樣本要準(zhǔn)確、均衡,具有足夠的代表性,能夠正確反映模型系統(tǒng)的內(nèi)在規(guī)律。常用的樣本生成方法有均勻設(shè)計(jì)、正交試驗(yàn)設(shè)計(jì)以及隨機(jī)生成。本文采用中心組合試驗(yàn)設(shè)計(jì)[10]和正交試驗(yàn)設(shè)計(jì)共同生成樣本集。

    中心組合設(shè)計(jì)由Box和Wilson提出[10],是一種國際上較為常用的響應(yīng)面法。以三因子設(shè)計(jì)為例,它的試驗(yàn)點(diǎn)分布如圖2所示,由立方體角點(diǎn)、中心點(diǎn)和星點(diǎn)三部分組成,可以看作是五水平部分因子試驗(yàn)。星點(diǎn)位于立方體軸上,α表示星點(diǎn)到中心點(diǎn)的距離,通常 α= 2k/4(k為試驗(yàn)因子數(shù))。由此可見,中心組合設(shè)計(jì)與正交全因子試驗(yàn)設(shè)計(jì)在角點(diǎn)的樣本點(diǎn)是重合的,由這兩種方法共同生成的樣本點(diǎn)不僅可以考慮立方體內(nèi)的情況,還可以考慮外部一定范圍的情況,具有較好的樣本分布密度和較強(qiáng)的代表性。

    圖2 三因子中心組合設(shè)計(jì)布點(diǎn)示意圖Fig.2 Central composite design scheme for three factors

    同時,為了提高網(wǎng)絡(luò)的泛化能力,本文采用樣本分集訓(xùn)練評價相結(jié)合,逐步調(diào)整中心集寬度(擴(kuò)展常數(shù))尋優(yōu)的訓(xùn)練方法[11]。將樣本分成訓(xùn)練樣本集、驗(yàn)證樣本集和測試樣本集三部分,當(dāng)訓(xùn)練樣本集的誤差性能指標(biāo)滿足后,根據(jù)驗(yàn)證樣本集的誤差性能指標(biāo)確定最優(yōu)網(wǎng)絡(luò)。

    3.4 永久變形參數(shù)反演分析步驟

    永久變形參數(shù)反演分析步驟可概括如下:

    (1)根據(jù)已有資料進(jìn)行壩體靜力和動力反應(yīng)分析,為地震永久變形計(jì)算做好保障工作,同時為后續(xù)計(jì)算提供必要的數(shù)據(jù):各單元應(yīng)力水平Sl和動剪應(yīng)變γd。

    (2)確定參數(shù)反演范圍,并做參數(shù)敏感度分析。

    (3)生成樣本集。用中心組合試驗(yàn)設(shè)計(jì)和正交試驗(yàn)設(shè)計(jì)生成訓(xùn)練集樣本,另隨機(jī)生成驗(yàn)證集和測試集樣本。

    (4)用訓(xùn)練集、驗(yàn)證集樣本進(jìn)行網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練,調(diào)整擴(kuò)展常數(shù)δ的值,驗(yàn)證集樣本達(dá)到目標(biāo)精度后,用測試集樣本進(jìn)行檢測,直到測試集樣本的預(yù)測精度滿足工程要求。

    (5)以壩體實(shí)際觀測位移為輸入向量,進(jìn)行壩體永久變形參數(shù)反演。

    (6)用反演獲得的壩體參數(shù)進(jìn)行正演計(jì)算,并對比分析計(jì)算結(jié)果與實(shí)際永久變形。

    步驟(4)中,以位移值為輸入向量,永久變形參數(shù)值為輸出向量,樣本均方根誤差作為評價網(wǎng)絡(luò)性能的指標(biāo)。然而,利用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行永久變形參數(shù)反演,是一個多輸入、多輸出問題,如果單純以均方根誤差來評價網(wǎng)絡(luò)性能,即

    則不能體現(xiàn)不同參數(shù)的誤差對沉陷量的影響。也就是說,由式(16)計(jì)算的總誤差較小時,可能因?yàn)楦哽`敏度的參數(shù)預(yù)測誤差相對大,而使正演計(jì)算結(jié)果誤差很大。所以,本文考慮根據(jù)步驟(2)靈敏度分析結(jié)果,將靈敏度因子作為驗(yàn)證集樣本誤差權(quán)值,確定網(wǎng)絡(luò)性能評價函數(shù),使網(wǎng)絡(luò)偏重對高靈敏度參數(shù)有更好的擬合精度:

    式中:RMSE為均方根誤差;n2為驗(yàn)證集樣本數(shù)量;p為輸出向量的維數(shù);yij為第i個樣本點(diǎn)的第j個參數(shù)輸出值;tij為第i個樣本點(diǎn)的第j個參數(shù)實(shí)際值;Sj為第j個參數(shù)的靈敏度因子。

    4 實(shí)例分析

    4.1 紫坪埔面板壩概況

    紫坪鋪大壩最大壩高為 156 m,壩頂全長為663.77 m,是我國新世紀(jì)建成的超過150 m高混凝土面板堆石壩之一,經(jīng)歷了遠(yuǎn)高于其設(shè)計(jì)水平的淺源近震——汶川大地震,壩體出現(xiàn)了明顯損傷,為面板堆石壩的抗震研究提供了寶貴資料[12-13]。

    目前,靜力參數(shù)的獲得方法相對成熟。劉小生等[14]已通過試驗(yàn)獲得紫坪鋪大壩相關(guān)參數(shù),朱晟等[15]也通過免疫遺傳算法反演了堆石體部分參數(shù)。綜合采用前人的研究成果,得到大壩靜力計(jì)算主要參數(shù)如表1所示。編號1~5分別代表墊層料、過渡料、主堆石料、次堆石料、覆蓋層?;炷撩姘宓挠?jì)算采用線彈性模型,其密度為2.4 g/cm3,強(qiáng)度等級為 C25,取彈性模量 E = 28 GPa,泊松比μ=0.167。

    表1 靜力計(jì)算主要參數(shù)Table 1 Principal parameters for static calculation

    紫坪鋪大壩沒有壩址基巖實(shí)測加速度記錄,據(jù)多位學(xué)者分析[16-17],估計(jì)壩基實(shí)際地震動輸入在0.5 g以上。朱晟參考于海英等[18]給出的地震衰減關(guān)系,考慮上、下盤效應(yīng),推求壩址基巖EW(壩軸向)、NS(順河向)、UD(豎向)三向峰值加速度分別為0.52g、0.46g、0.43g。據(jù)文獻(xiàn)[18]有關(guān)資料,地震測站分布與壩址的相對位置如圖3所示。由此本文地震波選擇距離壩址較近的臥龍測站(051WCW)記錄,并沿用朱晟推求的加速度峰值,采用等比例法縮放獲得紫坪鋪大壩基巖輸入加速度曲線見圖4。

    圖3 “5·12” 汶川地震震中及測站分布Fig.3 Distribution of “5·12” Wenchuan earthquake epicenter and observation stations

    圖4 壩址基巖輸入地震加速度-時程Fig.4 Acceleration-time histories of dam bedrock

    4.2 靜力與動力分析結(jié)果

    堆石體三維有限元計(jì)算采用中點(diǎn)增量法,分20級加載以模擬施工、蓄水過程,計(jì)算地震發(fā)生前的大壩應(yīng)力變形狀態(tài)。有限元網(wǎng)格剖分見圖 5,總單元數(shù)為6 772個,總節(jié)點(diǎn)數(shù)為6 846個。圖6、7是大壩在震前運(yùn)行水位下堆石區(qū)典型剖面主要計(jì)算結(jié)果等值線分布。

    圖5 大壩計(jì)算網(wǎng)格剖分Fig.5 3D mesh of dam for calculation

    圖6 蓄水期壩體垂直沉降等值線(單位:m)Fig.6 Contours of vertical displacement of the dam in storage period (unit: m)

    圖7 蓄水期壩體大主應(yīng)力等值線(單位:MPa)Fig.7 Contours of major stress of the dam in storage period (unit: MPa)

    根據(jù)動力計(jì)算結(jié)果,紫坪鋪大壩震動基頻約為1.65 Hz,壩頂峰值加速度分別為0.86g(順河向)、0.74g(豎向)、1.36g(壩軸向),這與孔憲京等[17]對壩頂實(shí)測加速度反應(yīng)分析結(jié)果基本一致,豎向加速度值偏小。三向地震作用下壩體順河向加速度最大值位于下游面壩頂處,當(dāng)加速度反應(yīng)超過屈服加速度時,便可能發(fā)生堆石料滑動。這從定性上解釋了紫坪鋪壩頂下游面顆粒發(fā)生松動、滾落的現(xiàn)象。

    4.3 永久變形參數(shù)靈敏度分析與反演分析結(jié)果

    壩體不同分區(qū)的材料,料源相同,施工控制指標(biāo)相近,動力性質(zhì)不會有大的差異。為減少參數(shù)反演的數(shù)目,壩體堆石料采用同一組永久變形參數(shù)。文獻(xiàn)[19]給出了國內(nèi)外幾座高面板堆石壩的永久變形參數(shù)的試驗(yàn)值,但不同工程實(shí)例的參數(shù)差異很大。因此,參考類似工程確定一組初始參數(shù),并初步確定參數(shù)反演的范圍如表2所示。

    表2 待反演參數(shù)取值范圍和初始值Table 2 Ranges of parameters to be inversed and initial values

    以10%為固定步長對某一參數(shù)擾動,分別取其初始值±10%、±20%、±30%、±40%的變化率,而固定其他參數(shù)不變,對壩體最大沉陷量進(jìn)行靈敏度分析,結(jié)果如圖8、9所示。

    圖8 豎向沉陷量變化趨勢Fig.8 Trend of vertical settlement

    圖9 參數(shù)靈敏度分析結(jié)果Fig.9 Analysis results of parameter sensitivity

    用中心組合試驗(yàn)和正交試驗(yàn)設(shè)計(jì)共生成 90組樣本作為訓(xùn)練集樣本,另隨機(jī)生成9組樣本,其中6組作為驗(yàn)證集樣本,剩余3組作為測試集樣本。圖 10給出了驗(yàn)證集均方根誤差隨擴(kuò)展常數(shù)的變化情況,當(dāng)擴(kuò)展常數(shù)為1.6時,均方根誤差最小,之后無明顯降低。

    圖10 均方根誤差與擴(kuò)展常數(shù)曲線Fig.10 Curve of root-mean-square error and expand constant

    為檢驗(yàn)δ=1.6時網(wǎng)絡(luò)預(yù)測精度,用測試集樣本進(jìn)行參數(shù)預(yù)測,結(jié)果見表3。由表可見,3組測試樣本的預(yù)測誤差均在 5%左右,且參數(shù)c5預(yù)測誤差普遍較小,說明以式(17)作為誤差評價函數(shù)對于提高高靈敏度參數(shù)預(yù)測精度效果顯著。

    為進(jìn)一步驗(yàn)證預(yù)測參數(shù)對壩體沉陷量影響的誤差精度,將預(yù)測參數(shù)代入有限元模型進(jìn)行計(jì)算。限于篇幅,僅給出第2組樣本典型剖面壩軸線上的正演計(jì)算結(jié)果與實(shí)際值對比情況,見圖11。結(jié)果表明,由預(yù)測參數(shù)計(jì)算的壩體沉陷量與實(shí)際值接近,網(wǎng)絡(luò)預(yù)測效果基本能夠滿足工程精度要求。

    表3 測試樣本參數(shù)預(yù)測結(jié)果與實(shí)際值比較Table 3 Comparison of predicted results and actual values of test samples’ parameters

    圖11 壩體沉陷量與壩高關(guān)系曲線Fig.11 Relationships of dam subsidence and dam height

    以紫坪鋪大壩實(shí)測地震變形為輸入,用訓(xùn)練好的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)反演壩體堆石料永久變形參數(shù),結(jié)果見表4。

    表4 堆石料變形參數(shù)反演結(jié)果Table 4 Back analysis results of rockfill deformation parameters

    用反演的參數(shù)計(jì)算壩體永久位移,結(jié)果如圖12(圖中所標(biāo)數(shù)值為實(shí)測位移)。從圖中可以看出,隨著壩體高程增加,豎向沉陷量逐漸增大,與實(shí)測沉陷規(guī)律一致,二者數(shù)值大小也很接近。圖13顯示了有限元計(jì)算的大壩震后網(wǎng)格變形(已放大顯示),壩體斷面變小,上下游邊坡均向內(nèi)部收縮,體現(xiàn)了堆石體“震縮”特性。受上游水荷載作用,壩體最大水平向永久變形指向下游,但地震永久變形表現(xiàn)為以沉降為主。由此可見,計(jì)算結(jié)果定性上是合理的,說明了基于改進(jìn)沈珠江模型的等價節(jié)點(diǎn)力法計(jì)算地震永久變形的可行性。

    圖12 壩體沉陷量對比(單位:mm)Fig.12 Comparison of dam subsidence (unit: mm)

    圖13 壩體網(wǎng)格變形圖Fig.13 Deformation of dam grid

    5 結(jié) 論

    將徑向基網(wǎng)絡(luò)引入土石壩動力參數(shù)反演分析領(lǐng)域,提出一種地震永久變形參數(shù)反演的徑向基網(wǎng)絡(luò)模型,并用于紫平鋪面板堆石壩地震殘余變形參數(shù)的反演分析,結(jié)果表明:

    (1)徑向基網(wǎng)絡(luò)模型用于土石壩地震永久變形參數(shù)反演簡便、有效。此方法根據(jù)類似工程確定參數(shù)反演的范圍,通過試驗(yàn)設(shè)計(jì)構(gòu)造若干學(xué)習(xí)樣本,網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練完畢后,將實(shí)測地震殘余變形輸入網(wǎng)絡(luò)即可獲得壩體材料殘余變形參數(shù)。

    (2)現(xiàn)有土石壩動力計(jì)算理論和方法基本可以反映其抗震特性,但土石壩抗震研究是一個極為復(fù)雜的課題,地震動輸入、計(jì)算模型等眾多因素都可能導(dǎo)致計(jì)算值與實(shí)際值有較大出入,進(jìn)一步做好動力分析方法研究,會使永久變形參數(shù)反演更有意義。

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