本文结合陈村大坝,基于大坝实测资料,应用相关数学理论和力学分析方法,对大坝运行期裂缝的成因及稳定分析的相关方法进行了较深入系统的研究。主要研究内容如下: (1) 分析了混凝土坝裂缝产生的原因,构建了基于B/S的混凝土坝裂缝主要成因挖掘系统;融合粗集理论和人工神经网络等理论方法,给出了裂缝成因挖掘的实现方法,结合实例挖掘了裂缝产生的主要原因。 (2) 探讨了灰色预测模型、BP神经网络模型和统计预测模型的各自建立方法,针对裂缝的非线性动力特性,提出了一种基于小波神经网络的非线性组合预测模型,并研制了相关程序,结合实测数据对此组合预测模型进行了验证。同时,研究了裂缝失稳判别方法,据此探讨了混凝土坝裂缝发生失稳的两级监控指标。 (3) 分析了温度场仿真分析原理及Marc中计算温度场的方法,对比了混凝土裂缝的各类有限元模型,在此基础上,结合工程实例,模拟了坝体温度场,探讨了荷载对裂缝的作用效应,以判断裂缝的大致位置。 (4) 分析了裂缝的分形特性,将裂缝模拟成一组由不同频率组成的分形信号,并采用改进的快速傅立叶变换的离散小波变换算法提取裂缝时效。实例分析表明,该方法可用于大致分析裂缝是否稳定,取得了较好的效果。 (5) 探讨了复合节点单元和接触模型模拟裂缝的原理及其在Marc中的实现步骤,通过仿真计算研究了运行期裂缝开度与荷载的关系,依据裂缝失稳的监控指标探讨了裂缝失稳的诊断预报模型。