25、拦石坝设计优化与机器学习在人脸项目中的应用

拦石坝设计优化与机器学习在人脸项目中的应用

1. 拦石坝设计优化

1.1 拦石坝设计概述

拦石坝是一种广泛应用于防洪的工程结构，因其操作简便，可有效降低和延缓洪峰。与以往认为堆石坝体不透水的研究不同，本研究采用非达西流的水位 - 流量方程，将坝体渗漏纳入模拟模型。在拦石坝设计中，主要有三个步骤：
1. 确定最合适的建造位置。
2. 初步设计。
3. 优化设计。

本研究着重探讨了初步设计和优化设计这两个步骤，以及设计参数不确定性对这两个阶段的影响。

1.2 初步设计问题

初步设计时，坝体的安全系数难以保证，坝体稳定性存在风险。而且，设计参数的不确定性会导致安全系数 SFF 的不确定性传播，最大传播范围达到 (+87.81, -32.63)%，这是安全系数间最显著的不确定性传播。

1.3 优化设计步骤

为了最小化拦石坝的建设成本并满足所有安全因素，采用了两种优化方法：
1. 优化算法中不使用初步设计的尺寸。
2. 优化算法中使用初步设计的尺寸。

对比结果表明，采用第二种方法设计拦石坝，成本会降低，获得最优解的时间大约减少 13%。

1.4 设计参数不确定性影响

确定最优设计后，研究了设计参数不确定性对拦石坝水力和结构性能的影响。结果显示，设计参数的不确定性会导致 X 和 Y 方向的不确定性分别传播到 (+78.29, -21.75)%。

1.5 多目标优化

通过将模拟模型与蒙特卡罗模拟方法相结合，并采用自适应 NSGA - II 算法，实现了拦石坝的多目标优化。该步