Page 13 - 2025年第56卷第1期

图 9 虚拟和实体共生智能框架
测、控制、方案优化和可视化服务。这些数字孪生模型在建设阶段的碾压、振捣、运输、洞室掘进和
运维阶段的防洪、水电调度、航运等方面发挥着重要作用，但局限于不完善的数据底板与模块间的通
信壁垒，虚拟孪生大坝模块间的功能集成存在一定阻碍。面向大坝智能建设 2.0，不仅需要进一步深
化顶层设计，发展并完善大坝建设数据底板，还需要加强孪生空间与物理实体互联互馈，破除功能模
块间的壁垒，提升孪生计算与服务的集成度和流畅性。此外，要求虚拟孪生体能够映射、模拟、控制
和优化物理大坝，实现孪生系统的动态重构和自主进化，最终达到虚拟与实体智能的共生与协同。
3.3 智慧运维 大坝智能运维主要任务是保障工程结构安全并最大化资源和生态效益，进一步实现全
流域的统筹管控。因此，在大坝智能建设 2.0 阶段，智慧运维应关注数据价值与模型融合两个方面。
首先，在数据价值方面，需要建立以数据价值为核心的服务体系，确保数据内部连续性和外部标
准化。内部连续性体现为大坝设计、建设阶段的数据能够在运维期被有效继承和利用，实现数据全生
命周期的可追溯和可分析；外部标准化则要求运维阶段的数据通过标准化处理，使其能够被智慧流域
或更高级别的管理系统所兼容，以支持多层次集成分析。其次，在模型融合层面，要实现数智融合相
互驱动，充分结合传统水文模型与数据驱动方法的优势，构建数据与机理相结合的混合驱动模型。这
将为大坝的运维管理提供更加可靠、可信且具解释性的分析工具，强化大坝泛在智能应用决策。

4 大坝智能建设创新进展综述

大坝智能建设是智慧大坝理论 ［10］ 的实践与延拓，涵盖大坝设计、建设和运维全生命周期，是以数
智设计、智能建设和智慧运维为核心的全生命周期物理空间与孪生空间互联互馈体系。
4.1 数智设计 大坝数智设计源于先进技术与设计理念的长期演变与实践。过去 30 年间，计算机辅
助设计（CAD）和建筑信息模型（Building Information Modeling，BIM）的应用，催生了大坝工程的数字化

设计模式，随着人工智能技术的快速发展，基于数据与机理驱动的数字化设计方法逐渐成为大坝设计
中的重要工具。这种方法通过构建大坝结构的物理性态方程，能够准确反映其在复杂工程环境中的行
为，故而引起了广泛关注。
基于机理的数值模拟方法能够在不同负载条件下以及洪水或地震等极端条件下，预测大坝的应力
和结构响应。然而，这类方法计算量大，难以全面评估所有可能的设计方案。代理模型 ［17-18］ 和优化算
法 ［19］ 等人工智能技术的引入，极大提高了设计效率和经济性。群智能优化算法在寻找最佳大坝设计和
结构形态方面展现了巨大潜力，可以在满足特定设计目标的前提下，优化应力分布、降低建设成本或
减小环境影响。Mahania 等 ［20］ 提出了基于 ACO （Ant Colony Optimization） 和 PSO （Particle Swarm Opti⁃
mization） 结合的双曲拱坝体型优化优模型；Khatibinia 等 ［21］ 采用改进引力搜索算法和正交交叉混合方
法优化了混凝土重力坝的形状；Seyedpoor 等 ［22］ 结合粒子群优化算法与神经网络，提出考虑地震荷载的
拱坝形状设计方案。也在通过材料设计和新型结构的创新来提高大坝性能，Zhang 等 ［23］ 提出了新型功
能梯度隔断结构（Functionally Graded Partition Structure，FGPS），增强大坝抗渗性能，优化施工成本；

Hamidian 等 ［24］ 提出基于 IPSO-ANFIS（Improved Particle Swarm Optimization-Adaptive Neuro-Fuzzy Inference

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