耦合振捣质量的高拱坝施工过程智能仿真研究

The vibration quality of concrete is the key index for the quality control of high arch dams. For current researches, the vibration process indexes are real-timely monitored and warned during the real-time monitoring of the concrete vibration process, but the indexes which could characterize the vibration quality have not been analyzed. And, it’s hard for current researches to guide the vibration quality control. For the researches of real-time simulation for construction process, the distribution of simulation parameters is selected subjectively, and also could not reflect the development of construction parameters. Also, the simulation model of high arch dams construction process is developed basing on the hypothesis that, the vibration quality satisfies the design requirements, and the influence of the unqualified construction quality to the construction schedule is seldom been considered, which reduced the significance of simulation result to the site. Aiming at these problems, the intelligent monitoring method of vibration quality is proposed, basing on the intelligent vision technology by analyzing and feedback controlling for guiding vibration process. And basing on the construction parameters collected real-timely, with the development of construction parameters considered, the intelligent update method of simulation parameters is provided with nonparametric update method. Finally, the intelligent simulation of construction process is put forward by coupling vibration quality, which could provide the decision-making basis for construction control.

混凝土振捣质量高拱坝施工质量控制的核心，然而目前混凝土振捣过程实时监控主要通过对振捣过程指标进行实时监控及报警反馈，尚未针对可以直接表征振捣质量的指标进行分析，同时现有研究难以实时反馈指导现场进行振捣质量控制；在施工过程实时仿真研究中，施工仿真参数分布形式的选择具有一定的主观性，且难以反映施工参数随着施工进度的演进过程；此外，现有高拱坝施工过程仿真模型均是基于振捣质量满足设计要求的假定进行分析，较少考虑振捣质量不合格的可能性对施工进度的影响，降低了仿真结果对现场的指导意义。针对以上问题，本课题首先基于智能视觉技术，通过对仓面振捣图像的分析与反馈引导，提出振捣质量智能监控方法；其次，基于现场实时采集的施工数据，采用非参数更新方法，并综合考虑施工参数演进过程，提出施工仿真参数智能更新方法；最后耦合分析振捣质量与施工进度之间关系，建立施工过程智能仿真方法，为现场施工过程控制提供决策依据。

当前混凝土振捣过程监控尚未有可以直接表征振捣质量的指标进行分析；在施工过程实时仿真研究中，目前施工仿真参数分析多采用单变量建模方式，部分采用多元分析方法建立点预测模型，均难以分析各类因素影响下施工仿真参数的不确定性的问题；此外，现有高拱坝施工过程仿真模型均是基于振捣质量满足设计要求的假定进行分析，较少考虑振捣质量不合格的可能性对施工进度的影响，降低了仿真结果对现场的指导意义。针对以上问题，本项目围绕高拱坝施工质量与进度控制中存在的关键科学问题，对耦合振捣质量的高拱坝施工进度智能仿真理论方法进行了深入研究。首先提出了空天地一体化感知框架下混凝土振捣质量智能监控技术，实现混凝土施工参数的全方位感知；其次提出了基于深度学习的混凝土振捣质量智能分析方法，实现了混凝土施工质量的直接表征与分析；再次提出了基于BLS-ENQR的高拱坝施工仿真参数概率预测方法，克服了传统分位数回归模型仅能分析线性关系的不足，并通过采用弹性网正则化惩罚来减小回归系数并提高模型稀疏性，有效提升了仿真参数预测精度；最后提出了耦合振捣质量的施工进度智能分析方法，综合考虑振捣施工过程的不确定性及施工参数智能更新成果，实现了施工进度智能仿真。结合实际工程进行了研究成果的成功应用，研制开发了相应的系统平台，为高拱坝建设过程质量的进度控制提供了科学依据，为实现大坝高标准、高质量、安全连续施工发挥了重要作用。