Predicting “regular” dam deformations for prevailing conditions and co的简体中文翻译

Predicting “regular” dam deformatio

Predicting “regular” dam deformations for prevailing conditions and comparing them with observed deformations is an essential part of dam surveillance. In many cases prediction and comparison are carried out automatically and an alarm is triggered in the case of larger deviations.The main contributors to the deformations of arch dams are water loading and the fluctuation of concrete temperature. In general, the deformations exhibit an instantaneous elastic part, a time dependent reversible part and an irreversible part. Prediction of dam deformations can be based on deterministic models, purely statistical models or so-called hybrid models, which are a combination of the first two. Deterministic models rely on static analyses, statistical models on the statistical analysis of previous deformation data.For annual reservoirs, both water loading and temperature vary in cycles over a period of one year and it is extremely difficult to identify the various factors contributing to an observed deformation. This is particularly true for time-dependent reversible displacements due to the water loading and the portion caused by temperature variation.The present article deals with the analysis of arch dam deformations based on hybrid models. Particular attention is given to the analysis of the deformations due to temperature fluctuation and to the long-term deformations. The proposed procedure is employed for the analysis of the deformations of the 186 m high Zillergruendl arch dam.
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预测“常规”大坝变形为主要条件,并与观察到的形变是比较大坝监测的重要组成部分。在许多情况下的预测和比较都是自动进行的,并发出警报在偏差较大的情况下被触发。<br>在拱坝的变形的主要贡献者是水装载和混凝土温度的波动。通常,表现出变形的瞬时弹性部,依赖于时间的可逆部分和不可逆的部分。坝变形的预测可以基于确定性模型,纯粹的统计模型或所谓的混合模型,这是前两个的组合。确定性模型依赖于静态分析,统计模型先前变形数据进行统计分析。<br>对于每年水库,既水负载和温度下,在一年内在周期变化,并且它是非常困难的,以确定有助于观察到的变形的各种因素。这对于依赖于时间的可逆位移尤其如此,由于水负载和由温度引起的变化的部分。<br>本文章涉及基于混合动力车型拱坝变形的分析。特别要注意的是所述变形的分析,由于温度波动和长期变形。所提出的过程被用于186米高Zillergruendl拱坝的变形的分析。
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预测当前条件下的"常规"大坝变形并将其与观察到的变形进行比较是大坝监测的重要组成部分。在许多情况下,预测和比较是自动执行的,如果偏差较大,则触发警报。<br>造成拱坝变形的主要因素是注水量和混凝土温度的波动。一般来说,变形表现出瞬时弹性部分、时间相关可逆部分和不可逆部分。大坝变形的预测可以基于确定性模型、纯统计模型或所谓的混合模型,它们是前两个模型的组合。确定性模型依赖于静态分析,统计模型基于对以前的变形数据的统计分析。<br>对于每年的水库,水负荷和温度在一年的周期内都会变化,因此很难确定导致观察到变形的各种因素。由于水负荷和温度变化引起的部分,时间依赖性的可逆位移尤其如此。<br>本文以杂交模型为基础,对拱坝变形进行了分析。特别注意温度波动和长期变形引起的变形分析。采用该程序对186米高的齐勒格鲁恩德尔拱坝变形进行分析。
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预测大坝在主要条件下的“规则”变形,并将其与观测变形进行比较,是大坝监测的重要组成部分。在许多情况下,预测和比较是自动进行的,如果偏差较大,则会触发警报。<br>拱坝变形的主要原因是水荷载和混凝土温度的波动。一般而言,变形表现为瞬时弹性部分、时变可逆部分和不可逆部分。大坝变形预测可以基于确定性模型、纯统计模型或所谓的混合模型,它们是前两种模型的组合。确定性模型依赖于静态分析,统计模型依赖于以往变形数据的统计分析。<br>对于年度水库,水荷载和温度在一年的周期内都会发生变化,因此很难确定导致观测变形的各种因素。对于水荷载引起的时变可逆位移和温度变化引起的部分,尤其如此。<br>本文研究了基于混合模型的拱坝变形分析。着重分析了温度波动引起的变形和长期变形。采用该方法对186m高的齐勒格伦德尔拱坝进行了变形分析。<br>
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