Развитие методов анализа данных натурных наблюдений и способов контроля напряжений и перемещений на бетонных плотинах

• Автор: Загрядский, Иван Игоревич
• Шифр специальности: 05.23.07
• Научная степень: Кандидатская
• Год защиты: 2000
• Место защиты: Санкт-Петербург
• Количество страниц: 142 с.

1.1. Эмпирический метод обработки и анализа данных

натурных наблюдений на бетонных плотинах

1.2. Способы определения напряжений в массивном бетоне

на основе его измеренных относительных деформаций

1.3. Способы контроля перемещений точек плотины

с помощью отвесов .

Глава 2. Предлагаемые способы обработки и анализа данных натурных наблюдений на бетонных плотинах. Сравнение результатов, полученных новыми и традиционными способами

2.1. Цели анализа. Характерные черты работы

высоких бетонных плотин .

2.2. Простые модели, в которых

отклик контролируемого параметра на действие каждой из нагрузок определяется исключительно величиной этой нагрузки и не зависит от времени, значений остальных нагрузок, а также от режима загрузки или разгрузки.
2.3. Сложные модели, в которых
отклик контролируемого параметра на действие каждой из нагрузок зависит от времени, действующего сочетания всех нагрузок, а также от режима загрузки или разгрузки
2.3.1. Представление сложной модели в виде совокупности
простых моделей на малых подобластях
2.3.2. Вопросы стыковки моделей
на границах между подобластями
2.3.3. Построение эмпирических зависимостей
и перекрывающихся подобластях. Способ скользящих выборок
2.3.4. Учет сезонных изменений в схеме работы плотины .
2.3.5. Способы выделения кратковременных и
скачкообразных изменений неупругих составляющих .
2.4. Анализ отклонений вычисленных значений КП от
его измеренных значений .
2.5. Использование эмпирических зависимостей
для прогноза .
2.6. Сравнительный анализ эмпирических зависимостей .
Глава 3. Обработка и анализ данных натурных наблюдений на плотине СаяноШушенской ГЭС
3.1. Общие сведения о плотине СаяноШушенской ГЭС
3.2. Обработка и анализ данных геодезических
наблюдений.
3.2.1. Результаты анализа относительных перемещений
точек плотины и углов поворота ее горизонтальных сечений .
3.2.2. Предложенный алгоритм определения относительных перемещений контролируемых точек плотины
по трем пространственным направлениям при помощи отвесов .
3.3. Обработка и анализ данных тензометрических наблюдений
3.3.1. Результаты анализа собственных деформаций бетона .
3.3.2. Результаты анализа напряжений в бетоне плотины
3.3.3. Предложенный алгоритм определения приращений напряжений в бетоне на основе измеренных приращений
i относительных деформаций при отсутствии истории
загрузки и деформирования до некоторого момента
Заключение .
Список литературы


Как показывает опыт, для большинства КП плотины СаяноШушенской ГЭС имеется возможность при помощи формул действительных в течение года и не использующих данные о корреляционной структуре процессов выразить будущее значение через будущие значения Л, к 1,Д, с погрешностью в пределах от сезонного диапазона изменения . С другой стороны, сделать прогноз с погрешностью, равной погрешности измерения, не удается. Эти два факта и приводят к выводу о преобладающей роли детерминированной составляющей , и о наличии гораздо менее значительной случайной компоненты i. Обычно в распоряжении исследователя имеется только одна реализация процесса . Повторение эксперимента для получения большего числа реализаций, а также регулирование нагрузок и воздействий, как правило, невозможны. Переменные во времени математическое ожидание, дисперсия и ковариационная функция случайной компоненты процесса неизвестны. Структура зависимости от X, ,,, известна приближенно. Если предположить, что параметры линейных моделей данных постоянны, сами модели вполне точны, а их невязки представляют собой случайные ошибки наблюдений, которые центрированы, нормально распределены, независимы и равноточны, то имеется возможность при помощи МНК вычислить оптимальные оценки искомых параметров и их доверительные интервалы. Но, как правило, заранее ясно, что подобные предположения неверны и не учитывают многие черты моделируемых процессов, а, следовательно, применение МНК не гаран тирует оптимального качества оценок искомых параметров и их доверительных интервалов.