公开(公告)号：CN118313210A

公开(公告)日：2024-07-09

申请号：CN202410525531.6

申请日：2024-04-29

Applicant: 武汉大学 ,  雅砻江流域水电开发有限公司

Inventor： 周伟 ,  张贵科 ,  艾志涛 ,  张帅 ,  马刚 ,  程欣悦 ,  刘睿

IPC: G06F30/23 ,  G06F30/27 ,  G06N20/00 ,  G06F30/28 ,  G06F119/14 ,  G06F113/08

Abstract: 本发明公开了一种基于SAA等多源监测数据的堆石坝参数反演方法，属于堆石坝变形预测技术领域，包括：获取堆石坝内材料分区的监测数据，基于监测数据构建以SAA为主要数据的输入数据集；基于输入数据集构建不同参数组合，将不同参数组合代入至有限元模型中进行计算，获得有限元计算值；基于有限元计算值构建各个材料分区所对应的目标函数；构建机器学习模型，对机器学习模型进行训练，获得机器学习代理模型；目标函数值进行寻优，获得参数反演结果。本发明充分利用了堆石坝新型以及常规变形监测仪器的多源监测数据，实现了堆石坝变形监测以及预测的有机融合，尤其是SAA在堆石坝内布设所获取的时间跨度长，空间范围广的变形监测数据。

公开(公告)号：CN117313201A

公开(公告)日：2023-12-29

申请号：CN202311246143.6

申请日：2023-09-26

Applicant: 武汉大学

Inventor： 马刚 ,  吴继业 ,  周伟 ,  艾志涛 ,  汪泾周 ,  程家林 ,  王桥 ,  常晓林

IPC: G06F30/13 ,  G06F30/27 ,  G06F18/214 ,  G06N3/042 ,  G06N3/0442 ,  G06N3/0464 ,  G06F18/25 ,  G06F123/02

Abstract: 本发明提供考虑堆石坝多测点复杂关联性时空融合的变形预测方法及系统，能够充分考虑多测点间复杂关联进行时空融合，针对堆石坝变形监测数据高噪声和漂移性的特点，实现整体变形准确实时预测。变形预测方法包括：步骤1，监测数据前处理：对监测的坝体变形与环境因子时间序列数据进行前处理；步骤2，基于前处理后的数据构造样本，采用滑动窗口方式构建数据集，将样本按比例划分为训练集与验证集；步骤3，确定复杂关系下多测点融合过程中待注入的先验信息，计算邻接矩阵；步骤4，构建时空融合的变形预测模型；步骤5，采用训练集训练变形预测模型，通过验证集获取最优模型，并根据最新监测数据完成准实时变形预测。

公开(公告)号：CN118467923A

公开(公告)日：2024-08-09

申请号：CN202410529527.7

申请日：2024-04-29

Applicant: 武汉大学

Inventor： 马刚 ,  李晔东 ,  吴继业 ,  汪子健 ,  艾志涛 ,  周伟 ,  常晓林

IPC: G06F18/10 ,  G01B21/32 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/042 ,  G06N3/0442 ,  G06F18/25

Abstract: 本发明公开了一种大坝异常诊断与缺损补全的方法及系统，包括：基于堆石坝变形序列的时序依赖性和测点之间的协同相关性，建立时空融合预测模型并进行训练；将最新实测数据作为测试段数据，以在训练时的测点序列作为训练段数据，判断训练段与测试段的残差序列值是否服从相同的分布，以此判断测试段序列中是否存在异常测点或数据缺失测点；以检测到的异常测点和数据缺失测点作为待补全测点，同时将其他测点变形序列、待补全测点环境因子并为输入特征，输入到时空融合预测模型中进行预测获得待补全测点的序列值。本发明提高了异常测点检测的精度，并将其他点变形和目标点环境因子为基础的两种补全思路有机结合，同时实现了多测点多缺损段的补全。

公开(公告)号：CN118504074A

公开(公告)日：2024-08-16

申请号：CN202410547385.7

申请日：2024-05-06

Applicant: 武汉大学

Inventor： 马刚 ,  程欣悦 ,  艾志涛 ,  苗梦瑶 ,  王桥 ,  周伟 ,  常晓林

IPC: G06F30/13 ,  G06F30/23 ,  G06F111/08

Abstract: 本申请涉及水利及岩土工程技术领域，具体公开了一种基于贝叶斯克里金和分区优化的堆石坝变形场重构方法，包括以下步骤：建立三维有限元模型；获取堆石坝初始材料参数；进行堆石料本构模型的参数反演；采用反演参数进行三维有限元模拟得到反演变形场；基于材料分区对坝体进行区域划分，获取各子域的残差数据集；对各子域残差进行分析和检验，拟合得到半方差函数；计算有限元模拟的半方差函数；建立各子域的空间模型；基于最优加权计算各子域最优权重；计算距离修正权重；利用线性加权计算估计点的变形值，得到基于贝叶斯克里金和分区优化的堆石坝重构变形场。本申请所得堆石坝变形场较基于初始参数和反演参数的有限元模拟方法的精度均有显著提高。

公开(公告)号：CN117892581A

公开(公告)日：2024-04-16

申请号：CN202410015026.7

申请日：2024-01-04

Applicant: 武汉大学

Inventor： 马刚 ,  艾志涛 ,  周伟 ,  程欣悦 ,  常晓林

IPC: G06F30/23 ,  G06F30/27 ,  G06N20/20

Abstract: 本申请公开了基于多源监测数据驱动的堆石坝变形分析模型的更新方法。该方法包括：获取堆石坝变形的监测数据；根据预置的评价指标，从监测数据中选取目标测试数据，评价指标为针对于实测数据的选自异常点占比、变形最大值、趋势性指标中至少一者，和针对有限元数据的敏感性指标；从目标测试数据中提取时序特征；基于时序特征构建多目标函数，针对多目标函数采用NSGA‑III寻找最优解，获得堆石坝变形分析模型的优化参数，以基于优化参数对分析模型执行更新。本方法，在筛选高质量变形监测数据、准确识别最佳模型计算参数组合，以及提高堆石坝变形分析和预测精度方面表现出色。该方法可为数字孪生堆石坝工程提供算法基础。