[发明专利]一种基于有限元模型与SVM回归算法的大坝监测web展示方法

说明书

本发明公开了一种基于有限元模型与SVM回归算法的大坝监测web展示方法，选取目标大坝的典型断面，将选取的大坝典型断面导入至Hypermesh中进行网格划分，对每个网格中的节点单元信息进行分类储存；通过节点与单元之间的对应信息，搜索剖面外轮廓：将每个网格中仅使用过一次的边构成一个完整的封闭图形，该封闭图形即可作为大坝剖面外轮廓；从监测平台数据库中实时获取目标测点及目标日期数据；对自变量进行二次方处理，扩充自变量信息；构建SVM回归器，选定松弛变量，并针对训练集调整SVM参数；有限元节点坐标预处理及目标值计算，将测点信息扩散到全断面；插值绘制坝体断面测值云图，并实时展示绘制的等值线。本发明监测结果时效性较好。

技术领域

本发明涉及大坝检测技术领域，具体涉及一种基于有限元模型与SVM回归算法的大坝监测web展示方法。

背景技术

随着水利工程在中国能源结构中扮演着越来越重要的角色，大坝安全问题也日益突出，因此大坝安全监测领域随之诞生。其具体方式是通过在坝体建设过程中与建设完成后，在坝体内部或者外表面安装特定的监测仪器，分别负责不同的监测对象，比如坝体表面的顺河向水平位移、横河向水平位移或者坝体测点位置在垂直方向的沉降量等等。

现行的监测数据分析手段以离线式为主，即以半年或者一年为周期，将监测仪器采集的数据统一进行特征值分析，以及预测未来的发展趋势，评判建筑物安全状态。但是这种方式具有一定的后延性，不能实时对坝体状态进行分析。分析算法主要是多元线性回归方法，该算法原理简单，易于应用，且具有一定的物理意义，可用于对测值变幅分析。但是在日益复杂的环境因素以及坝体性态变化的综合影响下，多元回归算法已经渐渐失去了它的可行性。因此迫切需要性能更加优良的算法来应对这些问题。

传统的监测分析往往脱离了建筑物本体，单纯进行数据分析，与工程联系不够紧密，且均是对单个监测点位数据进行建模计算，虽然这样的分析方法较为准确地反映该测点位置的变化趋势，但是它未能考虑建筑物整体的联系以及性态变化。因为成本高昂以及需要确保结构的安全性，坝体内部及表面布置测点的位置排布极为稀疏，所以单测点模型无法满足大坝整体安全性态的评估。

发明内容

为解决现有技术中的不足，本发明提供一种基于有限元模型与SVM回归算法的大坝监测web展示方法，解决了现有技术中大坝整体安全性态评估不精确的技术问题。

为了实现上述目标，本发明采用如下技术方案：

一种基于有限元模型与SVM回归算法的大坝监测web展示方法：

选取目标大坝的典型断面，将选取的大坝典型断面导入至Hypermesh中进行网格划分，对每个网格中的节点单元信息进行分类储存；

通过节点与单元之间的对应信息，搜索剖面外轮廓：将每个网格中仅使用过一次的边构成一个完整的封闭图形，该封闭图形即可作为大坝剖面外轮廓；

从监测平台数据库中实时获取目标测点及目标日期数据；对自变量进行二次方处理，扩充自变量信息；

构建SVM回归器，选定松弛变量，并针对训练集调整SVM参数；

有限元节点坐标预处理及目标值计算，将测点信息扩散到全断面；

插值绘制坝体断面测值云图，并实时展示绘制的等值线。

作为本发明的一种优选方案，前述的一种基于有限元模型与SVM回归算法的大坝监测web展示方法，网格划分采用四边形网格。

作为本发明的一种优选方案，前述的一种基于有限元模型与SVM回归算法的大坝监测web展示方法，节点单元信息储存是将节点编号坐标、单元编号保存为一个文件夹；将组成节点顺序保存为另一个文件夹。