基于变位监测的边坡力学参数反演分析研究

吕德浩

(林口县水电开发总公司，黑龙江 林口 157699)

0 引 言

水利工程具有混凝土方量大、地质条件复杂、结构复杂等特点，安全稳定性研究一直备受坝工界关注，进而促使理论研究、数据分析及安全监测设备设施等方面的发展。

水利工程中反分析法根据不同量测信息分为应力反分析法、位移反分析法、应力与位移的混合反分析法[1]。其中，位移反分析法信息获取较为容易，且精度高，应用最为广泛。近年来，数值计算、软计算等方面的研究和实际融合带来不同的反分析法，软计算方法中在不同行业领域的发展，当前已形成包括人工神经网络、遗传算法、小波理论等反分析手段，反分析计算收敛性大为提升，在水利工程中得到大量应用实践。

1 反演分析原理

反分析按性质不同分为反演分析和反馈分析，如图1示。反演分析是结合正分析计算结果，通过计算力学等学科理论反求结构体计算参数，从而校准左右计算精度的影响因子[2]。

软计算通过有限元、差分元等计算得到效应量样本，建立算法训练映射位移值与待反演未知量间的非线性关系，根据实测效应量值得到材料的反演参数值。反分析操作流程如图2所示。

图1 反分析示意图

2 工程实例

2.1 工程概况

某高边坡位于我国西南省份境内，根据边坡体的地质条件和水文地质情况，将边坡体沿等高线不同高程进行划分，设3区5监测断面构建边坡体监测网[3]，1987年7月开始监测边坡变形量，至2008年有监测测点共计25个，为青1-青11、青5-1、滑1-滑16(除滑2和滑10)。测点的具体分区及测点高程面坐标如表1所示。

图2 反分析操作流程图

表1 边坡体变形测点坐标统计表

3.2 待反演参数样本设计

节选2001年1月至2001年6月的枯水期作为反分析时间区段，特征点选取Ⅲ区的6个边坡监测点，反分析时段内特征点竖直位移增量输入网络模型[4]，输出值为边坡的待反演力学参数。

待反演的6个边坡体力学参数的因素水平见表2，正交设计样本的待反演力学参数样本见表3[5]。

表2 因素水平表

表3 边坡体力学参数的正交设计样本

将边坡体力学参数正交设计样本输入有限元分析模型中，可得Ⅲ区6个监测特征点的位移值序列表，监测特征点的位移值样本见表4，特征点坐标及位移增量统计结果如表5所示，两种不同模型的反演结果见表6。

表4 边坡体特征点的计算位移值样本

表5 特征点位置及实测位移增量

表6 两种不同模型的反演效果对比表

为更好验证初步训练后的网络性能，回归分析仿真计算结果和目标输出，计算得出两者的相关系数。其中，若R∈(0.75,1]，则相关性很强；若R∈(0.30,0.75]，则相关性一般；若R∈(0,0.30],则相关性较弱。根据上表结果可得，GA-BP网络在很强范围区间内的系数值大于BP模型，说明前者的预测精度更可靠。

3.3 后验差检验分析

一般采用后验差法检验结果的准确性，将GA-BP模型反分析的参数输入有限元模型进行竖向位移计算，得到下表7所示的位移，评价指标结果见表8。

表7 反分析参数代入模型所得位移量

表8 反分析结果评价指标

该等级的说明：

1)C值小，则S1小S2大，预测误差离散性小。若原始数据离散性大，预测值离散性较小，则预测方法和结果是正确的的。

2)P值大，则误差较小，精度高。

计算结果：后验差比C为0.299，误差概率P为0.833，符合评价指标的反分析合格标准，结果充分证明GA-BP模型的反分析结果更接近实际，其结果可直接用于稳定评价。

4 结 论

基于高边坡变位的统计监测资料，结合反演分析的基本理论及实践方法研究，对边坡体的力学参数进行反演计算分析，得出BP模型和GA-BP模型的反演结果，通过后验差拟合相关系数R检验分析二者的适用性，通过对比分析表明GA-BP网络模型演算精度更高，同时验证在高边坡力学参数反演分析中该模型的适用性。