【摘 要】
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为更真实地反映土石坝渗透破坏发展的随机与时变特性,采用干湿循环土工试验与渗透系数反演等手段,从土料参数变异性及时变性角度来表征土石坝动态渗透破坏概率。将RBF神经网
【机 构】
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云南农业大学水利学院,河海大学水文水资源与水利工程科学国家重点实验室,云南农业大学机电工程学院
【基金项目】
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水文水资源与水利工程科学国家重点实验室开放基金(2016491811,2017491811),云南省教育厅科学研究基金(2016ZZX109).
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为更真实地反映土石坝渗透破坏发展的随机与时变特性,采用干湿循环土工试验与渗透系数反演等手段,从土料参数变异性及时变性角度来表征土石坝动态渗透破坏概率。将RBF神经网络和LHS法相融合对随机抽样方法进行改进,克服了传统Monte Carlo随机抽样法计算量过大的缺陷,对比证明了该改进方法的准确性与高效性。将该改进方法应用于某土石坝渗透破坏概率动态分析,计算结果表明,该土石坝渗透破坏概率总体较高并呈现逐年增大趋势,需要进行除险加固处理。
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