顧 昊, 曹文翰, 汪 程, 顧沖時(shí),黃瀟霏
(1.河海大學(xué)農(nóng)業(yè)科學(xué)與工程學(xué)院,江蘇 南京 210098; 2.河海大學(xué)水利水電學(xué)院,江蘇 南京 210098;3.上海市政工程設(shè)計(jì)研究總院(集團(tuán))有限公司,上海 200092; 4.河海大學(xué)圖書(shū)館,江蘇 南京 210098)
在對(duì)混凝土壩服役性態(tài)監(jiān)測(cè)效應(yīng)量進(jìn)行安全監(jiān)控指標(biāo)擬定過(guò)程中,需要解決大壩服役性態(tài)評(píng)價(jià)等級(jí)屬性問(wèn)題[1-2]。傳統(tǒng)的混凝土壩服役性態(tài)監(jiān)測(cè)效應(yīng)量安全監(jiān)控指標(biāo)擬定方法主要有:置信區(qū)間法、極限狀態(tài)法、小概率法等[3-4]。吳中如等[5]綜合小概率法和極限狀態(tài)法,擬定了混凝土壩變形診斷指標(biāo);張琳琳等[6]研究了指標(biāo)擬定方法并構(gòu)建了指標(biāo)評(píng)價(jià)體系,以醫(yī)學(xué)上健康標(biāo)準(zhǔn)劃分為基礎(chǔ),提出了大壩安全評(píng)價(jià)等級(jí)屬性等區(qū)間劃分法;何金平等[7]總結(jié)分析了大壩服役性態(tài)評(píng)價(jià)指標(biāo)擬定規(guī)則,由此形成了一套大壩安全評(píng)價(jià)多層次指標(biāo)評(píng)價(jià)體系。近年來(lái),國(guó)內(nèi)外學(xué)者除了應(yīng)用和發(fā)展了傳統(tǒng)的力學(xué)、數(shù)值解法等方法之外,將更多的新理論、新技術(shù)引入到安全監(jiān)控指標(biāo)擬定分析中來(lái)。Ansari等[8]定義了損傷狀態(tài)矩陣,據(jù)此對(duì)混凝土壩地震后安全狀態(tài)監(jiān)測(cè)損傷指標(biāo)進(jìn)行了分類;Alembagheri等[9]以非線性增量動(dòng)力分析為基礎(chǔ)擬定了安全監(jiān)控指標(biāo),分析評(píng)估了混凝土拱壩的安全狀態(tài);Shao[10]引入Copula函數(shù),提出了考慮多測(cè)點(diǎn)變形相關(guān)性的大壩變形監(jiān)控指標(biāo)擬定方法。
上述的研究成果在大壩安全綜合評(píng)價(jià)中起到了一定的作用,尤其是置信區(qū)間法及小概率法等應(yīng)用較為普遍[11],但這些方法在確定大壩服役性態(tài)評(píng)價(jià)等級(jí)屬性時(shí)存在等區(qū)間劃分以及監(jiān)測(cè)效應(yīng)量服從某一分布假定問(wèn)題,影響了安全監(jiān)控指標(biāo)擬定精度[12]。針對(duì)上述問(wèn)題,本文研究混凝土壩服役性態(tài)評(píng)價(jià)等級(jí)屬性不等區(qū)間劃分和評(píng)價(jià)指標(biāo)量化等技術(shù),在此基礎(chǔ)上,探究擬定混凝土壩服役性態(tài)監(jiān)測(cè)效應(yīng)量安全監(jiān)控指標(biāo)方法,以期為混凝土壩服役性態(tài)客觀評(píng)價(jià)和監(jiān)測(cè)效應(yīng)量監(jiān)控指標(biāo)有效擬定提供參考基礎(chǔ)。
(1)
根據(jù)正態(tài)分布的對(duì)稱性,式(1)等價(jià)于:
(2)
式中:Δ為置信區(qū)間半帶寬;σ為標(biāo)準(zhǔn)差。
置信區(qū)間估計(jì)法運(yùn)用簡(jiǎn)單,易于掌握,但存在以下不足:①若混凝土壩未遭遇過(guò)不利荷載組合或資料系列很短(不包含最不利荷載組合時(shí)的監(jiān)測(cè)效應(yīng)量),則該方法只能估計(jì)混凝土壩遭遇荷載范圍內(nèi)的效應(yīng)量,其值不一定是安全監(jiān)控值;②沒(méi)有聯(lián)系混凝土壩失事的原因和機(jī)理,物理概念不明確;③實(shí)測(cè)值與擬合值的差值假定服從正態(tài)分布,與實(shí)際情況存在差異,影響了監(jiān)控指標(biāo)擬定的精度;④α的取值帶有經(jīng)驗(yàn)性,存在人為因素影響。
針對(duì)上述問(wèn)題,本文綜合層次分析法和灰狼智能算法,提出混凝土壩服役性態(tài)評(píng)價(jià)等級(jí)屬性不等區(qū)間劃分法,為擬定混凝土壩服役性態(tài)監(jiān)測(cè)效應(yīng)量多級(jí)監(jiān)控指標(biāo)提供理論基礎(chǔ)。
大量的工程實(shí)踐經(jīng)驗(yàn)可知,絕大部分混凝土壩的服役性態(tài)屬于正常,因此本文基于典型小概率法,假定混凝土壩服役狀態(tài)中的正常狀態(tài)為大概率事件,其概率區(qū)間劃分為(5%,100%],剩余的[0%,5%]為小概率區(qū)間,當(dāng)混凝土壩服役性態(tài)落在這小概率區(qū)間范圍內(nèi),則表明該壩存在一定的安全隱患。基于混凝土壩的服役性態(tài),將[0%,5%]小概率區(qū)間重新劃分為4個(gè)區(qū)間,依次定義為轉(zhuǎn)異、重度劣化、輕度劣化和基本正常,從而實(shí)現(xiàn)對(duì)混凝土壩服役性態(tài)等級(jí)屬性不等區(qū)間劃分。結(jié)合層次分析法與灰狼算法,提出了混凝土壩服役狀態(tài)不等區(qū)間劃分方法,該方法具體實(shí)現(xiàn)步驟如下:
步驟1構(gòu)造混凝土壩服役性態(tài)除正常區(qū)間外的等級(jí)屬性評(píng)語(yǔ)成對(duì)比較判斷矩陣。
利用“轉(zhuǎn)異、重度劣化、輕度劣化、基本正常、正?!?級(jí)等級(jí)屬性評(píng)語(yǔ)來(lái)評(píng)價(jià)混凝土壩服役性態(tài),由于等級(jí)屬性評(píng)語(yǔ)區(qū)間的概率不確定性,因此以線性方式組成的定性術(shù)語(yǔ)構(gòu)造除正常區(qū)間外的評(píng)語(yǔ)區(qū)間成對(duì)比較判斷矩陣。利用S、W、O、H將1~9標(biāo)度劃分為4段,并記a1、a2、a3為1~9標(biāo)度的截?cái)帱c(diǎn),則定性術(shù)語(yǔ)的函數(shù)關(guān)系可表示為S:[1,a1],W:(a1,a2],O:(a2,a3],H:(a3,9],對(duì)應(yīng)的評(píng)語(yǔ)等級(jí)屬性差異性的具體劃分見(jiàn)表1。
表1 混凝土壩服役性態(tài)等級(jí)屬性評(píng)語(yǔ)差異性劃分
在對(duì)混凝土壩服役性態(tài)除正常區(qū)間外的等級(jí)評(píng)語(yǔ)進(jìn)行兩兩對(duì)比時(shí),本文假定轉(zhuǎn)異區(qū)間比重度劣化區(qū)間略微差;轉(zhuǎn)異區(qū)間比輕度劣化區(qū)間明顯差;轉(zhuǎn)異區(qū)間比基本正常區(qū)間極度差;重度劣化區(qū)間比輕度劣化區(qū)間略微差;重度劣化區(qū)間比基本正常區(qū)間明顯差;輕度劣化區(qū)間比基本正常區(qū)間略微差。依據(jù)上述假定,由此構(gòu)造混凝土壩服役性態(tài)除正常區(qū)間外的等級(jí)屬性評(píng)語(yǔ)成對(duì)比較判斷矩陣為
(3)
步驟2混凝土壩服役性態(tài)除正常區(qū)間外的等級(jí)屬性評(píng)語(yǔ)成對(duì)比較判斷矩陣的一致性檢驗(yàn)及截點(diǎn)確定。
在混凝土壩服役性態(tài)除正常區(qū)間外的等級(jí)屬性評(píng)語(yǔ)劃分中,需對(duì)式(3)進(jìn)行一致性檢驗(yàn),由此確定1~9標(biāo)度中截點(diǎn)a1、a2、a3的位置,即確定a1、a2、a3的數(shù)值大小。本文采用一致性指標(biāo)CI來(lái)對(duì)式(3)進(jìn)行一致性檢驗(yàn):
(4)
式中:n是判斷矩陣的階數(shù);λmax是判斷矩陣R的最大特征值。
為了得到式(4)判斷矩陣滿意的一致性,基于灰狼算法調(diào)整1~9標(biāo)度中截點(diǎn)a1、a2、a3的位置,并對(duì)式(3)進(jìn)行一致性檢驗(yàn),從而獲取截?cái)帱c(diǎn)a1、a2、a3的最優(yōu)值。
灰狼優(yōu)化算法(GWO)模擬狼群狩獵時(shí)接近、包圍、攻擊的步驟,建立一新型仿生智能算法模型[13-15]。狼群中任意一個(gè)個(gè)體都是一潛在的解,位于狼群頂層的3個(gè)層級(jí)的灰狼(ε,β,δ),是3個(gè)位置最好的解,并通過(guò)這3個(gè)解判定獵物的位置,剩余的灰狼ω基于自身位置計(jì)算與獵物之間的距離,實(shí)現(xiàn)對(duì)獵物的狩獵。其中灰狼個(gè)體與獵物的距離為
D=|CXp(t)-X(t)|
(5)
其中C=2r1
灰狼位置更新為
X(t+1)=Xp(t)-AD
(6)
其中A=2ar2-a
a=2-2(t/max_it) (a∈[0,2])
式中:t為迭代的次數(shù);Xp(t)為第t代獵物的位置;X(t)為第t代灰狼個(gè)體的位置;C為系數(shù)變量;A為收斂因子,當(dāng)|A|>1時(shí)實(shí)行全局搜索,當(dāng)|A|<1時(shí)實(shí)行局部搜索;a的取值為[0,2];r1和r2為[0,1]內(nèi)的隨機(jī)數(shù);max_it為最大迭代次數(shù)。
狼群跟蹤獵物的數(shù)學(xué)模型表示為
Dε=|C1Xε(t)-X(t)|
(7)
Dβ=|C1Xβ(t)-X(t)|
(8)
Dδ=|C1Xδ(t)-X(t)|
(9)
(10)
式(7)~(9)和式(10)為狼群內(nèi)個(gè)體ω與ε、β、δ的距離關(guān)系,即:
(11)
式(11)基于ε、β、δ的位置即可判斷灰狼個(gè)體ω與獵物的位置關(guān)系,如此循環(huán)更新智能個(gè)體的位置,達(dá)到預(yù)定的精度停止搜索,獲得最優(yōu)解。綜上所述,通過(guò)灰狼智能算法確定1~9標(biāo)度中截點(diǎn)a1、a2、a3的位置。
步驟3混凝土壩服役性態(tài)除正常區(qū)間外的不等區(qū)間劃分方法。
在求得混凝土壩服役性態(tài)除正常區(qū)間外的等級(jí)屬性評(píng)語(yǔ)劃分最優(yōu)截點(diǎn)后,則可確定判斷矩陣R,該矩陣在最優(yōu)截點(diǎn)下一致性比例CI為最小值。對(duì)應(yīng)λmax的特征向量為ω=(ω1,ω2,…,ωn)T,即:
Rω=λmaxω
(12)
根據(jù)式(12)即可求出該矩陣最大特征值對(duì)應(yīng)的特征向量ω,將ω進(jìn)行歸一化處理,即可得到評(píng)語(yǔ)集中各評(píng)語(yǔ)的權(quán)重值。在[0%,5%]區(qū)間上重新劃分評(píng)語(yǔ)集,可得到混凝土壩服役性態(tài)等級(jí)屬性評(píng)價(jià)分區(qū)bi(i=1,2,3)為
V={V1,V2,V3,V4,V5}=
{轉(zhuǎn)異,重度劣化,輕度劣化,基本正常,正常}=
{[0%,b1],(b1,b2],(b2,b3],(b3,5%],
(5%,100%]}={[0%,0.56%],(0.56%,1.61%],
(1.61%,3.59%],(3.59%,5%],(5%,100%]}
(13)
bi具體求解過(guò)程見(jiàn)下文。
通過(guò)上述方法對(duì)混凝土壩服役性態(tài)等級(jí)屬性區(qū)間進(jìn)行不等劃分,據(jù)此擬定表征混凝土壩服役性態(tài)變化的監(jiān)測(cè)效應(yīng)量安全監(jiān)控指標(biāo),本文基于最大熵理論來(lái)構(gòu)建監(jiān)測(cè)效應(yīng)量概率密度函數(shù)。
最大熵理論不須提前假定監(jiān)測(cè)效應(yīng)量的分布概型,只要根據(jù)較少的監(jiān)測(cè)效應(yīng)量統(tǒng)計(jì)信息得到的數(shù)字特征值進(jìn)行估計(jì),就能獲得精度較高的概率密度函數(shù)[16-17],適合混凝土壩服役性態(tài)安全監(jiān)控指標(biāo)的擬定,下面研究反映混凝土壩服役性態(tài)監(jiān)測(cè)效應(yīng)量安全監(jiān)控指標(biāo)具體確定方法。
對(duì)于表征混凝土壩服役性態(tài)變化的監(jiān)測(cè)效應(yīng)量ξ的信息熵定義為
(14)
式中:f(ξ)為ξ的分布密度函數(shù)。
根據(jù)最大熵原理可知,最客觀的概率密度分布是在滿足根據(jù)已知樣本統(tǒng)計(jì)信息所獲得的一些約束條件下使熵H(ξ)達(dá)到最大值的分布,即:
(15)
式(15)的約束條件為
(16)
(17)
式中:R為積分空間,μi為第i階原點(diǎn)矩;s為原點(diǎn)矩階數(shù)。
通過(guò)伴隨變分法進(jìn)行求解式(17),首先建立相應(yīng)的拉格朗日方程:
(18)
(19)
其中最重要的就是伴隨算子λi的確定。將式(19)代入式(16)(17)可得:
(20)
(21)
將表征混凝土壩服役性態(tài)變化的監(jiān)測(cè)效應(yīng)量樣本數(shù)據(jù)代入式(20)(21),求解伴隨算子λi,并基于式(19),構(gòu)建最大熵概率密度函數(shù)f(ξ),代入混凝土壩服役性態(tài)評(píng)價(jià)等級(jí)屬性分區(qū)bi,則有:
(22)
(23)
某水電站是金沙江下游河段規(guī)劃的最末1個(gè)梯級(jí)電站,壩址位于四川省宜賓縣和云南省水富縣交界處。工程以發(fā)電為主,同時(shí)改善航運(yùn)條件,兼顧防洪、灌溉,并具有攔沙和對(duì)臨近水電站進(jìn)行反調(diào)節(jié)等作用。該工程樞紐主要由擋水建筑物、泄洪消能建筑物、沖排沙建筑物、左岸壩后引水發(fā)電系統(tǒng)、右岸地下引水發(fā)電系統(tǒng)、通航建筑物及灌溉取水口等組成,其中攔河大壩為混凝土重力壩,攔河大壩最大壩高162.0 m,壩頂長(zhǎng)度896.26 m,該水電站正常蓄水位380.0 m,死水位370.0 m,水庫(kù)總庫(kù)容51.63億m3,調(diào)節(jié)庫(kù)容9.03億m3,為不完全季調(diào)節(jié)水庫(kù)。電站裝機(jī)容量6 400 MW,保證出力2 009 MW,多年平均發(fā)電量307.47億kW·h。為分析該水電站混凝土重力壩的服役性態(tài),首先需對(duì)其服役性態(tài)評(píng)價(jià)等級(jí)屬性進(jìn)行劃分,在此基礎(chǔ)上,擬定該壩變形安全監(jiān)控指標(biāo)。
該混凝土壩服役性態(tài)評(píng)價(jià)等級(jí)屬性劃分為
V={V1,V2,V3,V4,V5}=
{轉(zhuǎn)異,重度劣化,輕度劣化,基本正常,正常}
(24)
利用第3節(jié)中提出的方法,基于灰狼算法對(duì)截點(diǎn)a1、a2、a3進(jìn)行調(diào)整,滿足式(4)的比較判斷矩陣的一致性判別,在灰狼個(gè)體位置下,隨機(jī)生成600個(gè)判斷矩陣R,利用這600個(gè)判斷矩陣的一致性比例CI的均值作為適應(yīng)度函數(shù)指標(biāo),整個(gè)迭代過(guò)程見(jiàn)圖1。
圖1 適應(yīng)度函數(shù)迭代過(guò)程
V={V1,V2,V3,V4,V5}=
{轉(zhuǎn)異,重度劣化,輕度劣化,基本正常,正常}=
{[0%,b1],(b1,b2],(b2,b3],(b3,5%],
(5%,100%]}={[0%,0.56%],(0.56%,1.61%],
(1.61%,3.59%],(3.59%,5%],(5%,100%]}
(25)
圖2 一致性比例平均值分布
上述已計(jì)算得到了該壩服役性態(tài)評(píng)價(jià)等級(jí)屬性劃分區(qū)間,結(jié)合最大熵理論,基于式(23)確定該混凝土壩變形安全監(jiān)控指標(biāo),針對(duì)該壩的具體情況,利用本文提出的方法分別建立了泄水壩段、廠房壩段、非溢流壩段1和通航壩段1壩頂水平位移安全監(jiān)控指標(biāo),其代表性測(cè)點(diǎn)的結(jié)果見(jiàn)表2。
表2 典型壩段代表性測(cè)點(diǎn)位移安全監(jiān)控指標(biāo)
表2結(jié)果可知,利用本文所提出的方法確定典型位移測(cè)點(diǎn)的安全監(jiān)控指標(biāo)對(duì)應(yīng)于該混凝土壩服役性態(tài)變化的不同階段,該方法克服了置信區(qū)間法的缺陷,其監(jiān)控指標(biāo)擬定結(jié)果與綜合反映強(qiáng)度和穩(wěn)定不利工況組合的結(jié)構(gòu)分析方法[18]擬定的結(jié)果吻合,從而驗(yàn)證了本文提出的方法的可行性和有效性。
a. 通過(guò)對(duì)傳統(tǒng)的置信區(qū)間法擬定混凝土壩服役性態(tài)安全監(jiān)控指標(biāo)不足的分析,基于小概率理論,提出了混凝土壩服役性態(tài)評(píng)價(jià)等級(jí)屬性不等區(qū)間劃分方法,該方法以線性方式組織的定性術(shù)語(yǔ),構(gòu)建了混凝土壩服役性態(tài)等級(jí)屬性評(píng)語(yǔ)間成對(duì)比較判斷矩陣,以矩陣一致性比例的平均值作為適應(yīng)度函數(shù),并基于灰狼算法進(jìn)行權(quán)值尋優(yōu),由此獲得各評(píng)語(yǔ)的相對(duì)重要度,從而有效解決了混凝土壩服役性態(tài)評(píng)價(jià)等級(jí)屬性不等區(qū)間劃分問(wèn)題。
b. 基于混凝土壩服役性態(tài)評(píng)價(jià)等級(jí)屬性不等區(qū)間的劃分成果,將不等區(qū)間概率值作為最大熵理論輸入條件,研究了混凝土壩服役性態(tài)監(jiān)測(cè)效應(yīng)量概率密度函數(shù)的構(gòu)建方法,據(jù)此提出了擬定對(duì)應(yīng)混凝土壩服役性態(tài)不同評(píng)價(jià)等級(jí)屬性的監(jiān)測(cè)效應(yīng)量安全監(jiān)控指標(biāo),并通過(guò)工程實(shí)例驗(yàn)證了本文所提出的方法可行性和有效性。