本發(fā)明屬于水利工程大型壩基溶洞導(dǎo)管澆筑混凝土防滲體設(shè)計(jì)及施工，具體為一種大型壩基溶洞導(dǎo)管澆筑混凝土防滲體的方法。
背景技術(shù)：
：：1、由于巖溶地質(zhì)現(xiàn)象的存在，會(huì)對水庫大壩施工期的基礎(chǔ)處理以及運(yùn)行期的蓄水成功與否產(chǎn)生重大影響，甚至影響整個(gè)工程的成敗。巖溶壩基工程防滲處理方法比較復(fù)雜，實(shí)際工程應(yīng)用成功案例不多，目前常用的方法仍然是采用水泥和細(xì)石混凝土進(jìn)行充填灌漿。溶洞防滲處理的難點(diǎn)主要表現(xiàn)為兩個(gè)方面：一是準(zhǔn)確探明溶洞位置和地下空間分布難；二是大型溶洞有效封堵難。針對大型壩基溶洞的防滲處理，保證防滲效果的關(guān)鍵在于科學(xué)確定澆筑導(dǎo)管灌漿的數(shù)量、間距、灌漿量、灌漿壓力、水泥的水灰比等施工參數(shù)，直接關(guān)系到壩基溶洞防滲處理的可靠性和經(jīng)濟(jì)性。在實(shí)際工程中，目前往往還是只能依靠工程師的經(jīng)驗(yàn)進(jìn)行施工，這就導(dǎo)致壩基溶洞處理過于粗放，難以滿足科學(xué)、精細(xì)施工需要。2、因此，有必要結(jié)合壩基溶洞防滲治理特點(diǎn)，通過鉆孔三維激光雷達(dá)掃描，獲取地下溶洞位置、大小及空間分布情況，采用顆粒流數(shù)值模擬方法、室內(nèi)混凝土下落堆積試驗(yàn)和水泥配合比參數(shù)試驗(yàn)等研究方法，確定溶洞壩基防滲施工處理的防滲體最佳經(jīng)濟(jì)斷面和最優(yōu)施工參數(shù)，構(gòu)建溶洞壩基處理方法與技術(shù)。對于提升巖溶地區(qū)堤防防滲體施工技術(shù)，保障大壩工程運(yùn)行安全具有積極意義。技術(shù)實(shí)現(xiàn)思路1、針對現(xiàn)有技術(shù)的不足，本發(fā)明提供了一種大型壩基溶洞導(dǎo)管澆筑混凝土防滲體的方法，其目的解決了實(shí)際工程中，目前往往還是只能依靠工程師的經(jīng)驗(yàn)進(jìn)行施工，這就導(dǎo)致壩基溶洞處理過于粗放，難以滿足科學(xué)、精細(xì)施工的問題。2、為實(shí)現(xiàn)上述目的，本發(fā)明提供如下技術(shù)方案：一種大型壩基溶洞導(dǎo)管澆筑混凝土防滲體的方法，包括如下步驟：3、步驟s1：采用三維激光雷達(dá)對地下溶洞進(jìn)行掃描，得到掃描數(shù)據(jù)，綜合已有地質(zhì)勘察成果，基于抗滑穩(wěn)定安全系數(shù)，設(shè)計(jì)地下溶洞中混凝土防滲體梯形斷面的最優(yōu)尺寸參數(shù)；4、步驟s2：生成數(shù)值模型邊界墻，建立單根混凝土澆筑導(dǎo)管即單導(dǎo)管和單料斗，采用顆粒流離散元法對單導(dǎo)管和料斗開展混凝土堆積數(shù)值模擬，形成顆粒堆積體，繪出顆粒堆積體的輪廓特征，根據(jù)輪廓特征確定顆粒堆積體橫截面的尺寸參數(shù)，使得顆粒堆積體橫截面的尺寸參數(shù)與最優(yōu)尺寸參數(shù)相匹配，確定數(shù)值模型混凝土顆粒的流動(dòng)參數(shù)；5、步驟s3：基于步驟s1中掃描數(shù)據(jù)、已有地質(zhì)勘察成果和步驟s2中數(shù)值模型混凝土顆粒的流動(dòng)參數(shù)，建立多根混凝土澆筑導(dǎo)管即多導(dǎo)管和多料斗，重復(fù)步驟s2的步驟，對多導(dǎo)管和料斗開展數(shù)值模擬，獲得顆粒堆積體橫截面的尺寸參數(shù)，通過不斷變換多導(dǎo)管和料斗的布置方式，獲得顆粒堆積體各單寬橫截面的尺寸參數(shù)與最優(yōu)尺寸參數(shù)相匹配，確定混凝土澆筑多導(dǎo)管的布置方案；6、步驟s4：基于步驟s3中混凝土澆筑多導(dǎo)管的布置方案，開展混凝土堆積過程物理模型試驗(yàn)和顆粒流離散元法數(shù)值模擬，生成數(shù)據(jù)集，將改進(jìn)傘蜥優(yōu)化算法嵌入最小二乘支持向量機(jī)，構(gòu)建預(yù)測模型，將數(shù)據(jù)集輸入預(yù)測模型進(jìn)行學(xué)習(xí)，獲得性能最優(yōu)的預(yù)測模型；7、步驟s5：將步驟s2中數(shù)值模型混凝土顆粒的流動(dòng)參數(shù)輸入性能最優(yōu)的預(yù)測模型中，得到導(dǎo)管澆筑混凝土的配合比。8、進(jìn)一步，步驟s1中設(shè)計(jì)地下溶洞中混凝土防滲體梯形斷面的最優(yōu)尺寸參數(shù)，具體過程為：9、步驟s11，設(shè)計(jì)地下溶洞混凝土防滲體梯形斷面，混凝土防滲體梯形斷面滿足：混凝土防滲體梯形斷面的抗滑穩(wěn)定安全系數(shù)滿足設(shè)計(jì)或規(guī)范規(guī)定；在給定的設(shè)計(jì)參數(shù)和施工條件下，混凝土防滲體的梯形斷面面積最??；10、抗滑穩(wěn)定安全系數(shù)按抗剪斷公式計(jì)算，表示為：11、（1）；12、式中，k表示混凝土防滲體的抗滑穩(wěn)定安全系數(shù)；σw和σp分別表示防滲體上全部荷載對滑動(dòng)平面的法向分力和切向分力；a表示滑動(dòng)面截面積；表示抗剪斷摩擦系數(shù)；c′表示抗剪斷黏聚力；13、步驟s12，按偏安全考慮，σw僅考慮混凝土防滲體底部與溶洞底部巖體摩擦力；σp僅考慮水平靜水壓力，選擇水庫最高蓄水位對應(yīng)溶洞深度位置的水平靜水壓力作為混凝土防滲體前迎水側(cè)滑動(dòng)荷載，墻后水壓力設(shè)置為零，則混凝土防滲體的抗滑穩(wěn)定安全系數(shù)k，表示為：14、（2）；15、式中，gc表示防滲體的自重；gw表示防滲體前迎水側(cè)斜坡上部的鉛直靜水壓力；h表示水平靜水壓力；16、gc、gw和h計(jì)算，表示為：17、（3）；18、式中，l1表示混凝土防滲體梯形斷面的下邊長；l2表示混凝土防滲體梯形斷面的上邊長；h0表示水庫最高蓄水位；h1表示溶洞頂板高程；h2表示溶洞底板高程；γc表示混凝土的容重；γw表示水的容重；hk表示溶洞的高度；表示溶洞的寬度；19、步驟s13，斷面的混凝土防滲體的抗滑穩(wěn)定安全系數(shù)k等于容許抗滑穩(wěn)定安全系數(shù)，容許抗滑穩(wěn)定安全系數(shù)根據(jù)設(shè)計(jì)要求或規(guī)范確定，表示為：20、（4）；21、當(dāng)計(jì)算混凝土防滲體梯形斷面為單寬斷面時(shí)，將上式（3）帶入式（4）中，表示為：22、<mstyledisplaystyle="true"mathcolor="#000000"><mstyledisplaystyle="true"mathcolor="#000000"><mi>q</mi></mstyle><mstyledisplaystyle="true"mathcolor="#000000"><mi>=</mi></mstyle><mstyledisplaystyle="true"mathcolor="#000000"><mfrac><mrow><msup><mi>f</mi><mo>′</mo></msup><mrow><mo>[</mo><mrow><mn>2</mn><mrow><mo>(</mo><mrow><msub><mi>l</mi><mn>1</mn></msub><mo>+</mo><msub><mi>l</mi><mn>2</mn></msub></mrow><mo>)</mo></mrow><msub><mi>h</mi><mi>k</mi></msub><msub><mi>γ</mi><mi>c</mi></msub><mo>+</mo><mrow><mo>(</mo><mrow><msub><mi>l</mi><mn>2</mn></msub><mi>?</mi><msub><mi>l</mi><mn>1</mn></msub></mrow><mo>)</mo></mrow><msub><mi>h</mi><mi>k</mi></msub><msub><mi>γ</mi><mi>w</mi></msub></mrow><mo>]</mo></mrow><mo>+</mo><mn>4</mn><msup><mi>c</mi><mo>′</mo></msup><msub><mi>l</mi><mn>2</mn></msub></mrow><mrow><mn>2</mn><mrow><mo>(</mo><mrow><mn>2</mn><msub><mi>h</mi><mn>0</mn></msub><mi>?</mi><msub><mi>h</mi><mn>1</mn></msub><mi>?</mi><msub><mi>h</mi><mn>2</mn></msub></mrow><mo>)</mo></mrow><msub><mi>h</mi><mi>k</mi></msub><msub><mi>γ</mi><mi>w</mi></msub></mrow></mfrac></mstyle></mstyle>（5）；23、同時(shí)，根據(jù)混凝土防滲體梯形斷面的幾何關(guān)系，獲取梯形的底角α，表示為：24、<mstyledisplaystyle="true"mathcolor="#000000"><mi>α</mi><mi>=</mi><mi>arctan</mi><mrow><mo>[</mo><mrow><mfrac><mn>1</mn><mrow><mn>2</mn><msub><mi>h</mi><mi>k</mi></msub></mrow></mfrac><mrow><mo>(</mo><mrow><msub><mi>l</mi><mn>2</mn></msub><mi>?</mi><msub><mi>l</mi><mn>1</mn></msub></mrow><mo>)</mo></mrow></mrow><mo>]</mo></mrow></mstyle>（6）；25、式中，表示反正切函數(shù)；26、步驟s14，根據(jù)地下溶洞中混凝土防滲體梯形斷面的設(shè)計(jì)要求，設(shè)計(jì)地下溶洞中混凝土防滲體梯形斷面的最優(yōu)尺寸參數(shù)l1、l2和α。27、進(jìn)一步，步驟s2中確定數(shù)值模型混凝土顆粒的流動(dòng)參數(shù)，具體過程為：28、步驟s21，生成數(shù)值模型邊界墻，建立單根混凝土澆筑導(dǎo)管即單導(dǎo)管和單料斗，單導(dǎo)管的上端口與單料斗的下端口相連；29、步驟s22，在單導(dǎo)管底部生成圓形底墻；在單料斗正上方生成混凝土顆粒，并施加重力，使顆粒下落至單料斗內(nèi)；在數(shù)值模型底部生成基巖層，以模擬溶洞底部的基巖層；30、步驟s23，采用顆粒流離散元法開展單導(dǎo)管和單料斗混凝土堆積數(shù)值模擬；將混凝土由粗骨料和水泥砂漿兩相組成，采用2類不同性質(zhì)的顆粒分別模擬粗骨料顆粒和水泥砂漿顆粒；設(shè)置粗骨料顆粒、水泥砂漿顆粒的粒徑和摩擦系數(shù)；為表征混凝土的流動(dòng)特性，粗骨料顆粒和水泥砂漿顆粒間的接觸模型均設(shè)置為伯格斯模型；設(shè)伯格斯模型的法向參數(shù)和切向參數(shù)相同；31、步驟s24，刪除單導(dǎo)管底部的底墻，由粗骨料顆粒和水泥砂漿顆粒表征的混凝土在重力作用下下落，并形成顆粒堆積體；32、步驟s25，待顆粒堆積體高度達(dá)到溶洞的高度hk后，將顆粒堆積體置于直角坐標(biāo)系中，繪出顆粒堆積體的輪廓特征，根據(jù)輪廓特征確定顆粒堆積體橫截面的尺寸參數(shù)，包括上、下邊長和底角，并將顆粒堆積體橫截面的尺寸參數(shù)與最優(yōu)尺寸參數(shù)進(jìn)行對比，當(dāng)兩者存在偏差，則調(diào)整顆粒堆積體橫截面的尺寸參數(shù)，直至兩者相匹配，確定數(shù)值模型混凝土顆粒的流動(dòng)參數(shù)。33、進(jìn)一步，步驟s3中確定混凝土澆筑多導(dǎo)管的布置方案，具體過程為：34、步驟s31，根據(jù)步驟s1中達(dá)掃描數(shù)據(jù)、已有地質(zhì)勘察成果和s2中數(shù)值模型混凝土顆粒的流動(dòng)參數(shù)，確定數(shù)值模型范圍，并生成邊界墻，建立多根混凝土澆筑導(dǎo)管即多導(dǎo)管和多料斗；35、步驟s32，重復(fù)上述步驟s21~步驟s24完成數(shù)值模型的初始設(shè)置，采用顆粒流離散元法開展多導(dǎo)管和多料斗混凝土堆積數(shù)值模擬，并形成顆粒堆積體；36、步驟s33，待顆粒堆積體高度達(dá)到溶洞的高度hk后，將顆粒堆積體置于直角坐標(biāo)系中，繪出顆粒堆積體的輪廓特征，根據(jù)輪廓特征確定顆粒堆積體各單寬橫截面的尺寸參數(shù)，包括上、下邊長和底角，通過不斷變換多導(dǎo)管和多料斗的布置方式，獲得顆粒堆積體各單寬橫截面的尺寸參數(shù)與最優(yōu)尺寸參數(shù)進(jìn)行對比，當(dāng)兩者存在偏差，則調(diào)整多導(dǎo)管布置方式，直至顆粒堆積體各單寬橫截面的尺寸參數(shù)與最優(yōu)尺寸參數(shù)相匹配，確定混凝土澆筑多導(dǎo)管的布置方案。37、進(jìn)一步，步驟s4中生成數(shù)據(jù)集，具體過程為：38、設(shè)伯格斯模型的法向參數(shù)和切向參數(shù)相同；伯格斯模型的參數(shù)為4個(gè)，分別是麥克斯韋爾模型剛度k1、麥克斯韋爾模型剛度黏度c1、開爾文模型剛度k2和開爾文模型剛度黏度c2；39、基于步驟s3中混凝土澆筑多導(dǎo)管的布置方案，開展混凝土堆積過程物理模型試驗(yàn)和顆粒流離散元法數(shù)值模擬，記錄物理模型試驗(yàn)不同配合比下混凝土堆積體的尺寸參數(shù)；記錄顆粒流離散元法數(shù)值模擬不同顆粒流動(dòng)參數(shù)下混凝土堆積體的尺寸參數(shù)；將尺寸參數(shù)相近的一組物理模型試驗(yàn)和顆粒流離散元法數(shù)值模擬設(shè)為一組，以構(gòu)建數(shù)據(jù)集，將數(shù)值模型的顆粒流動(dòng)參數(shù)設(shè)為輸入值，物理模型試驗(yàn)的配合比參數(shù)設(shè)為輸出值。40、進(jìn)一步，步驟s4中構(gòu)建預(yù)測模型，具體過程為：41、采用映射函數(shù)將數(shù)據(jù)集映射至高維空間，表示為：42、（7）；43、式中，s表示輸出值；表示權(quán)向量；表示映射函數(shù)；x表示輸入值；b表示偏置量；44、s和x，表示為：45、<mstyledisplaystyle="true"mathcolor="#000000"><mi>s</mi><mi>=</mi><mrow><mo>[</mo><mrow><msub><mi>s</mi><mn>1</mn></msub><mi>，</mi><msub><mi>s</mi><mn>2</mn></msub><mi>，</mi><msub><mi>s</mi><mn>3</mn></msub><mi>，</mi><mi>?</mi><mi>，</mi><msub><mi>s</mi><mi>n</mi></msub></mrow><mo>]</mo></mrow></mstyle>（8）；46、<mstyledisplaystyle="true"mathcolor="#000000"><mi>x</mi><mi>=</mi><mrow><mo>[</mo><mrow><msub><mi>k</mi><mn>1</mn></msub><mi>,</mi><msub><mi>c</mi><mn>1</mn></msub><mi>,</mi><msub><mi>k</mi><mn>2</mn></msub><mi>,</mi><msub><mi>c</mi><mn>2</mn></msub></mrow><mo>]</mo></mrow></mstyle>（9）；47、式中，表示物理模型的配合比參數(shù)中第n種混凝土的組成成分；48、基于最優(yōu)化原理，根據(jù)公式（7）構(gòu)建最小二乘支持向量機(jī)，最小二乘支持向量機(jī)最優(yōu)化問題的目標(biāo)函數(shù)，表示為；49、<mstyledisplaystyle="true"mathcolor="#000000"><mo>{</mo><mtablecolumnalign="left"><mtr><mtd><mi>min</mi><mi>j</mi><mrow><mo>(</mo><mrow><mi>w</mi><mi>,</mi><mi>ξ</mi></mrow><mo>)</mo></mrow><mi>=</mi><mfrac><mn>1</mn><mn>2</mn></mfrac><msup><mi>w</mi><mi>t</mi></msup><mi>w</mi><mo>+</mo><mi>γ</mi><mstyledisplaystyle="true"><munderover><mo>∑</mo><mrow><mi>i</mi><mi>=</mi><mn>1</mn></mrow><mi>n</mi></munderover><msubsup><mi>ξ</mi><mi>i</mi><mn>2</mn></msubsup></mstyle></mtd></mtr><mtr><mtd><mi>s.t.</mi><msub><mi>s</mi><mi>i</mi></msub><mrow><mo>[</mo><mrow><msup><mi>w</mi><mi>t</mi></msup><mi>φ</mi><mrow><mo>(</mo><msub><mi>x</mi><mi>i</mi></msub><mo>)</mo></mrow><mi>+</mi><mi>h</mi></mrow><mo>]</mo></mrow><mi>?</mi><mn>1</mn><mo>+</mo><msub><mi>ξ</mi><mi>i</mi></msub><mi>=</mi><mn>0</mn></mtd></mtr></mtable></mstyle>（10）；50、式中，和分別表示估計(jì)偏差和懲罰系數(shù)；t表示轉(zhuǎn)置；表示第i個(gè)估計(jì)偏差；表示優(yōu)化問題的約束條件；si表示第i組輸出值；xi表示第i組輸入值；表示第i組輸出值的映射函數(shù)；h表示截距；51、基于公式（10）的拉格朗日方程，表示為：52、（11）；53、式中，表示拉格朗日方程；αi表示拉格朗日乘子；54、由莫瑟條件，存在核函數(shù)，表示為：55、（12）；56、根據(jù)上式（11）和上式（12）將基于最小二乘支持向量機(jī)的分類決策函數(shù)，表示為：57、<mstyledisplaystyle="true"mathcolor="#000000"><mi>f</mi><mrow><mo>(</mo><mi>x</mi><mo>)</mo></mrow><mi>=</mi><mi>sign</mi><mrow><mo>[</mo><mrow><mstyledisplaystyle="true"><munderover><mo>∑</mo><mrow><mi>i</mi><mi>=</mi><mn>1</mn></mrow><mi>n</mi></munderover><mrow><msub><mi>α</mi><mi>i</mi></msub><msub><mi>s</mi><mi>i</mi></msub><mi>u</mi><mrow><mo>(</mo><mrow><mi>x</mi><mi>,</mi><msub><mi>x</mi><mi>i</mi></msub></mrow><mo>)</mo></mrow></mrow></mstyle><mo>+</mo><mi>h</mi></mrow><mo>]</mo></mrow></mstyle>（13）；58、式中，表示分類決策函數(shù)；sign表示數(shù)學(xué)函數(shù)；59、選擇徑向基函數(shù)為最小二乘支持向量機(jī)的核函數(shù)，表示為：60、（14）；61、式中，表示核函數(shù)寬度；表示指數(shù)函數(shù)運(yùn)算符號(hào)；62、將懲罰系數(shù)γ和核函數(shù)寬度σ2作為最小二乘支持向量機(jī)中的2個(gè)變量；采用改進(jìn)傘蜥優(yōu)化算法對最小二乘支持向量機(jī)進(jìn)行尋，構(gòu)建預(yù)測模型。63、進(jìn)一步，改進(jìn)傘蜥優(yōu)化算法包括種群初始化、改進(jìn)狩獵策略和向上爬樹策略三部分；64、種群初始化：改進(jìn)傘蜥優(yōu)化算法首先在解空間中初始化一組隨機(jī)分布的候選解，表示為：65、（15）；66、式中，表示區(qū)間[0，1]中的隨機(jī)值；和分別表示第d個(gè)決策變量的下界和上界；67、模擬改進(jìn)狩獵策略：對傘蜥個(gè)體向獵物移動(dòng)進(jìn)行模擬；引入灰狼優(yōu)化算法中多條優(yōu)秀灰狼包圍獵物的思路，在原狩獵策略中加入最優(yōu)傘蜥個(gè)體和次優(yōu)傘蜥個(gè)體與獵物的影響；設(shè)定傘蜥個(gè)體與獵物之間的距離，表示為：68、（16）；69、式中，v表示系數(shù)向量；和分別表示獵物和傘蜥個(gè)體的位置；70、更新后最優(yōu)傘蜥個(gè)體和次優(yōu)傘蜥個(gè)體與獵物的距離，表示為：71、（17）；72、（18）；73、式中，和分別表示最優(yōu)傘蜥個(gè)體和次優(yōu)傘蜥個(gè)體與獵物的距離；p1和p2分別表示最優(yōu)傘蜥個(gè)體和次優(yōu)傘蜥個(gè)體的位置；vd1和vd2均表示傘蜥個(gè)體與獵物距離計(jì)算時(shí)采用的系數(shù)向量；x1和x2分別表示最優(yōu)傘蜥個(gè)體和次優(yōu)傘蜥個(gè)體的位置；vx1和vx2均表示傘蜥個(gè)體位置計(jì)算時(shí)采用的系數(shù)向量；74、改進(jìn)狩獵策略后第i條傘蜥個(gè)體位置更新方式，表示為：75、（19）；76、模擬向上爬樹策略：對于傘蜥個(gè)體退到自身所在位置附近樹頂進(jìn)行建模，使用公式（20）計(jì)算傘蜥種群中每個(gè)傘蜥個(gè)體的位置；當(dāng)每個(gè)傘蜥個(gè)體的位置改變目標(biāo)函數(shù)值時(shí)，則使用公式（21）替換相應(yīng)傘蜥個(gè)體的位置，表示為：77、（20）；78、（21）；79、式中，表示向上爬樹策略后第i條傘蜥個(gè)體的位置更新方式；vx表示傘蜥個(gè)體位置更新計(jì)算時(shí)采用的系數(shù)向量；表示向上爬樹策略后傘蜥個(gè)體進(jìn)食后的位置；表示向上爬樹策略后第i條傘蜥個(gè)體的目標(biāo)函數(shù)值；t表示當(dāng)前迭代次數(shù)；表示第i條傘蜥個(gè)體目標(biāo)函數(shù)值；表示第i條傘蜥個(gè)體進(jìn)食后的位置。80、進(jìn)一步，步驟s4中獲得性能最優(yōu)的預(yù)測模型，具體過程為：81、將數(shù)據(jù)集進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化處理后隨機(jī)劃分為訓(xùn)練集和測試集；82、將訓(xùn)練集輸入預(yù)測模型進(jìn)行訓(xùn)練學(xué)習(xí)，預(yù)測模型按照既定比例不斷迭代計(jì)算；設(shè)置預(yù)測模型的迭代次數(shù)g和精度誤差閾值fz，將測試集輸入至預(yù)測模型進(jìn)行預(yù)測，獲得結(jié)果誤差率error，判斷結(jié)果誤差率error是否小于精度誤差閾值fz，當(dāng)error＜fz，則停止訓(xùn)練；當(dāng)error≥fz，則一直迭代，直至達(dá)到迭代次數(shù)g，獲得性能最優(yōu)的預(yù)測模型。83、與現(xiàn)有的技術(shù)相比，本發(fā)明具備以下有益效果：本發(fā)明通過防滲體的最佳梯形斷面和導(dǎo)管布置參數(shù)，有效指導(dǎo)大型壩基溶洞導(dǎo)管澆筑混凝土防滲體，可以顯著提升壩基滲漏處理的可靠性和經(jīng)濟(jì)性，有效保障大壩工程運(yùn)行安全。當(dāng)前第1頁12當(dāng)前第1頁12