一种基于监测资料的大坝安全评价方法
【专利摘要】本发明涉及一种基于监测资料的大坝安全评价方法，属于水电工程技术领域。本发明方法是通过建立大坝安全评价模型和安全评价集，利用统计模型法、总量历时特征值、速率历时特征值、计算成果对比法、工程类比法和规范允许值方法对测值进行综合分析，再根据评价结果，利用层次分析法和模糊评价，计算出大坝安全状态。本发明可实时动态的对大坝安全状况进行分析评价，能快速得到大坝安全状态，极大缩短了大坝评价时间，降低了评价成本，在水电行业具有及其深远的影响。
【专利说明】
一种基于监测资料的大坝安全评价方法
技术领域
[0001] 本发明属于水电工程技术领域，具体涉及一种基于监测资料的大坝安全评价方 法。
【背景技术】
[0002] 近年来我国水电发展尤为迅速，以三峡大坝(坝高18 lm )、金沙江溪洛渡拱坝(坝高 285.5m)、澜沧江小湾拱坝(坝高294.5m)等为代表的一批的高坝大库陆续修建，随着坝高的 不断增加，失事后果严重，如何根据监测资料有效地评价大坝安全是一个值得深入研究的 问题。
[0003]我国在水库大坝安全评价技术方面取得了很大进步，但是也存在着一些问题:相 关技术规范体系还尚未形成，也没有针对如何根据大坝坝体安全监测进行在线综合评价进 行详细的指导说明。大坝坝体安全评价方面，我国也没有统一的技术标准，因此亟需研究一 种通用且能有效解决大坝安全评价方法。
【发明内容】
[0004] 本发明的目的是为了解决现有技术的不足，提供一种基于监测资料的大坝安全评 价方法，以解决大坝安全评价的难题。
[0005] 为实现上述目的，本发明采用的技术方案如下：
[0006] -种基于监测资料的大坝安全评价方法，包括如下步骤：
[0007] 步骤(1)，监测点安全性评价：
[0008] (1.1)选取η种评价方法，然后根据敏感性分析建立该多种评价方法的权重矩阵， 如式(I)所示：
[0009] W=[wi W2 …wn]T，式（I);
[0010]式(I)中，W1表示第1种方法的权重值；
[0011] W2表示第2种方法的权重值；
[0012] wn表示第η种方法的权重值；
[0013] (1.2)首先定义评价集:Α表示正常、Β表示基本正常、C表示异常；
[0014] 然后根据步骤（1.1)选取的评价方法和评价集建立对应的隶属度矩阵，如式（Π ) 所示：
[0015]
[0016] 式（Π )中，μηΑ-第η种评价方法对应评价集Α的计算值，μηΒ-第η种评价方法对应 评价集Β的计算值，μ#-第η种评价方法对应评价集C的计算值；
[0017] (1.3)根据步骤（1.2)得到的隶属度矩阵和步骤（1.1)得到的权重矩阵相乘，得到 监测点综合评判矩阵U，即该监测点安全性评价隶属度矩阵;具体如式(m)所示：
[0018]
[0019]然后根据最大隶属度原则，比较UliA、UliB和UliC之间的大小；如UliA最大，则属于评 价集A，表示该监测点正常；如uliB最大，则属于评价集B，表示该监测点基本正常；如uliC最 大，则属于评价集C，表示该监测点异常；
[0020]步骤(2)，监测仪器安全性评价：
[0021 ] (2.1)根据层次分析法，通过步骤（1.1)选取的η种评价方法及敏感性分析建立仪 器类型节点i的子节点间的权重矩阵，如式(IV)所示：
[0022] Wli= [wiil Wli2 …Wlin]T，式（IV);
[0023] 式（IV)中，wiin-仪器类型节点i第η个子节点的权重值；
[0024] (2.2)根据步骤（1.1)选取的评价方法和步骤（1.2)定义的评价集，建立仪器类型 节点i的子节点的隶属度矩阵，如式（V)所示：
[0025]
[0026] 式（V )中，uinA-仪器类型节点i第η个子节点的综合评判矩阵对应评价集A的计算 值，UlnB-仪器类型节点i第η个子节点的综合评判矩阵对应评价集B的计算值，UlnC-仪器类 型节点i第η个子节点的综合评判矩阵对应评价集C的计算值；
[0027] (2.3)根据步骤(2.2)得到的隶属度矩阵和步骤(2.1)得到的权重矩阵相乘，得到 该仪器类型节点i的综合评判矩阵U 2l;具体如式(VI)所示：
[0028]
[0035]
[0036] 式(VI)中，U2nA-监测项目节点i第η个子节点的综合评判矩阵对应评价集A的计算 值，U2nB-监测项目节点i第η个子节点的综合评判矩阵对应评价集B的计算值，U2n(-监测项 目节点i第η个子节点的综合评判矩阵对应评价集C的计算值；
[0037] (3.3)根据步骤(3.2)得到的隶属度矩阵和步骤(3.1)得到的权重矩阵相乘，得到 监测项目节点i的综合评判矩阵U 3l;具体如式(IX)所示：
[0038]
[0039]然后根据最大隶属度原则，比较U3iA、U3iB和U3iC之间的大小；如U3iA最大，则属于评 价集A，表示该监测项目正常;如U3lB最大，则属于评价集B，表示该监测项目基本正常;如U3lC 最大，则属于评价集C，表示该监测项目异常；
[0040]步骤(4)，基本部位安全性评价：
[0041 ] (4.1)根据层次分析法，通过步骤（1.1)选取的η种评价方法及敏感性分析建立基 本部位节点i的子节点间的权重矩阵，如式（X)所示：
[0042] W3i= [W3il W3i2 …W3in]T，式（X );
[0043] 式(X)中，W3in-基本部位节点i第η个子节点的权重值；
[0044] (4.2)根据步骤（1.1)选取的评价方法和步骤（1.2)定义的评价集，建立基本部位 节点i的子节点的隶属度矩阵，如式(XI)所示：
[0045]
[0046] 式(XI)中，U3nA-基本部位节点i第η个子节点的综合评判矩阵对应评价集A的计算 值，U3nB-基本部位节点i第η个子节点的综合评判矩阵对应评价集B的计算值，U3 nc-基本部 位节点i第η个子节点的综合评判矩阵对应评价集C的计算值；
[0047] (4.3)根据步骤(4.2)得到的隶属度矩阵和步骤(4.1)得到的权重矩阵相乘，得到 基本部位节点i的综合评判矩阵U4i;具体如式(Μ)所示：
[0048]
[0049] 然后根据最大隶属度原则，比较U4iA、U4iB和U4iC之间的大小；如U4iA最大，则属于评 价集A，表示该基本部位正常;如u 4iB最大，则属于评价集B，表示该基本部位基本正常;如u4iC 最大，则属于评价集C，表不该基本部位异常；
[0050]步骤(5)，大坝安全性评价：
[0051 ] (5.1)根据层次分析法，通过步骤（1.1)选取的η种评价方法及敏感性分析建立大 坝节点的子节点间的权重矩阵，如式(XIII)所示：
[0052] W4= [W41 W42 …W4n]T，式（XIII );
[0053] 式(XIII)中，W4n-大坝节点第η个子节点的权重值；
[0054] (5.2)根据步骤（1.1)选取的评价方法和步骤（1.2)定义的评价集，建立大坝节点 的子节点的隶属度矩阵，如式(XIV)所示：
[0055]
[0056] 式(XIV)中，U4nA-大坝节点第η个子节点的综合评判矩阵对应评价集Α的计算值， U4nB-大坝节点第η个子节点的综合评判矩阵对应评价集B的计算值，U4n(；-大坝节点第η个 子节点的综合评判矩阵对应评价集C的计算值；
[0057] (5.3)根据步骤(5.2)得到的隶属度矩阵和步骤(5.1)得到的权重矩阵相乘，得到 大坝节点的综合评判矩阵u 5;具体如式(XV)所示：
[0058]
[0059] 然后根据最大隶属度原则，比较U5A、U5B和U5C之间的大小;如U5A最大，则属于评价集 A，表示该大坝正常;如u5B最大，则属于评价集B，表示该大坝基本正常;如u5G最大，则属于评 价集C，表示该大坝异常。
[0000]进一步，优选的是步骤（1.1)选取的η种评价方法为统计模型法、总量历时特征值、 速率历时特征值、计算成果对比法、工程类比法和规范允许值方法中的一种或几种，但不限 于此。
[0061] 首先本发明大坝安全评价为五层的树状结构模型，分为监测点、仪器类型、监测项 目、基本部位和大坝(该区分是按照现有技术中的公开的文本来区分的，如大坝基本部位通 常会认为包括建基面及抗力体含导流洞堵头、坝体的坝段、结构诱导缝和裂缝部位）。本发 明树状结构模型包括多个节点，该节点下面一层的分支为其子节点。
[0062] 同时，本发明根据大坝安全状态划分的实际需要，将其评价集划分为正常、基本正 常、异常；
[0063] 其次本发明对监测点进行评价，将测点进行分类一一变形、渗流、应力应变，采用 多种评判方法，每种方法带有不同权重，并对每种方法的权重进行敏感性分析，确定权重矩 阵；
[0064] 接着仪器类型、监测项目、基本部位、建筑物评价，采用层析分析法对大坝安全稳 定性的各种影响因素和判据进行层次分析，建立层次结构模型，确定各因素和判据权值并 进行一致性检验，将权值分析结果应用于模糊评价中，评价模型每个节点都能得出一个隶 属度矩阵，最后根据最大隶属度原则得出安全评价结果。
[0065] 最后，本发明通过建立大坝安全评价模型和安全评价集，根据测点级评价结果，利 用层次分析法和模糊评价，计算出大坝安全状态，为大坝安全评价提供一条有效的途径。
[0066] 本发明与现有技术相比，其有益效果为：
[0067] 本发明的优点是只需根据监测点测值，利用大坝安全评价模型和评价方法，即可 实时动态的对大坝安全状况进行分析评价，快速得到大坝安全状态，极大缩短了大坝评价 时间，降低了评价成本，在水电行业具有及其深远的影响。
[0068] 传统的大坝评价都是当出现监测异常数据后，组织专家开会，然后专家根据经验 来对大坝评价的，这个过程费时费力，时间至少要几天；而本发明评价方法综合考虑了客 观、主观因素，能够实时对大坝监测数据进行评价，评价一次也就几分钟，大大缩短了大坝 评价时间。
【附图说明】
[0069] 图1是本发明基于监测资料的大坝安全评价方法大坝监测层次划分图。
[0070] 图2是本发明基于监测资料的大坝安全评价方法的流程图。
【具体实施方式】
[0071] 下面结合实施例对本发明作进一步的详细描述。
[0072] 本领域技术人员将会理解，下列实施例仅用于说明本发明，而不应视为限定本发 明的范围。实施例中未注明具体技术或条件者，按照本领域内的文献所描述的技术或条件 或者按照产品说明书进行。所用试剂或仪器未注明生产厂商者，均为可以通过购买获得的 常规产品。
[0073] 本发明的基于监测资料的大坝安全评价模型(五层的树状结构模型），如图1所示， 根据大坝安全评价的实际需求，建立监测点、仪器类型、监测项目、基本部位和建筑物共五 层的安全评价模型，按照如图2所示的评价流程对大坝及各层次节点进行安全评价。
[0074]监测点层分析：
[0075] 根据敏感性分析建立评价模型中监测点的评价方法(统计模型法、总量历时特征 值、速率历时特征值、计算成果对比法、工程类比法、规范允许值)的权重矩阵：
[0076] W=[wi W2 ··· Wn]T
[0077] 其中:wn-第η种方法的权重值
[0078] 监测点测值根据以上六种评价方法和评价集建立对应的隶属度矩阵：
[0079]
[0080] 其中：μηΑ-第η种评价方法对应评价集Α的计算值，μηΒ-第η种评价方法对应评价 集Β的计算值，μη(；-第η种评价方法对应评价集C的计算值 [0081 ]监测点综合评判矩阵ΙΛ:
[0082]
[0083] ? 乂研天坐伝刀、f/τ:
[0084] 根据层次分析法建立评价模型中仪器类型节点i的子节点间的权重矩阵：
[0085] ffli=[wiil Wli2 ··· Wlin]T
[0086] 其中:wiin-仪器类型节点i第η个子节点的权重值
[0087] 仪器类型节点i的子节点的综合评判矩阵构造对应的隶属度矩阵：
[0088]
[0089] 其中：uinA-仪器类型节点i第η个子节点的综合评判矩阵对应评价集A的计算值， uinB-仪器类型节点i第η个子节点的综合评判矩阵对应评价集B的计算值，uinc-仪器类型 节点i第η个子节点的综合评判矩阵对应评价集C的计算值
[0090] 仪器类型节点i综合评判矩阵U2i:
[0091]
[0092] 监测项目层分析：
[0093] 根据层次分析法建立评价模型中监测项目节点i的子节点间的权重矩阵：
[0094] ff2i= [w2ii W2i2 ··· W2in]T
[0095]其中:W2in-监测项目节点i第n个子节点的权重值
[0096] 监测项目节点i的子节点的综合评判矩阵构造对应的隶属度矩阵：
[0097]
[0098] 其中：U2nA-监测项目节点i第η个子节点的综合评判矩阵对应评价集A的计算值， U2nB-监测项目节点i第η个子节点的综合评判矩阵对应评价集B的计算值，U2n(；-监测项目 节点i第η个子节点的综合评判矩阵对应评价集C的计算值
[0099]监测项目节点i综合评判矩阵U3i:
[0100]
[0101] 基本部位层分析：
[0102] 根据层次分析法建立评价模型中基本部位节点i的子节点间的权重矩阵：
[0103] W3i=[W3il W3i2 …W3in]T
[0104] 其中:W3in-基本部位节点i第η个子节点的权重值
[0105] 基本部位节点i的子节点的综合评判矩阵构造对应的隶属度矩阵：
[0106]
[0107] 其中：U3nA-基本部位节点i第η个子节点的综合评判矩阵对应评价集A的计算值， U3nB-基本部位节点i第η个子节点的综合评判矩阵对应评价集B的计算值，U3n(-基本部位 节点i第η个子节点的综合评判矩阵对应评价集C的计算值
[0108] 基本部位节点i综合评判矩阵U4i:
[0109]
[0110] 大坝层分析：
[0111] 根据层次分析法建立评价模型中大坝节点的子节点间的权重矩阵：
[0112] W4=[w41 W42 ··· W4n]T
[0113] 其中:W4n-大坝节点第η个子节点的权重值
[0114] 大坝节点的子节点的综合评判矩阵构造对应的隶属度矩阵：
[0115]
[01 1 6]其中：U4nA-大坝节点第η个子节点的综合评判矩阵对应评价集Α的计算值，U4nB- 大坝节点第η个子节点的综合评判矩阵对应评价集B的计算值，U4nc-大坝节点第η个子节点 的综合评判矩阵对应评价集C的计算值
[0117] 大坝节点综合评判矩阵U5:
[0118]
[0119] 最后，根据最大隶属度原则，比较综合评判矩阵中各值大小，如第一个值最大，则 表示该评价节点正常；如第二个值最大，则表示该评价节点基本正常；如第三个值最大，则 表示该评价节点异常；
[0120] 本发明计算过程是依次进行的，从监测点级逐层算到大坝，计算过程中发现异常 依旧计算，最后查看评价模型各节点的评价结果;如果有异常，派人去大坝现场检查，并进 行相应的施工措施以提高其安全等级。
[0121]以下的某工程为实例对本发明作进一步的说明，但本发明的保护范围并不受这些 实例的限制。
[0122] 监测点级：
[0123] 某拱坝20号坝段布置有测点C4-A20-TP-01监测拱坝坝顶变形，根据统计模型法、 总量历时特征值、速率历时特征值、计算成果对比法、工程类比法、规范允许值六种评价方 法对某一时刻测值进行分析评价，隶属度矩阵为：
[0124]
[0125] 根据敏度分析以上六种方法间权重矩阵为：
[0126] ff=[0.2 0.2 0.1 0.2 0.1 0.2]τ
[0127] 测点C4-A20-TP-01综合评判矩阵U:
[0128]
[0129] 测点C4-A20-TP-01的评价集的结果为:0.7、0.3、0，分别隶属于正常、基本正常、异 常，根据最大隶属度原则，则测点C4-A20-TP-01测值正常。
[0130] 仪器类型级：
[0131] 某拱坝20号坝段布置正垂线类型有测点044204?-01工4-4204?-02工4420-TP-03、C4-A20-TP-04、C4-A20-TP-05监测拱坝坝顶变形，根据测点级评价结果，构造隶属度 矩阵为：
[0132]
[0133] C4-A20-TP-01、C4-A20-TP-02、C4-A20-TP-03、C4-A20-TP-04、C4-A20-TP-05 间权 重矩阵为：
[0134] ff=[0.3 0.1 0.3 0.2 0.1]τ
[0135] 该正垂线类型综合评判矩阵U2:
[0136]
[0137] 该正垂线类型的评价集结果为:0.62、0.35、0.03,分别隶属于正常、基本正常、异 常，根据最大隶属度原则，则该正垂线类型正常。
[0138] 该实施例中仪器类型节点i为某拱坝20号坝段布置正垂线类型；其子节点为测点 C4-A20-TP-01、C4-A20-TP-02、C4-A20-TP-03、C4-A20-TP-04、C4-A20-TP-05。
[0139] 监测项目级：
[0140]某拱坝20号坝段渗流监测项目有测压管、渗压计、渗流量、水位孔，根据仪器类型 级评价结果，构造隶属度矩阵为：
[0141]
[0142] 测压管、渗压计、渗流量、水位孔间权重矩阵为：
[0143] ff=[0.2 0.3 0.3 0.2]τ
[0144] 该渗流监测项目综合评判矩阵U3:
[0145]
[0146] 该渗流监测项目的评价集结果为:0.716、0.263、0.021，分别隶属于正常、基本正 常、异常，根据最大隶属度原则，则该渗流监测项目正常。
[0147] 该实施例中监测项目节点i为某拱坝20号坝段渗流监测项目；其子节点为测压管、 渗压计、渗流量、水位孔。
[0148] 基本部位级：
[0149] 某拱坝20号坝段监测项目分为变形、渗流、应力应变三个方面，根据监测项目级评 价结果，构造隶属度矩阵为：
[0150]
[0151] 变形、渗流、应力应变间权重矩阵为：
[0152] ff=[0.4 0.4 0.2]τ
[0153] 该部位综合评判矩阵U4:
[0154]
[0155] 该部位的评价集结果为:0.38、0.558、0.062，分别隶属于正常、基本正常、异常，根 据最大隶属度原则，则该渗流监测项目基本正常。
[0156] 该实施例中基本部位节点i为某拱坝20号坝段;其子节点为变形、渗流、应力应变。
[0157] 大坝级：
[0158] 某拱坝基本部位分为3个重点部位，根据基本部位级评价结果，构造隶属度矩阵 为：
[0159]
[0160] 3个重点部位间权重矩阵为：
[0161] ff=[0.3 0.4 0.3]τ
[0162] 该拱坝综合评判矩阵U5:
[0163]
[0164] 该拱坝的评价集结果为：0.601、0.3504、0.0486,分别隶属于正常、基本正常、异 常，根据最大隶属度原则，则该拱坝正常。
[0165] 以上显示和描述了本发明的基本原理、主要特征和本发明的优点。本行业的技术 人员应该了解，本发明不受上述实施例的限制，上述实施例和说明书中描述的只是说明本 发明的原理，在不脱离本发明精神和范围的前提下，本发明还会有各种变化和改进，这些变 化和改进都落入要求保护的本发明范围内。本发明要求保护范围由所附的权利要求书及其 等效物界定。
【主权项】
1. 一种基于监测资料的大巧安全评价方法，其特征在于，包括如下步骤： 步骤(1)，监测点安全性评价： (1.1) 选取η种评价方法，然后根据敏感性分析建立该多种评价方法的权重矩阵，如式 (I)所示： W=[W1 W2 …Wn]T，式（I); 式(I )中，W1表示第巧中方法的权重值； W2表示第巧巾方法的权重值； Wn表示第η种方法的权重值； (1.2) 首先定义评价集:A表示正常、Β表示基本正常、C表示异常； 然后根据步骤(1.1)选取的评价方法和评价集建立对应的隶属度矩阵，如式（Π )所示：式（Π )中，μηΑ-第η种评价方法对应评价集A的计算值，μηΒ-第η种评价方法对应评价集 Β的计算值，μηΕ-第η种评价方法对应评价集C的计算值； (1.3) 根据步骤（1.2)得到的隶属度矩阵和步骤（1.1)得到的权重矩阵相乘，得到监测 点综合评判矩阵U，即该监测点安全性评价隶属度矩阵;具体如式(m)所示：,Λ (111)； 然后根据最大隶属度原则，比较UliA、UliB和UliA之间的大小；如UliA最大，则属于评价集 A，表示该监测点正常；如UliB最大，则属于评价集B，表示该监测点基本正常；如UliC最大，贝U 属于评价集C，表示该监测点异常； 步骤(2 )，监测仪器安全性评价： (2.1) 根据层次分析法，通过步骤（1.1)选取的η种评价方法及敏感性分析建立仪器类 型节点i的子节点间的权重矩阵，如式(IV)所示： Wli=[Wlil Wli2 …Wlin]T，式(IV); 式(IV)中，Wlin-仪器类型节点i第η个子节点的权重值； (2.2) 根据步骤(1.1)选取的评价方法和步骤（1.2)定义的评价集，建立仪器类型节点i 的子节点的隶属度矩阵，如式（V)所示：式（V)中，UlnA -仪器类型节点i第η个子节点的综合评判矩阵对应评价集A的计算值， UlnB-仪器类型节点i第η个子节点的综合评判矩阵对应评价集B的计算值，UlnC-仪器类型 节点i第η个子节点的综合评判矩阵对应评价集C的计算值； (2.3)根据步骤(2.2)得到的隶属度矩阵和步骤(2.1)得到的权重矩阵相乘，得到该仪 器类型节点i的综合评判矩阵化1;具体如式(VI)所示：，式 CYT); 然后根据最大隶属度原则，比较U2iA、U2iB和U2iC之间的大小；如U2iA最大，则属于评价集 A，表示该仪器类型正常；如U21B最大，则属于评价集B，表示该仪器类型基本正常；如U21C最 大，则属于评价集C，表示该仪器类型异常； 步骤(3 )，监测项目安全性评价： (3.1) 根据层次分析法，通过步骤（1.1)选取的η种评价方法及敏感性分析建立监测项 目节点i的子节点间的权重矩阵，如式(W)所示： W2i=[W2il W2i2 …W2in]T，式(VH); 式(W)中:W2in-监测项目节点i第η个子节点的权重值； (3.2) 根据步骤(1.1)选取的评价方法和步骤（1.2)定义的评价集，建立监测项目节点i 的子节点的隶属度矩阵，如式(VDI)所示：式(Μ)中，U2nA-监测项目节点i第η个子节点的综合评判矩阵对应评价集A的计算值， U2nB-监测项目节点i第η个子节点的综合评判矩阵对应评价集B的计算值，U2ne-监测项目 节点i第η个子节点的综合评判矩阵对应评价集C的计算值； (3.3) 根据步骤(3.2)得到的隶属度矩阵和步骤(3.1)得到的权重矩阵相乘，得到监测 项目节点i的综合评判矩阵化i;具体如式(Κ)所示：，式（DO; 然后根据最大隶属度原则，比较U3iA、U3iB和U3iC之间的大小；如U3iA最大，贝属于评价集 A，表示该监测项目正常；如U31B最大，则属于评价集B，表示该监测项目基本正常；如U31C最 大，则属于评价集C，表示该监测项目异常； 步骤(4 )，基本部位安全性评价： (4.1)根据层次分析法，通过步骤（1.1)选取的η种评价方法及敏感性分析建立基本部 位节点i的子节点间的权重矩阵，如式（X)所示： W3i=[W3il W3i2...W3in]T，式（X); 式(X )中，W3in-基本部位节点i第η个子节点的权重值； (4.2) 根据步骤(1.1)选取的评价方法和步骤（1.2)定义的评价集，建立基本部位节点i 的子节点的隶属度矩阵，如式(XI)所示：式(XI)中，U3nA -基本部位节点i第η个子节点的综合评判矩阵对应评价集A的计算值， U3nB-基本部位节点i第η个子节点的综合评判矩阵对应评价集B的计算值，U3nC-基本部位 节点i第η个子节点的综合评判矩阵对应评价集C的计算值； (4.3) 根据步骤(4.2)得到的隶属度矩阵和步骤(4.1)得到的权重矩阵相乘，得到基本 部位节点i的综合评判矩阵U41;具体如式(Μ)所示：式（淵）； 然后根据最大隶属度原则，比较U4iA、U4iB和U4iG之间的大小；如U4iA最大，则属于评价集 A，表示该基本部位正常；如U4iB最大，则属于评价集B，表示该基本部位基本正常；如U4iC最 大，则属于评价集C，表示该基本部位异常； 步骤巧），大巧安全性评价： (5.1) 根据层次分析法，通过步骤（1.1)选取的η种评价方法及敏感性分析建立大巧节 点的子节点间的权重矩阵，如式(XIII)所示： W4=[W41 W42 …W4n]T，式（XIII); 式(XIII)中，W4n-大巧节点第η个子节点的权重值； (5.2) 根据步骤（1.1)选取的评价方法和步骤（1.2)定义的评价集，建立大巧节点的子 节点的的隶属度矩阵，如式(XIV)所示：式(XIV)中，lUnA-大巧节点第η个子节点的综合评判矩阵对应评价集A的计算值，U4nB- 大巧节点第η个子节点的综合评判矩阵对应评价集B的计算值，U4ne-大巧节点第η个子节点 的综合评判矩阵对应评价集C的计算值； (5.3) 根据步骤(5.2)得到的隶属度矩阵和步骤(5.1)得到的权重矩阵相乘，得到大巧 节点的综合评判矩阵化;具体如式(XV)所示：(XV )； 然后根据最大隶属度原则，比较U日A、u日Β和U日C之间的大小；如U日A最大，贝属于评价集A，表 示该大巧正常;如USB最大，则属于评价集B，表示该大巧基本正常;如U5G最大，则属于评价集 C，表示该大巧异常。2.根据权利要求1所述的基于监测资料的大巧安全评价方法，其特征在于，步骤（1.1) 选取的η种评价方法为统计模型法、总量历时特征值、速率历时特征值、计算成果对比法、工 程类比法和规范允许值方法中的一种或几种。
【文档编号】G06Q10/06GK105976104SQ201610286034
【公开日】2016年9月28日
【申请日】2016年5月3日
【发明人】高才坤, 王子成, 杨硕文, 赵志勇, 胡灵芝, 陈荣高, 许后磊, 汪国斌
【申请人】中国电建集团昆明勘测设计研究院有限公司