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張   翰¹  ,  張   鋒² ,  譚堯升¹  ,  姚孟迪² ,  鄧檢華³

( 1 .  中國長江三峽集團有限公司 ，武漢 430010 ;  2.  中國三峽建工（集團） 有限公司 ，成都 610095 ;

3 .  國網電力科學研究院有限公司／南瑞集團有限公司 ，南京 211100)

摘   要 ：基于監測數據反演大壩力學參數對大壩的安全評估具有重要意義。大壩振動監測信號相比于靜態 監測數據更能反映大壩整體結構特征，通過運行時模態分析識別大壩模態參數，可用于提高大壩力學參數反演的可靠性。針對反演中需要反復調用有限元分析模型帶來計算量大的問題，提出使用神經網絡建立材料參數到模態參數映射的代理模型，最后通過自適應網格搜索算法求解了反演的最優化問題。通過對一混凝土拱壩數值模型的分區彈性模量進行反演，驗證了所提方法的有效性。

關鍵詞：參數反演 ；運行時模態分析 ；大壩 ；代理模型 ；健康監測

中圖分類號：TV39           

文獻標志碼：A           

文章編號： 1005- 8249   (2025)  01- 0163- 04 

DOI:10. 19860/j.cnki.issn1005 - 8249.2025 .01 .030

 

ZHANG Han¹  ,  ZHANG Feng² ,  TAN Yaosheng¹  ,  YAO Mengdi² ,  DENG Jianhua³

( 1 . China Three Gorges Corporation ,   Wuhan 430010 ,   China;

2. China Three Gorges Construction Engineering Corporation ,   Chengdu 610095 ,   China;

3 . State Grid Electric Power Research Institute/ NARI Group Corporations ,  Nanjing 211100 ,  China)   

Abstract：It is of great significance to invert dam mechanical parameters based on monitoring data for dam safety evaluation. Compared with static monitoring data, vibration signal can better reflect the overall structure characteristic of the dam. It can be used to improve the reliability of dam mechanical parameter inversion by identifying dam modal parameters through operational modal analysis method. In terms of the issue that the finite element analysis model needs to be called repeatedly during inversion, a surrogate model of mapping material parameters to modal parameters is proposed by using neural network. Finally, the optimization problem of inversion is solved by using adaptive grid search algorithm. The effectiveness of the proposed method is verified by inverting the zonal elastic modulus of the numerical model of a concrete arch dam.

Key words: parameter inversion; operational modal analysis; dam; surrogate model; health monitoring

作者簡介： 張    翰  (1993—) ,   男 ，博士 ，工程師 ，研究方 向 ：水利水電工程安全管理。

收稿日期：2023 - 08 - 31