检索规则说明:AND代表“并且”;OR代表“或者”;NOT代表“不包含”;(注意必须大写,运算符两边需空一格)
检 索 范 例 :范例一: (K=图书馆学 OR K=情报学) AND A=范并思 范例二:J=计算机应用与软件 AND (U=C++ OR U=Basic) NOT M=Visual
作 者:何金平[1,2] 涂圆圆[1,3] 施玉群[1] 吴云芳[1]
机构地区:[1]武汉大学水利水电学院,武汉430072 [2]武汉大学水资源与水电工程科学国家重点实验室,武汉430072 [3]中国长江电力股份有限公司,湖北宜昌443002
出 处:《长江科学院院报》2012年第10期63-67,共5页Journal of Changjiang River Scientific Research Institute
基 金:国家自然科学基金(51079114)
摘 要:现有的单测点监测数学模型在反映大坝整体结构性态和诊断大坝异常现象等方面存在不足,有必要将多个测点的监测资料有机地联系起来进行建模。利用数据融合技术中的Bayes理论,以方差为特征参数,建立了多测点异常性态融合诊断模型,提出了多测点异常性态融合诊断准则,并给出了一个工程实例。研究表明:基于Bayes理论的多测点融合模型为大坝整体性态的定量描述和异常测点的分析诊断提供了一条有效的新途径。Since the existing mathematical model of single-point monitoring is defective in reflecting the structural behavior of the whole dam and diagnosing dam' s abnormal behavior, it' s necessary to establish model by relating the data of multiple monitoring points. Based on Bayes Theory of data fusion and taking variance as characteristic parameter, we established a fusion model of diagnosing the abnormal behavior of dam using multi monitoring points, presented the criteria for the model, and provided a project case. As the research shows, the fusion model serves as a new and effective approach for the quantitative description of overall dam behavior and for the diagnosis of abnor- mal monitoring points.
关 键 词:大坝监测 数据融合 Bayes理论 多测点 性态诊断
分 类 号:TV698.1[水利工程—水利水电工程]
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