戴春华

作品数：8被引量：22H指数：3
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供职机构：浙江省水利河口研究院更多>>
发文主题：大坝安全监测大坝监测监测分析面板堆石坝大坝更多>>
发文领域：水利工程自动化与计算机技术理学更多>>
发文期刊：《工程爆破》《小水电》《浙江水利科技》《人民黄河》更多>>
所获基金：浙江省属科研院所专项创新团队建设与人才培养项目更多>>
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机器视觉技术在大坝表面变形监测中的适用性研究
《水电能源科学》2024年第9期125-129,共5页许孝臣 薛磊磊 李峰 戴春华 葛国昌 徐金英 
浙江省水利厅科技计划项目(RB2128);浙江省基础公益研究计划项目(LGF19E090007);浙江省水利河口研究院院长基金项目(岩土A22001)。
针对大坝表面变形自动化监测中GNSS系统垂直位移监测精度低、费用昂贵和静力水准仪布设难度大、维修成本高等问题,利用机器视觉技术对大坝表面变形进行监测。室内试验结果表明,相机与标靶距离在100 m范围内,机器视觉的测量精度可达到亚...
关键词：机器视觉 大坝表面变形 视准线原理 图像处理 误差分析 
二界岭水库大坝安全监测分析被引量：2
《小水电》2022年第3期17-20,共4页周邦辉 李洪强 戴春华 许孝臣 
浙江省长兴县二界岭水库是一座以灌溉、供水为主,结合防洪、发电等综合利用的中型水库,大坝布置表面监测、坝体倾斜变形监测和坝体渗流监测等项目。通过对2016-2021年大坝安全监测数据资料的分析,对数据异常波动的测压管UP1-2建立了渗...
关键词：水库 大坝安全监测 渗流统计模型 
基于特征正交分解的土石坝渗流量安全监测模型被引量：7
《人民黄河》2019年第S02期104-106,共3页李洪强 戴春华 许孝臣 叶辉 
针对逐步回归分析中的多重共线性问题,提出了基于特征正交分解的土石坝渗流量监测模型,既避免了自变量因子之间的多重共线性,又达到了对原始样本降维的效果。实例证明,该方法建立的回归模型更贴近实测值,模拟精度较高,且回归系数更准确...
关键词：大坝监测 多重共线性 特征正交分解 渗流量 回归模型 
物联网技术在小型水库大坝安全监测中的应用模式被引量：8
《浙江水利科技》2018年第5期32-34,共3页许孝臣 杨琼 戴春华 魏海云 叶辉 郑汉种 
浙江省基础公益研究计划项目(LGF18E090003)
为了弥补小型水库安全管理的不足,针对小型水库破坏的3种形式,结合大坝安全监测的特点,组成基于物联网的小型水库大坝安全监测系统,通过对数据的挖掘分析,可以实现基于物联网的大坝安全监测的智能化管理,进而实现小型水库的无人值守,智...
关键词：物联网 大坝安全监测 小型水库 智能管理 
隧道爆破对大坝振动影响监测分析被引量：2
《工程爆破》2013年第1期20-23,共4页朱华 李进 邓成发 戴春华 
海塘工程实时安全监测及预测预警技术研究(201201043)
近区隧道开挖爆破会引起大坝产生振动响应,为确保大坝安全,对爆破振动进行监测分析,及时反馈指导爆破施工。利用db8小波基对坝基处振动信号进行小波分析,结果表明采用db8小波基处理爆破振动信号是可行的,爆破能量分布主要集中于15.625～...
关键词：隧道爆破 振动监测 小波分析 大坝安全 频带 
选择显著因子的BP神经网络模型研究
《人民黄河》2011年第12期121-122,125,共3页许孝臣 戴春华 邓成发 
浙江省属科研院所专项创新团队建设与人才培训项目(2009F20021)
为了更加准确有效地分析大坝安全监测资料,保证大坝的安全、有效运行,分析了神经网络和回归分析的优缺点,提出了选择显著因子的BP神经网络模型分析方法。实例分析结果表明:神经网络和回归分析具有较强的互补性,为了保证资料分析的可靠性...
关键词：逐步回归分析 显著因子 BP神经网络 大坝监测 
某面板堆石坝坝体沉降观测资料分析
《浙江水利科技》2011年第1期36-38,共3页戴春华 石晓兰 
浙江省属科研院所专项创新团队建设与人才培养项目(2009F20021)
面板堆石坝坝体沉降因大坝填筑强度、基础地质情况的不同而呈现较大的差异性。通过对某面板堆石坝坝体沉降观测资料的分析,认为在砂卵石基础上大坝高强度填筑虽然会引起坝体较大沉降,但只要大部分沉降量发生在施工期及间歇期,则不会影...
关键词：面板堆石坝 填筑强度 沉降量 分析 
基于修正Verhulst模型的面板堆石坝沉降预测被引量：3
《水电自动化与大坝监测》2010年第3期53-56,64,共5页邓成发 戴春华 周苏波 
通过分析面板堆石坝沉降和Verhulst模型的特征发现,堆石体沉降随时间的变化曲线与Verhulst模型曲线形似。但是,Verhulst模型在预测沉降时,前期预测值与实测值差距较大且预测最终沉降量偏小。为了克服这一不足,提出采用修正的Verhulst模...
关键词：面板堆石坝 沉降 预测 修正Verhulst模型 
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