軟基水閘底板脫空動力學反演模型構建與試驗驗證

李火坤，余 杰，王 剛，魏博文，黃 偉，黃錦林

軟基水閘底板脫空動力學反演模型構建與試驗驗證

李火坤1，余 杰1，王 剛1，魏博文1※，黃 偉1，黃錦林2,3

（1. 南昌大學建筑工程學院，南昌 330031；2. 廣東省水利水電科學研究院，廣州 510635；3. 河口水利技術國家地方聯合工程實驗室，廣州 510635）

軟基水閘極易因地基不均勻沉降、滲透變形等發生底板脫空現象，傳統的無損檢測方法難以在水下探測底板脫空，且不具實時性，其應用還存在一定局限性。該研究基于軟基水閘室內物理模型，提出了一種軟基水閘底板脫空動力學反演方法。首先，基于多參數變量的底板脫空范圍數學模型，改進了反映軟基水閘底板脫空參數與水閘動力學參數（模態參數）之間非線性映射關系的數學代理模型；其次，以水閘多測點多階頻率和振型變化率組合作為動力學敏感特征量，建立了軟基水閘底板脫空參數反演的目標函數，并基于遺傳算法對目標函數進行求解。最后，建立了軟基水閘室內物理模型，并在模型中設置3種不同的底板脫空工況，采用軟基水閘底板脫空動力學反演方法對軟基水閘底板的脫空進行反演識別與模型驗證。結果表明：基于動力學參數反演識別的水閘底板脫空區域趨勢和脫空面積與模型實際脫空情況吻合較好，3種工況下水閘底板脫空面積反演結果與模型實際脫空面積的相對誤差分別為7.47%、6.78%、6.90%，驗證了該方法的可靠性，可望為軟基水閘實際工程底板脫空隱患檢測提供一種新的思路。

模型；試驗；反演；軟基水閘；底板脫空；動力學參數

0 引 言

水閘是水利工程中應用廣泛而重要的控制性建筑物，中國建成流量超5 m3/s以上的水閘達10萬余座，在調控水資源、防汛抗洪、蓄水灌溉等方面發揮著重要作用，對推動國內的農業發展具有重要影響[1-5]。水閘經過長久運行，極易產生各類影響水閘安全運行的病患，特別是位于平原地區或沿海地區的水閘，大部分建于軟基上，其存在軟土厚、含水量高、壓縮性高、承載力低的特點[6-7]，閘基底部在水流作用下會出現不均勻沉降、滲透變形等問題[8-9]，從而造成水閘底板脫空而導致水閘坍塌或閘底斷裂等事故[10-12]，嚴重影響水閘正常功能的發揮。目前，在檢測水閘底板病患的方法中以探地雷達法應用最為廣泛，戴呈祥等[13-14]利用探地雷達技術探測了軟基水閘閘基沖刷剝蝕程度、淘空區的位置和范圍，對其不同類型閘基隱患的雷達圖形特征進行了分析，并指出雷達圖像的解譯和特征分析是判別閘基隱患類型和部位的關鍵；楊松華[15]利用探地雷達檢測技術對廈門馬鑾水閘閘基、護坦、海漫底板下閘基等工程隱患的位置及范圍進行了探測，并根據地質鉆探成果對檢測結果進行了驗證，同時指出該方法易受外界干擾，應用之前需對雷達模型進行驗證；徐云乾等[16]應用探地雷達技術檢測佛山市沙口水利樞紐引水閘底板的滲流隱患，給出了滲流隱患區的探地雷達圖像特征和隱患的定性識別方法；吳俊姿等[17-18]將探地雷達技術應用于水閘脫空檢測之中，探討了探地雷達的天線選擇及測線布置，分析了水閘脫空狀況與雷達圖像之間的關系；劉金濤等[19]應用探地雷達對水閘的底板進行了檢測，有效地探測了水閘底板的厚度、滲漏通道情況及地基地層分布情況等。從上述探地雷達法的應用特點來看，要求檢測設備（如雷達或聲發射探頭）能夠觸及被測結構，且前期需建立反射信號與各類結構或地層物理特性之間的先驗模型，以此修正實際探測圖像的解譯成果，因此在實施之前，還需進行模型驗證。對于軟基水閘底板而言，其在正常運行時都是位于水下，傳統的檢測設備難以觸及水閘底板，若要實現運行期水閘底板脫空的實時檢測和診斷，還需要研究新的診斷方法。軟基水閘底板脫空會造成水閘整體約束邊界條件改變，從而使水閘整體模態參數發生變化，通過建立模態參數變化與水閘底板脫空的非線性映射關系可實現軟基水閘底板脫空診斷，基于模態參數的軟基水閘底板脫空診斷方法能夠很好地實現實時檢測。國內外關于軟基水閘底板脫空動力學診斷方法的研究不多，陳鸚[20]在國內外率先提出了基于水閘底板動力特性的變化的軟基水閘底板的脫空檢測思想，將水閘底板以下的軟基視為彈性地基，采用柔度和黏性阻尼系數作為底板脫空診斷的動力學敏感特征量，應用脈沖錘擊法進行室內模態試驗以驗證該方法的可行性，并進行了實際工程檢驗，結果表明該方法是可行的，但該方法需在特定的條件下進行，即當水閘底板處于無水時傳感器和激勵可觸及底板，對于正常運行的水閘（水閘底板過水）的檢測還存在一定局限性。黃錦林等[21]基于數值模型，采用水閘頻率和振型變化率作為動力學敏感特征量，對軟基水閘的底板脫空進行識別，進一步驗證了基于動力學參數的底板脫空診斷的可行性，但該方法僅在數值模型上開展，在結合水閘實際物理模型或原型工程開展振動測試與模態辨識、響應面數學代理模型的精準表達等方面還需進一步改進。

本文基于軟基水閘室內物理模型，提出一種軟基水閘底板脫空動力學反演方法，基于多參數變量的底板脫空范圍數學模型，改進反映軟基水閘底板脫空參數與水閘動力學參數（模態參數）之間非線性映射關系的數學代理模型；以水閘多測點多階頻率和振型變化率組合作動力學敏感特征量，建立水閘底板脫空反演的目標函數，并基于遺傳算法對目標函數進行求解，以實現底板脫空的動力學反演。

1 軟基水閘底板脫空動力學反演理論方法

1.1脫空模式及脫空范圍的參數化數學模型

以文獻[21]所提出的軟基水閘底板脫空模式分類為參考，本文以相鄰側型和相對側型脫空為例開展模型試驗研究，將水閘底板相鄰側型和相對側型脫空范圍分別以5個和10個脫空參數變量進行數學描述，并確定基于多參數的相鄰側型和相對側型底板脫空范圍數學模型，其數學模型表達可參考文獻[21]。

1.2 軟基水閘底板脫空反演的數學代理模型

本文軟基水閘底板脫空的反演方法屬于模型修正方法[22-25]的一類，其中響應面法是一種能夠通過構造具有顯性的多項式來表達隱式的非線性函數的可靠手段，為準確表達水閘模態參數與底板脫空參數之間的非線性映射關系，構建響應面數學代理模型并代替有限元模型，本文以底板脫空參數作為模型的自變量，選擇水閘模態參數（頻率、振型）作為因變量，采用多項式函數來表達模態參數與脫空參數之間非線性映射關系，其非線性映射關系可表示為

式中()、()分別表示水閘的固有頻率、節點振型值；表示脫空參數值；表示脫空參數個數。可將方程式（1）和（2）用Taylor級數公式展開，在準確表達水閘脫空參數和模態參數之間的非線性函數關系下充分考慮計算效率，本文采用三階多項式響應面模型，相較于文獻[21]中的三階多項式響應面模型，增加了考慮脫空參數之間相關性的二次交叉項，使得該響應面模型能夠更加準確地描述水閘底板脫空參數與模態參數之間的非線性數學關系，具體形式為

響應面數學代理模型確定基本方法為：采用拉丁超立方抽樣法[26-27]在脫空參數取值范圍內來生成合理的脫空參數樣本d（2 000組以上），以此作為軟基水閘基準有限元模型模態計算的脫空參數輸入，計算不同脫空組合下的模態參數并得到對應的固有頻率和節點振型值，采用多元回歸分析方法對上述方程進行求解并擬合待定系數和，從而確定數學代理模型。

在擬合響應面方程時，響應面精度評價是檢驗響應面模型是否符合要求的重要指標，通過響應面模型與有限元模型之間的相對誤差來反映響應面模型的回歸精度，以此衡量擬合的響應面模型能否有效地替代有限元模型。本文通過有限元模型計算的及響應面模型輸出的固有頻率f和節點振型值φ來計算響應面模型的精度：

式中表示響應面模型的精度，響應面模型精度控制在5‰以內[28]；RS表示響應面模型模態參數的輸出值，FEM表示有限元模型模態參數的計算值。

1.3 軟基水閘底板脫空反演的目標函數

基于數學代理模型和動力學敏感特征量，構建底板脫空參數反演的最優化數學模型，通過建立目標函數*來反映水閘振動測試識別的動力學敏感特征量與代理模型（響應面模型）計算得到動力學敏感特征量的相對偏差，將脫空參數的反演表達為最優化求解問題。以軟基水閘多測點多階頻率和振型相對變化率組合作為動力學敏感特征量，構造的目標函數為：

1.4 軟基水閘底板脫空反演基本流程

綜合以上，本文軟基水閘底板脫空動力學反演流程如圖1所示。

圖1 軟基水閘底板脫空動力學反演流程

2 模型試驗驗證

2.1 軟基水閘物理模型的制作

為驗證本文方法的可靠性，以江西信江水閘工程為背景實例，制作一單孔軟基水閘室內物理模型，模型比尺為1:10，模型基本尺寸為：水閘底板順水流方向長1.44 m，橫河向寬1.36 m，底板前后設有齒槽，水閘底板厚0.16 m，閘墩高1.6 m、厚0.16 m，水閘前、后部工作橋寬分別為0.32和0.4 m，厚0.04 m，水閘模型示意圖如圖2a所示。為保證在進行動力測試過程中振動波傳播介質與原型水閘的一致性，水閘結構模型采用與原型一致的鋼筋混凝土材料，軟基的材料模擬也與原型水閘地基材料基本保持一致，即采用細沙、礫石與黏土按一定界層填充壓實來模擬軟土地基，其中，軟土地基最底部細沙與礫石層厚0.3 m，往上為黏土層厚0.08 m，最上部為水閘底板凹槽處黏土層厚0.16 m。試驗制作完成的軟基水閘物理模型如圖2b所示。

2.2 軟基水閘模型底板脫空的模擬及脫空工況設置

基于水閘物理模型，采用人工掏空的方式對水閘模型底板進行相鄰側型脫空和相對側型脫空的隨機模擬，并測量脫空縱深，如圖3所示；在底板脫空范圍的數學模型中，采用5個參數描述相鄰側脫空（即=5），采用10個參數描述相對側型脫空（即=10）。脫空模擬設置共分為3種工況：工況一和工況二均為水閘底板上游相鄰側型脫空，工況三為水閘底板相對側型脫空，不同脫空工況下的脫空參數（即脫空縱深）如表1所示。

1.軟基 2.水閘底板 3.閘墩 4.工作橋

注：d1~d5為水閘底板上游脫空參數，d6~d10為水閘底板下游脫空參數。

表1 水閘物理模型底板脫空工況及脫空參數

2.3 軟基水閘模型振動測試及模態參數辨識

2.3.1 軟基水閘模型振動測試

水閘模型振動測試傳感器布置如圖4a所示，共布置20個水平向振動傳感器，振動傳感器采用BY-S07型高精度振動傳感器。傳感器布置方式如下：在水閘模型左右兩側沿閘墩水流方向依次對稱布置8個振動傳感器（H1～H4為右閘墩測點、H11～H14為左閘墩測點），在左右閘墩沿高度方向依次對稱布置12個振動傳感器（H5～H10為右閘墩測點、H15～H20為左閘墩測點）。水閘振動測試的測振物理量為速度，采樣頻率為500 Hz，采用DASP智能數據采集系統[30]進行數據采集與預處理；本次模型振動測試以人工力棒瞬時脈沖激勵的方式對水閘進行激勵并使其產生振動，如圖4b所示，典型工況（工況三）代表性測點振動響應時程線及功率譜如圖5所示；根據所采集的各工況下的振動響應時程進行模態辨識即可獲取各脫空工況下的水閘模態參數。

注：H1~H10為布置在水閘右側閘墩測點，H11~H20為布置在水閘左側閘墩測點。下同。

2.3.2 各脫空工況下的水閘模型模態辨識結果

根據水閘模型各底板脫空工況下測點的振動響應，采用基于奇異熵定階的隨機子空間法及穩定圖法對水閘模型進行模態參數識別。在人工脈沖激勵下，水閘模型共被激發出4階模態，工況一識別得到的前4階頻率分別為：20.26、24.81、53.31和69.72 Hz；工況二識別得到前4階頻率分別為：20.24、24.80、52.20和69.58 Hz；工況三識別得到前4階頻率分別為：20.23、24.65、48.42和69.77 Hz。分析不同脫空工況下水閘模態頻率的變化趨勢可知：隨著水閘脫空區域的逐漸增大，水閘整體頻率逐漸變小，且對于該水閘模型，底板發生脫空對第三階頻率影響最大，該階頻率變化對底板脫空敏感性最強，主要是第三階的振動在底板附近較大，而其他階次的振動在底板附近極小，當水閘底板脫空使底板約束邊界條件發生改變時，第三階的振動變化較其他階次更大，即第三階頻率變化對底板脫空敏感性最強。

圖5 典型測點振動響應時程線和歸一化功率譜

2.4 響應面數學代理模型的建立

本文響應面數學代理模型的建立以有限元數值模型為基準，根據上述室內物理模型對比建立相應的軟基水閘ANSYS有限元模型。水閘有限元數值模型采用六面實體單元進行網格劃分（圖6），共有20 036個單元與24 455個節點。在有限元數值模型中，采用溫克爾地基模型模擬軟基，定義Surface154單元附著于水閘底板（即底板與地基接觸面）并通過設置彈性地基剛度（Elastic foundation stiffness，EFS）值來模擬溫克爾地基。針對水閘數值模型的脫空部分，可將EFS值置為零來實現底板脫空的模擬。有限元模型中的材料參數通過與物理模型進行對比修正獲得，如表2所示。

圖6 軟基水閘有限元網格劃分

表2 有限元模型材料參數

水閘底板相鄰側型脫空和相對側型脫空分別采用5個、10個脫空控制參數對水閘底板脫空區域進行數學描述。采用拉丁超立方抽樣法來隨機生成2 000組脫空控制參數樣本，其中工況一和工況二中5個脫空控制參數取樣范圍為0～0.65 m；工況三中上游側和下游側的10個脫空控制參數取樣范圍分別為0～0.65和0～0.4 m。將隨機生成的2 000組脫空控制參數以程序設計的方式輸入所建立的軟基水閘基準有限元模型，并進行有限元模態計算，提取各組對應脫空狀態下的前四階頻率與振型，根據式（3）、（4）擬合響應面方程的待定系數和，并將擬合后的響應面模型替代有限元模型。經擬合，3個工況下的響應面方程均滿足精度要求（均在5‰以內），限于篇幅，本文以工況三為典型代表給出頻率和典型測點振型響應面精度，如圖7和8所示。

圖7 工況三前4階頻率響應面精度

2.5　軟基水閘底板脫空反演結果與驗證

根據圖1所示反演流程，得到水閘底板不同脫空工況下的脫空控制參數與模型脫空實際值對比如表3所示，反演識別脫空區域面積與實際脫空區域面積相對誤差如表4所示，不同脫空工況下脫空面積與趨勢反演識別結果與實際脫空結果對比如圖9所示。從反演識別的結果來看，本文所提出的方法所反演識別的底板脫空區域趨勢和脫空面積與模型實際脫空情況吻合較好，3種工況下水閘底板脫空面積反演結果與模型實際脫空面積的相對誤差分別為7.47%、6.78%、6.90%，相對誤差較小，驗證了本方法的可靠性。

圖8 工況三典型測點振型響應面精度

表3 不同工況下脫空參數反演結果

圖9 不同工況下脫空面積和趨勢識別結果與實際脫空值對比

3 結論與建議

1）改進了反映軟基水閘底板脫空參數與水閘動力學參數之間非線性映射關系的響應面數學代理模型，以水閘多測點多階頻率和振型變化率組合作為動力學敏感特征量，建立了水閘底板脫空反演的目標函數，并給出了脫空參數的反演流程。

2）建立了軟基水閘室內模型，對水閘底板相鄰側脫空和相對側脫空進行了物理模擬，采用改進的軟基水閘底板脫空動力學反演方法進行了脫空參數的反演識別并與實際脫空情況進行了對比驗證，結果表明，反演識別的水閘底板脫空區域趨勢和脫空面積與模型實際脫空情況吻合較好，3種工況下水閘底板脫空面積反演結果與模型實際脫空面積的相對誤差分別為7.47%、6.78%、6.90%，驗證了該方法的可靠性。

頻率和各測點振型對水閘底板脫空參數的敏感性不同會對目標函數中頻率和振型變化率的權重系數產生影響，如何從靈敏度角度分析各模態參數對底板脫空敏感性并確定其權重系數，進一步提高反演精度，是值得深入研究的。

[1] 中華人民共和國水利部. 全國水利發展統計公報[M]. 北京：中國水利水電出版社, 2018.

[2] 倪文進. 中國農村水利發展狀況與科技需求[J]. 農業工程學報，2010，26(3)：1-8.

Ni Wenjin. Development and technology requirement of China rural water conservancy[J]. Transactions of the Chinese Society of Agricultural Engineering (Transactions of the CSAE), 2010, 26(3): 1-8. (in Chinese with English abstract)

[3] 包加桐, 錢江, 張煒, 等. 基于多通道數據流在線相關分析及聚類的閘站工程安全監測[J]. 農業工程學報, 2019, 35(3)：109-116.

Bao Jiatong, Qian Jiang, Zhang Wei, et al. Safety monitoring of sluice-pump station project based on online correlation analysis and clustering of multichannel data streams[J]. Transactions of the Chinese Society of Agricultural Engineering (Transactions of the CSAE), 2019, 35(3): 109-116. (in Chinese with English abstract)

[4] 汪恩良. 寒區水閘計算機輔助設計軟件系統開發研究[J]. 農業工程學報，1999，15(2)：239-239.

Wang Enliang. Research and development of computer aided design software system for sluices in cold area[J]. Transactions of the Chinese Society of Agricultural Engineering (Transactions of the CSAE), 1999, 15(2): 239-239. (in Chinese with English abstract)

[5] 劉昉，谷欣玉，李文勝，等. 動水關閉的平面事故閘門體型優化試驗研究[J]. 農業工程學報，2019，35(12)：142-149.

Liu Fang, Gu Xinyu, Li Wensheng, et al. Structural optimization of emergency plate gate for closure in moving water[J]. Transactions of the Chinese Society of Agricultural Engineering (Transactions of the CSAE), 2019, 35(12): 142-149. (in Chinese with English abstract)

[6] 梁民陽，吳興龍. 浙東海塘上水閘病害成因分析及對策[J]. 中國農村水利水電，2006(7)：107-108.

Liang Mingyang, Wu Xinglong. Cause and countermeasures of sluice disease in east sea of Zhejiang[J].China Rural Water and Hydropower, 2006(7): 107-108. (in Chinese with English abstract)

[7] 張帆. 珠三角地區水閘軟土基礎沉降處理案例分析[J]. 西北水電，2007(2)：50-51, 73.

Zhang Fan. Case analysis on soft foundation settlement of sluice gates in delta region around Pear River[J].Northwest Hydropower, 2007(2): 50-51, 73. (in Chinese with English abstract)

[8] 何金平，曹旭梅，李紹文，等. 基于安全監測的水閘健康診斷體系研究[J]. 水利水運工程學報，2018(5)：1-7.

He Jinping, Cao Xumei, Li Shaowen, et al. Analysis of sluice health diagnosis system based on safety monitoring[J]. Hydro-Science and Engineering, 2018(5): 1-7. (in Chinese with English abstract)

[9] 鐘俊紀. 水閘軟土地基沉降預測的主要方法[J]. 理論與現代化，2005(S1)：131-132.

Zhong Junji. Main methods of settlement prediction of sluice on soft foundation[J].Theory and Modernizatio, 2005(S1): 131-132. (in Chinese with English abstract)

[10] 陳富強，楊光華，黃致興，等. 某水閘樁基底板脫空案例分析及設計反思[J]. 建筑科學，2015，31(S2)：197-203.

Chen Fuqiang, Yang Guanghua, Huang Zhixing, et al. Case analysis and design reflection of a sluice floor void[J]. Building Science, 2015, 31(S2): 197-203. (in Chinese with English abstract)

[11] 陳仲策. 水閘基礎處理方法探討[J]. 中國防汛抗旱，2010(4)：59-60，71.

Chen Zhongce. Discussion on foundation treatment method of sluice[J]. China Flood & Drought Management, 2010(4): 59-60, 71. (in Chinese with English abstract)

[12] 關錦榮. 沿海地區水閘破壞形式與加固對策[J]. 水利科技，2009(3)：59-61.

Guan Jinrong. Damaged forms of sluices in coastal areas and the strengthening countermeasures[J].Hydraulic Science and Technology, 2009(3): 59-61. (in Chinese with English abstract)

[13] 戴呈祥，王士恩. 水閘閘基隱患探測雷達圖像特征分析[J]. 地球物理學進展，2003，18(3)：429-433.

Dai Chenxiang, Wang Shien. Feature analysis on radar pictures for detecting hidden danger of floodgate base[J]. Progress in Geophysics, 2003, 18(3): 429-433. (in Chinese with English abstract)

[14] 戴呈祥，王士恩. 水閘閘基隱患類型特征分析[J]. 工程地球物理學報，2004，1(4)：353-357.

Dai Chengxiang, Wang Shien. The character analysis of hidden danger types of the floodgate base[J]. Chinese Journal of Engineering Geophysics, 2004, 1(4): 353-357. (in Chinese with English abstract)

[15] 楊松華. 地質雷達檢測在廈門馬鑾水閘安全鑒定中的應用[J]. 福建建筑，2011，156(6)：73-75.

Yang Songhua. The application of ground penetrating radar examination in Xiamen maluan sluice safe appraisal[J]. Fujian Architecture & Construction, 2011, 156(6): 73-75. (in Chinese with English abstract)

[16] 徐云乾，楊文濱，袁明道，等. 水閘底板滲流隱患的探地雷達檢測[J]. 無損檢測，2017，39(9)：83-86.

Xu Yunqiang, Yang Wenbin, Yuan Mingdao, et al. The detection of seepage hazard in sluice gate bottom plate using GPR[J]. Nondestructive Testing, 2017, 39(9): 83-86. (in Chinese with English abstract)

[17] 吳俊姿. 探地雷達在水閘脫空檢測中的應用[J]. 水利技術監督，2018(3)：233-236.

Wu Junzi. Application of ground penetrating radar in the detection of sluice voids[J]. Technical Supervision in Water Resources, 2018(3): 233-236. (in Chinese with English abstract)

[18] 安鐸，陸新宇，李經緯. 基于探地雷達技術的水閘脫空檢測方法研究[J]. 人民長江，2014，45(2)：202-205.

An Duo, Lu xinyu, Li jingwei. Research on detection method of sluice void based on ground penetrating radar technology[J].Yangtze River, 2014, 45(2): 202-205. (in Chinese with English abstract)

[19] 劉金濤，張旭輝，潘展釗，等. 基于探地雷達的水閘水下結構探測[J]. 無損檢測，2019，41(5)：61-63.

Liu Jingtao, Zhang Xuhui, Pan Zhanzhao, et al. Detection of underwater structures of a sluice based on GPR[J]. Nondestructive Testing, 2019, 41(5): 61-63. (in Chinese with English abstract)

[20] 陳鸚. 無損動態檢測閘基隱患[J]. 大壩與安全，1994(1)：40-46.

Chen Ying. Non-destructive dynamic detection of hidden dangers of gate base[J]. Dam & Safety, 1994(1): 40-46. (in Chinese with English abstract)

[21] 黃錦林，李火坤，鄧冰梅. 基于響應面理論的閘基底板脫空區域識別方法[J]. 中國水利水電科學研究院學報，2018，16(4)：249-256.

Huang Jinlin, Li Huokun, Deng Bingmei. Identification methods of sluice floor pavement area based on the theory of response surface[J]. Journal of China Institute of Water Resources and Hydropower Research, 2018, 16(4): 249-256. (in Chinese with English abstract)

[22] Girardi M, Padovani C, Pellegrini D, et al. Finite element model updating for structural applications[J]. Journal of Computational and Applied Mathematics, 2020(370): 112675.

[23] Hofmeister B, Bruns M, Rolfes R. Finite element model updating using deterministic optimisation: A global pattern search approach[J]. Engineering Structures, 2019(195): 373-381.

[24] Kang J, Zhang X, Cao H, et al. Research on multi-alternatives problem of finite element model updating based on IAFSA and kriging model[J]. Sensors, 2020, 20(15): 4274.

[25] 費慶國，韓曉林，蘇鶴玲. 響應面有限元模型修正的實現與應用[J]. 振動、測試與診斷，2010，30(2)：132-134.

Fei Qingguo, Han Xiaolin, Su Heling. Response surface based finite element model updating and its application[J]. Journal of Vibration, Measurement & Diagnosis, 2010, 30(2): 132-134. (in Chinese with English abstract)

[26] 方磊. 基于LHS抽樣的不確定性分析方法在概率安全評價中的應用研究[D]. 合肥：中國科學技術大學，2015.

Fang Lei. Application Research of Uncertainty Analysis Method Based on LHS Sampling in Probabilistic Safety Valuation[D]. Hefei: University of Science and Technology of China, 2015. (in Chinese with English abstract)

[27] Jirutitijaroen P, Singh C. Comparison of simulation methods for power system reliability indexes and their distributions[J]. IEEE Transactions on Power Systems, 2008, 23(2): 486-493.

[28] Li H, Wang G, Wei B, et al. Dynamic inversion method for the material parameters of a high arch dam and its foundation[J]. Applied Mathematical Modelling, 2019(71): 60-76.

[29] Li H, Zhong Y, Wei B, et al. Beat vibration mechanism of a sluice pier under high-speed flood discharge excitation [J]. Journal of Low Frequency Noise Vibration and Active Control, 2020, 39(1): 28-43.

[30] 賀玉龍，張群，陳瑞，等. 成都地鐵誘發室內結構噪聲實測與分析[J]. 噪聲與振動控制，2020，40(2)：202-206.

He Yulong, Zhang Qun, Chen Rui, et al. Measurements and analyses of indoor ground-borne noise induced by Chengdu metro[J]. Noise and Vibration Control, 2020, 40(2): 202-206. (in Chinese with English abstract)

Model construction of dynamic inversion and experimental verification for the void of sluice floor on the soft foundation

Li Huokun1, Yu Jie1, Wang Gang1, Wei Bowen1※, Huang Wei1, Huang Jinlin2,3

(1.330031,; 2.510635,; 3.510635,)

As the uneven settlement and seepage deformation of the soft foundation, the floor void is prone to occurring in the sluices built on soft foundation. The traditional non-destructive testing methods are hardly difficult to detect the floor void of the sluices under water, which are non-real time, and their applications still have certain limitations. For the floor of sluice on the soft foundation, it has been under water during the operation period, and new diagnostic methods need to be studied to realize the real-time detection and diagnosis of the floor void of sluice on the soft foundation. The floor void of sluice on the soft foundation will cause the overall constraint boundary conditions of the sluice to change, thereby changing the overall modal parameters of the sluice. The diagnosis of the floor void of sluice on the soft foundation can be realized by establishing the nonlinear mapping relationship between the modal parameters and the floor void parameters of sluice. The method of diagnosing the floor void of sluice on the soft foundation based on modal parameters can realize real-time detection well. Therefore, a dynamic inversion method of the floor void of sluice on the soft foundation is proposed on the basis of the indoor physical model of the sluice on soft foundation in this research. First, based on mathematical model of multi-parameter variables of the floor void of sluice, a mathematical proxy model reflecting the nonlinear mapping relationship between the void parameters of the sluice floor and the dynamic parameters (modal parameters) of the sluice was improved. Second, the combination of the change rate of multi-order frequency and mode shape of multiple measurement points of the sluice was took as the dynamic sensitive characteristic quantity of the parameters inversion, and an objective function for the dynamic inversion of void parameters of sluice floor was established. Then the objective function is optimized through the genetic algorithm. Finally, a physical model of the indoor sluice on soft foundation had been made, and three different conditions of floor void of sluice on the soft foundation were set in the model. The prototype vibration test of the physical sluice on soft foundation on three conditions was carried out, and the corresponding modal parameters of sluice were identified based on the vibration response signal. And the dynamic inversion method of the floor void of sluice on the soft foundation proposed in the paper was used to invert the floor void of sluice and verified by the physical model. The results showed that the trend of floor void of sluice and the void area determined by the inversion method based on dynamic parameters of sluice were in good agreement with the actual condition of the physical model. With the three different conditions, the relative errors between the calculated void area and the actual void area are 7.47%, 6.78%, and 6.90%, respectively, which can confirm the reliability and rationality of the proposed method. The proposed method can provide a new idea for safety detection of the floor void of actual sluice on the soft foundation.

models; test; inversion; sluice on soft foundation; floor void; dynamic parameters

李火坤，余杰，王剛，等. 軟基水閘底板脫空動力學反演模型構建與試驗驗證[J]. 農業工程學報，2020，36(21)：145-153. doi：10.11975/j.issn.1002-6819.2020.21.018 http://www.tcsae.org

Li Huokun, Yu Jie, Wang Gang, et al. Model construction of dynamic inversionand experimental verification for the void of sluice floor on the soft foundation[J]. Transactions of the Chinese Society of Agricultural Engineering (Transactions of the CSAE), 2020, 36(21): 145-153. (in Chinese with English abstract) doi：10.11975/j.issn.1002-6819.2020.21.018 http://www.tcsae.org

2020-06-30

2020-10-30

國家自然科學基金項目（52079061，51879126，51869011，51779115）；江西省杰出青年基金項目（2018ACB21018，20192ACB21022）；南昌大學研究生創新專項資金項目（CX2019117）

李火坤，博士，教授，主要從事水工水力學與工程安全檢測方面研究。Email：lihuokun@ncu.edu.cn

魏博文，博士，教授，主要從事水利工程安全監測方向研究。Email：bwwei@ncu.edu.cn

10.11975/j.issn.1002-6819.2020.21.018

TV662

A

1002-6819(2020)-21-0145-09