(19)国家知识产权局 (12)发明 专利申请 (10)申请公布号 (43)申请公布日 (21)申请 号 202210794732.7 (22)申请日 2022.07.07 (71)申请人 中国长江三峡集团有限公司 地址 100038 北京市海淀区玉渊潭南路1号 (72)发明人 于琦　林恩德　胡永胜　姚翔龙　 房宽达　张志军　 (74)专利代理 机构 北京三聚阳光知识产权代理 有限公司 1 1250 专利代理师 叶云花 (51)Int.Cl. G06F 30/13(2020.01) G06F 111/04(2020.01) G06F 119/14(2020.01) (54)发明名称 一种重力 坝非溢流断面优化方法、 装置及电 子设备 (57)摘要 本发明公开了一种重力坝非溢流断面优化 方法、 装置及电子设备， 该方法包括： 获取进行重 力坝非溢流断面设计的设计变量； 根据设计变 量， 确定目标函数表达式； 获取与各个设计变量 分别对应的约束条件； 按照预设规则， 获得符合 预设要求的设计变量的参数值， 作为样本数据； 根据目标函数表达式， 获取梯度表达式； 基于样 本数据和随机梯度下降算法， 对梯度表达式进行 迭代训练， 当设计变量的取值符合约束条件和预 设的收敛条件时， 结束迭代， 获得最优化的设计 变量的取值。 该方法步骤简单， 并可将计算工作 转移到计算机上， 只需要进行参数的输入即可自 动设计产出设计成果， 将参数化 设计和优化技术 更好地应用于水电工程重力坝设计领域。 权利要求书2页 说明书10页 附图6页 CN 114861288 A 2022.08.05 CN 114861288 A 1.一种重力坝非溢流断面优化方法， 其特 征在于， 所述方法包括： 获取进行重力坝非溢流断面优化的设计 变量； 根据所述设计 变量， 确定目标函数表达式； 获取与各个所述设计 变量分别对应的约束条件； 按照预设规则， 获得符合预设要求的所述设计 变量的参数值， 作为样本数据； 根据所述目标函数表达式， 获取梯度表达式； 基于所述样本数据和随机梯度下降算法， 对所述梯度表达式进行迭代训练， 当所述设 计变量的取值符合所述约束条件和预设的收敛条件时， 结束迭代， 获得最优化的设计变量 的取值。 2.根据权利要求1所述的方法， 其特征在于， 所述获取进行重力坝非溢流断面优化的设 计变量， 具体包括： 获取进行重力坝非溢流断面优化的第一设计 变量； 按照预设筛选规则， 对所述第 一设计变量进行筛选， 获取第 二设计变量， 作为进行重力 坝非溢流断面优化的设计 变量。 3.根据权利要求1所述的方法， 其特征在于， 所述设计变量包括上游坡度、 下游坡度、 上 游折坡点高度与坝高比值， 及下游折坡点高度与坝高比值； 所述根据所述设计变量， 确定目 标函数表达式， 具体为： 根据所述上游坡度、 所述下游坡度、 所述上游折坡点高度与坝高比值、 及所述下游折坡 点高度与坝高比值， 确定所述目标函数表达式。 4.根据权利要求3所述的方法， 其特 征在于， 所述约束条件具体包括： 所述上游折坡点高度与坝高比值取值范围为0～1之间， 所述下游折坡点高度与坝高比 值取值范围为0～1之 间， 下游折坡点距坝底高度不小于上游水位距坝底高度的0.9 倍， 所述 上游坡度取值范围在0～0.2之间， 所述下游坡度取值范围在0.6～0.8之间， 抗滑稳定安全 系数大于3.0， 坝踵不受拉应力及 坝址压应力在混凝 土材料允许压应力范围内。 5.根据权利要求1所述的方法， 其特征在于， 所述根据所述目标函数表达式， 获取梯度 表达式， 具体为： 基于所述目标函数表达式， 获取 各设计变量最小的方向梯度。 6.根据权利要求1所述的方法， 其特征在于， 所述基于所述样本数据和随机梯度 下降算 法， 对所述梯度表达式进行迭代训练， 当所述设计变量的取值符合所述约束条件和预设的 收敛条件时， 结束迭代， 获得最优化的设计 变量的取值， 具体包括： 根据预设规则， 确定各设计 变量的学习率取值； 基于所述梯度表达式， 获取 所述样本数据中各设计 变量方向梯度的学习率调整系数； 根据预设规则， 基于所述学习率取值和所述学习率调整系数， 对学习率进行缩 减； 根据预设规则和学习率的缩 减情况， 获取第N次迭代后各 所述设计 变量的取值； 若获取的各所述设计变量的取值符合所述约束条件和预设的收敛条件， 结束迭代， 获 得最优化的设计 变量的取值。 7.根据权利要求1 ‑6任一项所述的方法， 其特征在于， 所述当所述设计变量的取值符合 所述约束条件和预设的收敛 条件时， 结束迭代， 获得最优化的设计 变量的取值， 具体包括： 若所述设计变量的取值符合所述约束条件， 则根据迭代的当前所述设计变量的取值计权　利　要　求　书 1/2 页 2 CN 114861288 A 2算目标函数的函数值； 若两次函数值之差小于阈值， 则结束迭代， 获得最优化的设计 变量的取值。 8.一种重力坝非溢流断面优化装置， 其特 征在于， 所述装置包括： 获取模块， 用于获取进行重力坝非溢流断面优化的设计 变量； 目标函数模块， 用于根据所述设计 变量， 确定目标函数表达式； 约束条件 模块， 用于获取与各个所述设计 变量分别对应的约束条件； 样本数据模块， 用于按照预设规则， 获得符合预设要求的所述设计变量的参数值， 作为 样本数据； 梯度模块， 用于根据所述目标函数表达式， 获取梯度表达式； 优化模块， 用于根据 所述样本数据， 对所述梯度表达 式进行迭代训练， 当所述设计变量 的取值符合所述约束条件和预设的收敛 条件时， 结束迭代， 获得最优化的设计 变量的取值。 9.一种电子设备， 其特征在于， 包括处理器、 通信接口、 存储器和通信总线， 其中， 处理 器， 通信接口， 存 储器通过通信总线完成相互间的通信； 存储器， 用于存放计算机程序； 处理器， 用于执行存储器上所存放的程序时， 实现如权利要求1 ‑7任一项所述的一种重 力坝非溢流断面优化方法的步骤。 10.一种计算机可读存储介质， 其上存储有计算机程序， 其特征在于， 所述计算机程序 被处理器执行时实现如权利要求1 ‑7任一项所述的一种重力坝非溢流断面优化方法的步 骤。权　利　要　求　书 2/2 页 3 CN 114861288 A 3