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相似文献
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1.
三峡建库后库区洪水波动力特性初步分析   总被引:1,自引:0,他引:1  
本文采用水文、水力学相结合的方法,研究三峡建库后库区洪水波动力特性。首先,通过分析一般河道型水库洪水期水流规律,对三峡建库后库区水流特性进行了预测,其次提出一种水库洪水波模型识别方法,并对三峡工程175方案下百年一遇洪水的洪水波模型进行了研究,最后分析计算了各库段的洪水波波速。本文的结果可供三峡工程的规划设计及可行性论证参考。  相似文献   

2.
珊溪水库溃坝洪水预测分析   总被引:1,自引:1,他引:0  
采用漫项渍坝计算模型分析了珊溪水库在设计洪水、500 a一遇洪水、1 000 a一遇洪水三种工况下突发渍坝洪水事件的过程,由水库调洪演算、溃口冲刷计算、溃口扩展计算耦合获得了各工况下的洪量大小及洪峰时间,通过水量平衡关系验证了该模型在珊溪水库混凝土面板堆石坝溃决计算中的合理性程度.计算结果可为编制珊溪水库防洪预案及面板堆石坝水库溃坝洪水计算提供参考.  相似文献   

3.
鉴于在溃坝洪水模拟中较少考虑泥沙因素的影响,采用欧拉模型即双流体模型模拟了溃坝洪水中的悬移质泥沙颗粒,通过对比来流为清水、含悬移质泥沙的水沙流两种情况下壁面剪切力,证实了悬移质泥沙可增强水流剪切作用、加速溃坝过程,并分析了淹没区障碍物对悬移质泥沙的影响,给出了溃口发展过程和下游河道泥沙淤积状况。所有模拟结果均符合实际溃坝规律,可为溃坝洪水精确模拟和灾害性分析提供参考。  相似文献   

4.
为分析西丽水库主坝历次除险加固效果及坝体现状,假定一种可能出现的溃坝工况,选取经验公式计算此时的溃坝形式、溃口形态及流量过程,建立MIKE11水动力模型,由断面插值生成二维地形,并采用分段模型法,以溃口流量过程线作为上边界条件,以深圳湾P=0.5%(3.03m)极端高潮位过程线作为下边界条件,搭建二维洪水演进模型,计算得下游洪水淹没历时、水深及淹没范围,分析溃坝对大沙河流域所产生的风险,最后采用水量平衡法对模型结果进行验证。结果表明,所建模型计算结果可靠,能较好反映溃坝洪水运动特性,为西丽水库应急预案提供参考。  相似文献   

5.
尾矿库溃坝对下游居民生命财产及生态环境有严重威胁。为预测其溃坝后对下游的影响情况,以湖北省某尾矿库为例,采用DAMBRK模型和MIKE21水动力模型相结合的分段模型法,建立尾矿库溃坝数值分析模型,模拟下泄砂流演进过程,重点分析了下泄砂流的淹没范围、淹没深度及关键位置处的流量。结果表明该方法运用简便,模拟结果符合一般砂流的运动规律,可为尾矿库溃坝灾害应急预案的编制及溃坝灾害评估提供参考。  相似文献   

6.
鉴于半干旱半湿润地区的流域水文模拟及预报一直是水文模型领域研究的重点和难点问题,基于山西省张峰水库1988~2007年间18场洪水资料,前12场用于率定模型参数,后6场用于检验模型,采用DREAM方法分析其双超模型参数的不确定性,并在此基础上分析由参数不确定性导致的模型输出的不确定性。结果表明,10个参数的后验分布峰值不明显,说明参数的不确定性较大;4个参数的后验分布为具有明显峰值的不规则分布,7个参数的后验分布呈现偏态分布,其峰值也比较明显,说明该参数的不确定性较小。研究结果可为双超模型不确定性分析提供一定的理论基础。  相似文献   

7.
本文采用水文学和水力学相结合的途径,建立了滁河流域洪水计算模型,并率定了模型参数。在多支流河道洪水演算方法的研制中,本文建议用虚设单元河段法考虑支流交汇、分洪蓄洪和堰闸控制对洪水波运动的影响。本模型计算方便,精度令人满意。本文提出的建模思想具有较好的通用性。  相似文献   

8.
分析了茄坑水库溃坝机理,并结合渗流稳定性、抗滑稳定性等影响溃坝的因素,推断出茄坑水库溃坝的主要路径为暴雨洪水—水位突升—渗流破坏(集中渗漏、接触渗漏)—大坝滑坡—形成小溃口—水流下切—冲沟、陡坎扩大加深—两侧土体失稳坍塌—溃口增大—溃坝,可供同类工程参考。  相似文献   

9.
为分析某淤积型水库淤沙对溃坝洪水计算的影响,将MIKE21中的水动力模块与输沙模块耦合构建了二维溃坝水沙模型、分别模拟了不考虑淤沙与考虑淤沙运动水库的溃坝洪水演进过程.模拟结果表明,与不考虑淤沙运动水库溃坝相比,考虑淤沙的水库溃坝洪水下游各断面洪峰流量减小,洪水过后水位升高,水深变化不明显.  相似文献   

10.
针对溃坝造成大坝下游居民生命损失的问题,考虑溃坝洪水的发生过程,将溃坝前风险人口撤离率、溃坝后未撤离人口避难率、未避难人口死亡率及其他相关影响因素确定的修正系数这四项重要指标引入到溃坝生命损失估算过程中。根据我国已溃水库的相关资料,借鉴已有研究成果,着重分析了警报时间与撤离率、溃坝洪水严重性与避难率的关系曲线,并用模糊综合评价法确定生命损失的修正系数,最终得到系统的溃坝生命损失估算模型与方法。将该模型与方法应用于已溃大坝生命损失估算中,生命损失的平均相对误差绝对值为10.6%,通过与其他估算方法对比发现,该方法的计算结果更接近实际损失值。研究成果可为溃坝生命损失估算提供参考。  相似文献   

11.
现行大坝安全监控技术不能按实测信号中不同频段信号特征分别选取不同监测模型进行处理,影响了大坝变形预测精度。为此,在利用小波包分解获取实测信号中的系统信号和随机信号的基础上,提出了一种基于逐步回归和GDCS-SVM的大坝变形预测组合模型,并进行了验证。工程实例表明,GDCS-SVM预测效果优于CS-SVM,而所建组合模型预测精度高于单一监测模型,具有较强的泛化能力和较好的全局预测精度,可用于大坝变形预测。  相似文献   

12.
卢晓春  许威  甘亮 《水电能源科学》2014,32(2):76-78,196
在对潘口水电站面板堆石坝施工期洪水作用下坝体与坝基渗流场进行有限元模拟的基础上,采用线性和非线性强度参数分析了施工度汛断面坝坡稳定性。结果表明,潘口面板堆石坝临时度汛断面在施工度汛期内渗流稳定性及上下游坝坡稳定性均满足现行规范要求,汛期安全性有保障;度汛期内临时断面采用挤压边墙和垫层料联合防渗的方案是可行的;与线性强度参数相比,非线性强度参数更符合堆石料的抗剪强度特性,其稳定性计算结果更合理,从而为潘口水电站面板堆石坝施工度汛断面的设计方案提供了技术支持,也为混凝土面板堆石坝施工期临时度汛坝体的坝坡稳定安全问题提供了一种有效的分析方法。  相似文献   

13.
针对重力坝单测点位移监控模型存在的不足,从力学特性出发构建了重力坝挠度的多测点空间模型,并依托官地重力坝典型坝段原观监测资料分析了模型适用性及预测时间长短对模型精度影响等关键问题。结果表明,该模型较传统统计回归模型预测精度高,能通过有限测点掌控大坝变形的整体分布规律,可运用于大坝时空变形特性预测、缺测数据补齐等。同时,为保证模型预测误差控制在10%以内,建议其预测时长不超过90d。  相似文献   

14.
分析与处理大坝变形监测资料在大坝安全监测中意义重大。支持向量机(SVM)在大坝安全监测建模中应用广泛,但采用标准粒子群(PSO)算法对SVM参数寻优过程中,易陷入局部最优,且残差也会影响模型的预测精度。为提高大坝监测模型的泛化能力和预测精度,采用改进后的自适应位置PSO(APPSO)算法,对SVM模型的参数进行寻优,并利用马尔科夫链(MC)模型修正PSO-SVM模型的残差。工程实例分析表明,PSO-SVM-MC模型可提高模型预测的泛化能力和精度。  相似文献   

15.
有效预测土石坝施工期的位移对大坝安全运行具有重要意义。针对基于智能学习的大坝位移预测模型存在的不足,提出了一种基于改进果蝇算法(IFOA)与灰色神经网络(GNN)相结合的土石坝位移预测模型,即通过改进的果蝇算法迭代调整灰色神经网络的权值和阈值,得到全局最佳的初始化参数,将其结果输入灰色神经网络,并将其应用于某土石坝施工期位移预测。结果表明,该预测模型预测精度高、预测结果稳定,且精度及稳定性均优于灰色神经网络模型(GNN)和果蝇算法与灰色神经网络(FOA-GNN)预测模型。  相似文献   

16.
建立合理的大坝变形预警模型对于大坝安全稳定运行意义重大。为提高预测精度,建立以相关向量机(RVM)为理论基础的时间序列非线性预警模型,采用一种精度较高的时间序列短期预测(自回归移动平均ARMA)模型修正RVM预测模型的误差序列,同时采用一种改进的粒子群算法(PSO)寻优核函数。实例验证结果表明,修正后的模型预测结果精度明显提高,可为类似工程提供参考。  相似文献   

17.
改进的非等间距GM(1,1)模型在大坝位移预测中的应用   总被引:1,自引:0,他引:1  
针对传统GM(1,1)模型在大坝位移预测中的缺陷,通过引入时间变量构建缓冲算子、重构背景值、优化残差等方式改进传统GM(1,1)模型。以某大坝测点径向位移样本为例,分别采用两种模型对观测值进行拟合预测。结果表明,改进的非等间距GM(1,1)模型预测精度有较大提高,更适用于大坝位移监控。研究成果可为大坝位移预测提供参考。  相似文献   

18.
为探究斜流泵叶轮进出口处压力脉动的分布规律,通过模型试验测量斜流泵在不同叶片安装角度及扬程下叶轮进出口的压力脉动,运用时域和频域分析法对比分析压力脉动。结果表明,当扬程低于额定扬程时,随着扬程增加,泵运行趋于稳定,压力脉动相对幅值逐渐减小,当扬程达到额定扬程后,压力脉动相对幅值达到恒定值;叶轮出口处离转轮位置较近,受叶片旋转作业的影响较大,导致出水流道处压力脉动相对幅值较进口处大;叶轮进口处压力脉动频率以3倍转频为主,2倍转频脉动干扰较明显;叶轮出口压力脉动较复杂,在6倍转频处波动最大,同时伴有低频脉动。研究成果可为斜流泵设计与管理提供理论依据。  相似文献   

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