顾及监测信息不确定性的高拱坝健康诊断模型研究

The uncertainty of monitoring information determines the uncertainty of cognitive to the high arch dam health status, it has become a bottleneck restricting the development of the high arch dam safety monitoring research. In this application project, standing on the forefront of the development of safety monitoring discipline, with the aim of high arch dam health diagnosis, to the multiple source monitoring information(multi-points,multi-effect monitoring information) as the research object and the uncertainty of monitoring information as the research core, based on the modern mathematics with inner link of the rough set theory, the theory of information entropy and cloud model theory, series diagnostic model will be studied omni-directionally and multi-angularly to reveal the action mechanism between uncertainty of monitoring information and high arch dam health diagnosis, such as rough set diagnosis model considering incompleteness of the monitoring information, entropy weight diagnosis model and synthetic entropy diagnosis model considering disorder, cloud fuzzy diagnosis model and cloud cluster diagnosis model considering composite uncertainly. By research of this application project, in theory, a set of research ideas and basic system with innovation and interdisciplinary characteristics will be constructed to study uncertainty of monitoring information and high arch dam health diagnosis, in practice, reliability of high arch dam health diagnosis and security guarantee level will be improved dramatically.

监测信息不确定性决定了对高拱坝健康状态认知的不确定性，监测信息不确定性问题已成为制约高拱坝安全监控研究的瓶颈。 本项目立足于大坝安全监测领域的发展前沿，以高拱坝健康诊断为研究目的，以多源(多测点、多效应量)监测信息为研究对象，以监测信息不确定性为研究核心，采用现代数学中具有内在联系的粗糙集理论、信息熵理论和云模型理论为技术支持，多角度、全方位地开展揭示多源监测信息不确定性与高拱坝健康诊断作用机理的系列诊断模型的研究，具体包括：监测信息不完备性条件下的粗糙集诊断模型，监测信息无序性条件下的熵权诊断模型和合成信息熵诊断模型，复合不确定性条件下的云模糊诊断模型和云聚类诊断模型等。 本项目的实施，在理论上将为监测信息不确定性条件下高拱坝健康诊断研究提供一整套具有创新性和多学科交叉特色的研究思路和基本体系，在实践上将大幅提升高拱坝健康诊断的可靠性和安全保障的水平。

监测信息不确定性决定了对高拱坝健康状态认知的不确定性，监测信息不确定性问题已成为制约高拱坝安全监控研究的瓶颈。基于此，本项目多角度、全方位地开展了揭示多源监测信息不确定性与高拱坝健康诊断作用机理的系列诊断模型的研究。.本项目的主要研究成果包括：利用粗糙集理论在处理信息不完备性方面的优势，将粗糙集理论与条件信息熵、证据理论、模糊集合、集对分析和风险分析等相关理论相结合，构建了基于粗糙集理论的高拱坝健康系列诊断模型；利用信息熵理论在处理信息无序性方面的优势，提出了基于信息熵理论的高拱坝健康诊断模型的基本框架和研究思路，构建了包括大坝健康诊断的熵权诊断模型和合成信息熵诊断模型在内的基于信息熵理论的大坝健康状态系列诊断模型；利用云模型理论在处理复合不确定性方面的优势，提出了基于云模型理论的高拱坝健康诊断模型的基本框架和研究思路，构建了包括大坝健康诊断的云模糊诊断（评价）模型和云聚类诊断模型的基于云模型在内的大坝健康状态系列诊断模型。.本项目经过4年的研究工作，已顺利完成项目申请书所提出的各项研究内容，达到了项目申请书提出的预期研究目标，在理论上为高拱坝监测信息不确定性研究和多源监测信息不确定性条件下的高拱坝健康诊断模型研究提供了一整套具有创新性和多学科交叉特色的研究思路和基本体系，在实践上提高了高拱坝健康诊断的可靠性和降低高拱坝健康诊断的不确定性。.本项目共完成标注本项目基金编号的各类论文18篇，其中SCI及EI收录7篇（含已录用的SCI及EI源刊论文2篇）；共培养毕业硕士研究生11名，目前在读研究生8名，其中1名在读的三年级博士研究生已在本项目的资助下取得了部分成果；协办全国性学术会议1次，参加国际学术会议1次，参加全国性学术会议8次。