摘要:为提升水利工程中大坝的坝身形变情况监测精度,文章基于BIM技术设计了一种水利工程大坝形变监测模型,该监测模型能够通过设置机敏网对所构建的水坝进行覆盖监控,并非概率法拟定水利工程大坝形变监测指标,进而判断水利工程大坝的形变量及危险程度。通过仿真实验结果证明:文章设计的监测模型监测误差为0.064 9,传统监测方法的监控误差为0.732 2,所以本项目所研究的监测模型能够更好地监控坝体的形变水平。文章研究旨在为大坝观测提供新方法、新思路。
水利工程大坝会受到周围环境和自然因素的影响,出现坝身的形变情况,从而对下游区域及周围群众的生命财产造成威胁[1]。因此,有必要构建一种监控模式来监测坝体的形变程度。针对目前存在的坝体形变监测方法的问题,本项目计划利用BIM技术建立坝体形变监测模型,以解决当前方法存在的问题[2]。通过本项目的研究,提高了观测资料的可信度,保证了预测结果与实际形变情况的一致性,为我国水利水电建设的安全稳定运行提供了有力的技术支持。
1、基于BIM水利工程大坝形变监测模型构建方法
1.1 BIM技术建立大坝三维模型设置机敏网
BIM技术能够根据参数特征自动生成水利工程大坝的三维模型,并且能通过其可视化特点观测大坝形变位置,实现具有高精度辨识范围的坝体形变监测模型[3]。BIM技术可以将大坝分解成多个独立的三维模型,并且能够体现出模型横截面、中心线、水平高程等关键数据。BIM技术支持的参数特征如表1所示[4]。
若将“是”表示为1,将“否”表示为0,可根据表1中所列参数建立一张具有透视功能的Excel表,并将其保存为CSV和txt格式[5]。在启动BIM软件后,创建一个水坝结构样本项目,并将表1中的数据加载到该项目中。确认后,BIM技术将按照其算法自动生成水坝结构族[6]。
在此基础上,通过对参数进行修正,可以对其他部分进行建模,从而构建出一套完整且连贯的水库坝体三维建模系统[7]。然后,可以利用机敏网对水坝进行全面覆盖,实现对水坝的全方位监控。机敏网由密集的单根神经构成,横纵交错形成机敏监测网格,布设位置在混凝土结构表面。机敏网中单根神经的交叉点为神经元节点,能够传播、输送神经感应信号,并将搜集到的数据传输到主控电脑,进而实现对覆盖区域的全方位实时监测[8]。通过以上所述的机敏网,对所构建的水坝进行了覆盖,以保证水坝的监控区域。
1.2预处理大坝形变数据设置模型监测条件
设置机敏网的数据可能会受监测方法、监测设备、监测人员等因素的影响出现偏差。通常情况下堤坝发生位移的时间变化非常小,与这些偏差的数值非常接近。为了解决这个问题,必须对机敏网进行预处理,以排除原始数据和系统误差(以下称为奇异值)。设定机敏网的初始形变监测数据为x,可以得到形变监测数据序列x1,x2,...,xi,其中i代表形变监控信息的数量。计算形变特征的数学表达式如公式(1):
式(1)中:ki代表i个被变换的信号对应的特征值,其中i的取值范围为1到n-1和n,且n为非零的自然数。下式计算了变化特征的平均值和均方差:
设定判断λ是否为奇异值的阈值为3。当λ大于3时,λ为奇异值,需要剔除;当λ小于3时,λ不是奇异值,需要保留。需要注意的是剔除奇异值后会出现数据空点,可能会导致连续监测信号序列断开。因此需要使用线性内插法补充数据空点,计算公式如公式(4):
式(4)中:z表示待补充数据空点的监测值;zi表示补充数据空点之前的监测值;zi+1表示补充数据空点之后的监测值;ti和ti+1表示数据空点监测值的补充时间,与zi和zi+1对应。使用线性内插法补充数据空点后,可以通过设置形变阈值来调整监测模型的监测条件。该阈值的设定表达式如式(5):
式(5)中:μ表示设计的监测阈值;γ表示监测信号降噪系数;s表示补插后的形变信号。当大坝基准平稳数值低于阈值μ,监测模型会自动弹出大坝可能会发生形变的位置界面。
1.3非概率法拟定水利工程大坝形变监测指标
为进一步提升水利工程大坝形变监测精度,文章提出使用非概率法拟定水利工程大坝形变监测指标,提升监测模型精度。设定f代表大坝所承受的总负载;p代表基于非概率法的监测指标。水利工程大坝的形变过程和转异特点主要包括弹性工作阶段、屈服形变阶段和破坏阶段。其中弹性工作阶段代表大坝正处于发生形变的边缘;屈服形变阶段代表大坝所承受的负载已经超过形变基准值;破坏阶段代表大坝已经开始发生崩塌。根据上述监测指标,可以计算大坝的形变量如公式(6):
式中:p(t)表示水利工程大坝的时效形变量;pc表示温度作用下的形变量;ph表示水位高度作用下的形变量;pt表示在一定时间内的大坝形变量。非概率确定的形变监测指标,可利用非概率可靠指标“正常-异常-失效”作为评判大坝形变的基本值。利用d1,d2,d3表示大坝形变的三个阶段,其中当大坝形变处于初始异常期时,则指标:
此时,当大坝处于险情时,可以用该指标进行描述。
此时存在当大坝处于严重形变状态时,该指标为:
此时的形变量。上述公式中,φd1表示大坝发生异常形变的阈值;φd2表示大坝发生形变并引发险情的阈值;φd3表示大坝形变的极限值;φdt表示大坝发生形变的非概率目标可靠指标;p(t)表示形变量的计算值;pt表示时效分量。根据上述计算的指标数据,能够有效判断水利大坝工程的形变量和危险程度,由此可以构建精度较高的水利大坝形变监测模型,能够对大坝提供准确、可靠的监测。
2、仿真实验
2.1实验环境构建
实验以某水利水电项目的坝体为研究对象。该大坝为混凝土面板堆石坝,坝顶长度500.5 m,宽10 m,最大坝高126m。大坝上游面坡度为1:1.4。研究区概况如图1所示。
使用模拟试验软件,对上述试验目标进行了模拟试验,并设定了环境温度、气候条件和压力值等参数。同时,还考虑了地形环境和水位高度等参数。为了获取周围影响参数,实验构建了一个周边环境监测网络,并设定A1~A9共计9个影响参数监控节点。基于这些节点,通过两种方式建立了监测模型,以监测上述试验对象的形变程度。通过对坝体形变情况的分析,得到了形变情况下的形变曲线,如图2所示。
基于图2,该模型被用于实时监控坝体的位移,并将其与预设形变程度进行比较,从而得出相应的差值。
2.2实验结果分析
实验采取对比分析法,将文章提出的监测模型设定为实验A组,将传统监测模型设定为B组。A、B两组的形变监测结果如图3所示。
从图3可以看出,根据本研究提供方法所建立的预测模型,得出了A组的坝体形变的监控曲线,与试验预设的形变程度曲线具有极高的相似性。结果表明,该方法的监测误差仅为0.064 9。而采用常规方式建立的预测模型,得出的B组测试结果显示,监控误差达到了0.732 2,与设定的形变曲线偏离较大。通过以上试验研究,可以得出结论:本项目所研究的监测模型能够更好地监控坝体的形变水平。
3、结束语
综上所述,文章基于BIM技术设计了一种水利工程大坝形变监测模型,该监测模型能够通过设置机敏网对所构建的水坝进行覆盖监控,判断水利工程大坝的形变量及危险程度。仿真实验结果证明:文章设计的监测模型监测误差为0.064 9,传统监测方法的监控误差为0.732 2,所以本项目所研究的监测模型能够更好地监控坝体的形变水平,能够更好地保障大坝的正常运转。
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文章来源:黄佳一. BIM技术在大坝观测方面的应用[J].科学技术创新, 2023, (25): 30-33.
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