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张   翰¹  ,  张   锋² ,  谭尧升¹  ,  姚孟迪² ,  邓检华³

( 1 .  中国长江三峡集团有限公司 ，武汉 430010 ;  2.  中国三峡建工（集团） 有限公司 ，成都 610095 ;

3 .  国网电力科学研究院有限公司／南瑞集团有限公司 ，南京 211100)

摘   要 ：基于监测数据反演大坝力学参数对大坝的安全评估具有重要意义。大坝振动监测信号相比于静态 监测数据更能反映大坝整体结构特征，通过运行时模态分析识别大坝模态参数，可用于提高大坝力学参数反演的可靠性。针对反演中需要反复调用有限元分析模型带来计算量大的问题，提出使用神经网络建立材料参数到模态参数映射的代理模型，最后通过自适应网格搜索算法求解了反演的最优化问题。通过对一混凝土拱坝数值模型的分区弹性模量进行反演，验证了所提方法的有效性。

关键词：参数反演 ；运行时模态分析 ；大坝 ；代理模型 ；健康监测

中图分类号：TV39           

文献标志码：A           

文章编号： 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

作者简介： 张    翰  (1993—) ,   男 ，博士 ，工程师 ，研究方 向 ：水利水电工程安全管理。

收稿日期：2023 - 08 - 31