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题名基于实测数据的RCC重力坝浇筑块最高温度预测
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作者
张社荣
史跃洋
孙钰杰
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机构
天津大学水利工程仿真与安全国家重点实验室
中国电建集团北京勘测设计研究院有限公司
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出处
《水电能源科学》
北大核心
2019年第9期63-66,82,共5页
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基金
国家自然科学基金创新研究群体科学基金(51321065)
国家重点研发计划(2018YFC0406900)
天津市应用基础与前沿技术研究计划青年项目(15JCQNJC08000)
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文摘
混凝土浇筑块内部温度是RCC重力坝施工期重要控制指标之一。浇筑块内部温度过高则形成较大温度梯度,从而产生较大温度应力,导致混凝土表面开裂。控制最高温度以减小温度应力是施工现场常用方法之一。依托施工期实测数据,建立MySQL温度数据库,采用Rough集理论约简条件属性得到最小规则集,并作为预测算法的输入;基于BP神经网络理论建立预测模型,实现对RCC重力坝施工期浇筑块最高温度的预测,并进行预警。模型预测结果可指导施工,做到"事前"感知,提升RCC重力坝浇筑质量。
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关键词
RCC重力坝
大坝温控
最高温度预测
ROUGH集理论
BP神经网络
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Keywords
RCC gravity dam
dam temperature control
maximum temperature prediction
Rough set theory
BP neutral network
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分类号
TV642.3
[水利工程—水利水电工程]
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