周伟
- 作品数：214 被引量：138H指数：6
- 供职机构：武汉大学更多>>
- 发文基金：国家自然科学基金国家高技术研究发展计划国家教育部博士点基金更多>>
- 相关领域：自动化与计算机技术水利工程建筑科学化学工程更多>>
- 一种用于模拟脆性材料不同破坏模式的普适性相场方法
- 本发明公开了一种用于模拟脆性材料不同破坏模式的普适性相场方法，包括步骤：通过单轴拉伸试验和单轴压缩试验获得数值模拟过程所需材料参数，将测得的材料参数代入建立的有限元模型，对试样的弹性应变能进行能量分解并对能量进行变分，进...
- 王桥岳强周伟刘彪田文祥姬翔黄诚斌
- 文献传递
- 考虑禁分区的面板坝有限元计算网格单元融合及塌缩方法
- 本发明涉及一种考虑禁分区的面板坝有限元计算网格单元融合及塌缩方法，本发明基于节点分级编号的原则，对面板堆石坝不满足ANSYS中Solid185单元计算要求的网格单元进行单元融合及塌缩处理。出于工程实际填筑需求对无需进行垂...
- 周伟孟歆刘全张涛庞小荣王浩张宏阳
- 厂房坝段及其左岸边坡的渗流和抗滑稳定研究
- 2024年
- 以我国四川省境内大渡河沙坪一级水电站部分厂房坝段及其左岸边坡的渗流和抗滑稳定问题为依托,分别采用有限元方法和基于有限差分的强度折减法进行边坡渗流和抗滑稳定的研究。首先建立三维精细化模型,再利用有限元方法得到左岸边坡渗流场并对此进行渗流分析,最后基于有限差分软件,采用强度折减法并将渗流场计算结果作为外加作用力对不同特征水位工况下的边坡抗滑稳定安全系数进行计算分析。结果表明:在不同特征水位工况下该工程厂房坝段及其左岸边坡均符合渗流稳定和抗滑稳定的要求,能够为工程的建设实践提供技术论证。
- 涂承义汪泾周苗泽锴程家林黄维周伟
- 关键词：渗流分析强度折减法
- 考虑监测数据时序特征和空间分布的堆石坝参数反演研究
- 2024年
- 随着安全监测技术的发展,柔性智能位移计、管道机器人等新型监测技术逐步被用于堆石坝的安全监测。高堆石坝在其生命期内中积累了海量的监测数据,充分利用这些数据,开展参数反演分析,可以提高堆石坝数值模拟的准确性,有助于合理评估堆石坝安全性态。论文基于时间序列聚类从海量监测数据选择有代表性、多样性的测点组合,提取时序特征构造目标函数,反映堆石坝变形的时空演化特性,采用多目标优化算法进行堆石坝各分区的材料参数反演。与现有参数反演方法相比,本文方法能合理利用堆石坝大量监测数据,充分反映其在填筑、蓄水和运行过程中的变形发展和空间分布特性,基于反演分析的材料参数其计算沉降值与实测值吻合良好,能够显著提升参数反演的精度。
- 程欣悦马刚张贵科艾志涛程勇刚王桥周伟
- 关键词：堆石坝监测数据参数反演多目标优化
- 低磁场核磁共振无损检测混凝土硫酸盐侵蚀损伤的方法
- 本发明公开了一种利用低磁场核磁共振无损检测混凝土硫酸盐侵蚀损伤的方法，属于混凝土材料侵蚀破坏研究领域。具体是对不同腐蚀龄期的混凝土经真空饱和处理后，进行低磁场核磁共振(NMR)探测，获得混凝土孔隙中含氢流体的弛豫特征及核...
- 周伟杨舒涵漆天奇田文祥常晓林刘杏红马刚程勇刚
- 文献传递
- 论中国宪法惯例
- 周伟
- 关键词：宪政宪法惯例良性违宪宪法信仰
- 一种高堆石坝内部变形的监测方法
- 本发明公开了一种高堆石坝内部变形的监测方法，具体指一种通过水平布设监测大坝表面沉降和通过竖直布设监测大坝深层位移的监测方法，这种阵列位移计的布设可以起到监测大坝水平方向上顺河向、横河向、竖直向的位移以及在竖直方向上的深层...
- 周伟马刚程翔常晓林孙壮壮文喜南
- 文献传递
- 真实混凝土试件的多自由度格构模型的构建方法
- 本发明涉及一种真实混凝土试件的多自由度格构模型的构建方法，包括：采用CT设备扫描待模拟混凝土试样，得到高分辨率的二维图像堆栈；将扫描得到的二维图像堆栈进行三维几何重构；对三维真实混凝土试件几何重构结果进行结构组份剖分；将...
- 周伟田文祥漆天奇刘揺马刚来志强姬翔岳强王桥
- 一种超柔性地聚物的制备方法
- 本发明公开了一种超柔性地聚物的制备方法，含以下步骤：首先将正硅酸四乙酯水解6h，并将硝酸铝、异丙醇铝和磷酸溶解在去离子水中；利用连续混液‑反应‑纺丝装置将上述二溶液同时缓慢滴加入恒温水浴的烧杯中，期间保持高速搅拌形成地聚...
- 周伟姬翔段玉杰余文志马刚王桥常晓林
- 文献传递
- 深度学习提取时空特征的堆石坝变形预测模型被引量：1
- 2023年
- 当前堆石坝变形智能预测模型较少关注多测点变形时间序列在时空特征上的不均衡性,因此限制了变形预测精度的进一步提高。为了解决该问题,本文提出了一种结合卷积神经网络、注意力机制和长短期记忆神经网络的堆石坝变形预测模型(CTSA-ConvLSTM),该模型可以提取变形时空特征,对不同时刻和不同位置的测点赋予不同的权重系数,实现对堆石坝整体变形规律的自适应学习。以水布垭面板堆石坝为例,采用该模型和最大断面所有测点的变形监测数据,验证了模型的有效性。模型预测效果优于Holt-Winters等常规时序预测模型,预测精度也优于笔者提出的基于LSTM的变形预测模型。通过深度学习提取监测数据时空特征,进一步提高了大坝变形预测精度,为大坝安全监控模型提供了新的思路。
- 陈颖马刚周伟吴继业邹全程
