油圧構造物の耐安定性予測および最適化のためのアンサンブルニューラルネットワークモデル：浸透圧と出口勾配を考慮

科学分野:

• 土木工学
• 計算流体力学
• 人工知能

背景:

• 油圧構造物は、崩壊を防ぐために安定した設計が必要です。
• 浸透圧と浸透流出を解析する従来の.,方法は限界がある場合があります。
• 遮水壁構成の最適化は、構造物の完全性にとって重要です。

研究 の 目的:

• 油圧構造物の安定性を最適化するための新しいアンサンブルモデリングアプローチを開発すること。
• 遮水壁の位置と傾斜が浸透パラメータに与える影響を調査すること。
• 人工知能と数値シミュレーションを統合した予測最適化フレームワークを作成すること。

主な方法:

• 人工ニューラルネットワーク（フィードフォワードニューラルネットワーク、XGBoost、SVM）と有限要素解析（Geostudio SEEP/W）の統合。
• 遮水壁設計の予測最適化のための遺伝的アルゴリズム（GA）の利用。
• 浸透流パターンと油圧パラメータを解析するための数値シミュレーションの実行。

主要な成果:

• 全ての位置において、遮水壁の最適な傾斜角度は165°であり、浸透圧と出口勾配を最小化します。
• 浸透流出の最適な角度は60°から120°の範囲であり、下流の位置とともに増加します。
• アンサンブルモデルは、高い予測精度を達成しました（浸透圧の決定係数：0.99、浸透流出の決定係数：0.94、出口勾配の決定係数：0.97）。

結論:

• 提案されたアンサンブルモデリングフレームワークは、油圧構造物の安定性の予測と最適化を大幅に向上させます。
• 統合アプローチは、特に複雑な設計において、従来の解析方法に代わる堅牢な選択肢を提供します。
• 調査結果は、油圧インフラ設計の安全性と効率の向上に貴重な洞察を提供します。