考虑渗流与应变耦合的土坝渗透参数识别方法

土石坝在长期运行过程中,坝体结构形态会不断进行调整,因此对大坝渗透特性进行反演时考虑流固耦合效应是必要的.通过对大坝应力场和渗流场的耦合机理分析,研究了渗流场与应变场的耦合效应.将遗传算法和神经网络相结合,用遗传算法优化神经网络连接权值,所建立的遗传神经网络具有较快的训练速度和较强的泛化能力.将流固耦合理论、BP神经网...     

基于遗传算法进化小波神经网络的电力变压器故障诊断

在电力变压器故障诊断方法中，小波神经网络常用的反向传播算法存在着易陷入局部极小点和对初值要求较高的缺点，往往给故障诊断带来困难。文中提出了一种基于遗传算法进化小波神经网络的变压器故障诊断方法，用实数编码的遗传算法来代替人解决小波神经网络结构的选择和参数的设定。在整个学习过程中，网络的复杂度、收敛性和泛化能力得到了较好的综合。大量实例表明，该方法能有效地对电力变压器单故障和多故障样本进行分类，提高了诊断准确率。     

基于遗传算法的Elman神经网络模型在大坝位移预测中的应用

针对大坝位移预测问题的复杂性、时变性和传统预测模型的不足,结合遗传算法(GA)的全局随机搜索能力和Elman神经网络的非线性映射、动态反馈信息和记忆功能的特点,建立了GA-Elman神经网络模型。与Elman神经网络模型相比,GA-Elman神经网络模型在预测大坝变形时具有全局收敛的特点,可以克服Elman神经网络容易陷入局部极小的缺陷。将该模型用于预测某水电站大坝实测变形数据,表明GA-Elman神经网络模型的预测精度高,在大坝位移预测中具备实用性。     

棘洪滩水库土坝渗流人工神经网络预测模型研究

由于土体的复杂性,在目前士坝设计中,尚不能对影响土坝渗流的各种因素完全加以考虑,加上施工等因素的影响,大坝的实际运行状况与设计往往具有差别。因此大坝观测是了解大坝运行状况的有效途径。在土坝渗流观测资料分析中一般采用回归分析方法分析库水位和测压管水位关系曲线,用位势进行测压管水位的预测。本文用介绍一种简单易行的神经网络方法,进行库水位和测压管水位关系曲线分析及测压管水位预测。并用山东省引黄济青工程棘洪滩水库土坝观测的实际资料进行了神经网络的训练,得到了训练后的权值和阀值,通过神经网络模拟和预测,用神经网络进行大坝渗流观测分析。     

GRNN神经网络在坝基渗流预测中的应用

人工神经网络在大坝监测资料分析及预测中应用效果良好,而广义回归神经网络具有柔性网络结构、很强的非线性映射能力及高度的容错性,非常适合解决非线性问题。实例分析结果表明:与BP神经网络相比,广义回归神经网络在预测能力及学习速度上具有明显优势,且样本较少时其预测效果也较好。     

基于GACO-BP-MC的大坝变形监控模型

建立相应的安全监控模型来分析大坝变形监测资料对保障大坝服役安全意义重大。BP神经网络模型在此方面得到了广泛应用,但采用蚁群算法(ACO)对BP神经网络参数寻优时存在因初期搜索完全随机导致收敛速度慢的问题。将具有快速随机的全局搜索能力的遗传算法(GA)引入蚁群算法中,利用遗传算法指导生成初始信息素分布,再由蚁群算法正反馈寻得最优解来训练BP神经网络,从而得到大坝变形预测值,2种算法优势互补,缩短了蚁群算法的搜索时间并避免陷入局部最优点。在此基础上,为进一步提高预测精度,采用马尔科夫链(MC)对预测结果进行改进,由此建立了应用于大坝变形监控的GACO-BP-MC模型。工程实例分析表明,该模型在参数优化方面具有较快的寻优速率,且具有较高的拟合和预报能力。     

基于EEMD-GA-BP模型的大坝变形监测数据预测

针对大坝自动监测数据序列存在的不稳定性和测值漂移问题,提出了基于集合经验模态分解(EEMD)和遗传(GA)BP神经网络的大坝变形监测数据预测方法。采用EEMD技术提取反映大坝真实变形的低频信号,剔除自动监测系统数据中存在的噪声和野值,利用遗传算法优化的BP神经网络对真实信号进行学习与外推,据此构建EEMD-GA-BP模型。利用本文模型计算得到大坝变形的预测值,将其与实测变形值进行对比,并根据残差大小比较了本文方法与其它方法的预测效果。算例表明,本文提出的组合模型能有效地提高大坝变形预测精度。     

神经网络逆系统及其在电力系统控制中的应用

阐述和证明了基于输入输出微分方程描述的系统可逆性的充分条件，并给出了相应的解析逆系统的实现方法。文中同时研究了采用积分器和静态神经网络组成动态神经网络结构的方法，并将这种神经网络结构与逆系统理论相结合，提出了神经网络α阶逆系统的结构及其实现步骤，运用该神经网络α阶逆系统对TCSC控制器进行了设计。实际系统的仿真结果证实了所设计控制策略的有效性。     

利用反向传播神经网络实现大坝的综合评判

在介绍反向传播（BP）神经网络结构和算法的基础上，阐述了神经网络 方法在大坝安全监控系统综合评判分析工作中的应用，结合小浪底大坝安全监控系统实例说 明了BP神经网络能满足工程的精度要求，并得出了一些有用的结论。     

遗传小波神经网络在大坝变形预测中的应用

针对传统的数学统计模型无法完全描述大坝变形量与多种荷载因素之间非线性映射关系的缺点,引入了一种基于遗传算法的小波神经网络模型,利用该模型对小波神经网络的初始权值、尺度因子进行全局优化搜索,克服了BP神经网络初始化的随机性以及网络易陷入局部极小值的不足,将该模型运用于大坝坝顶的径向、切向位移预测,结果表明,遗传算法优化的小波神经网络模型结构稳定性更好,预测精度较BP神经网络模型、小波神经网络模型有较大提高。     

湖区真空下水道系统的设计

真空下水道系统凭借其自身优势在环境敏感地区(如湖区)具有较好的应用前景。与传统重力管网相比,真空下水道以阶梯敷设的方式输送污水,不受地形的限制。结合真空下水道的特点,提出了在湖区应用真空下水道系统的设计计算方法及经济分析。     

追赶法在含闸分洪河道水动力计算中的改进研究

基于追赶法的Preissmann隐式格式是对圣维南方程组进行离散的常见方法,然而在包含有分洪闸等具有分洪功能的河道水动力计算中,难以用传统的追赶法直接进行求解。本文针对分洪河道中闸门的不同出流情况,对传统追赶法进行改进。首先将分洪河道断面反向编码,将流出河道改为流入河道,形成适用于传统追赶法计算思路的一般树状河网结构;然后,针对分洪闸不同出流方式,分别讨论与之对应的模型概化的方法,通过采取河网分割、边界类型转换衔接等方法进行特殊处理,实现与传统树状河网计算思路的统一;最后,以东苕溪流域为例进行实例分析,结果表明文中所提处理方法合理,模型模拟效果较好,可有效解决含闸分洪河道的树状河网水利计算问题,便于推广应用。     

基于神经网络算法的海上风机结构状态监测研究

针对目前海上风机结构状态监测研究很少涉及包括基础在内的整个结构体系,而现有模态分析方法某些情况下精度较差,且未经过工程验证的现状,本文采用静力分析与风机结构模态分析相结合的方法,分析并提取了各种环境荷载对风机结构响应显著的特征要数,建立了BP神经网络,提出了传感器的布置原则,并利用克里格插值得到了结构的分布云图。通过对比,神经网络与有限元计算误差在5%左右,具有较高的精度,且计算速度快,可为海上风机结构状态在线监测提供参考。     

基于人工神经网络的滑坡稳定性评估研究

由于滑坡组成的地质条件、岩土体物理力学性质、环境因素等具有不确定性、模糊性等特点,要想准确地预测滑坡的稳定性程度是非常困难的.采用人工神经网络方法,对滑坡稳定性评估方法进行了探讨,建立了滑坡稳定性评估指标,并应用实例对该方法进行了验证.结果证明:该方法是一种具有较高分析准确率的方法;避免了其它滑坡稳定性分析计算方法的冗长繁琐,具有重要的工程应用前景.     

水电站尾水管混凝土施工期温控仿真分析和防裂

水工混凝土结构中裂缝的存在和发展,既影响建筑物的外观,引发渗漏,同时也影响混凝土结构强度和稳定性。采用数值计算方法对某拟建的水电站尾水管混凝土进行施工过程仿真计算,根据气候、材料、约束等实际情况研究防裂工作的有利及不利条件,分析多种表面保温条件下的温度场和应力场情况,据此对混凝土施工中的温控防裂措施提出合理的建议。     

等截面悬链线双曲拱有限元分析在打山渡槽设计中的应用

以打山渡槽加固工程为实例,采用有限元方法建模分析求解,计算不同工况下的内力和变形,进而判断各个薄弱截面承载力是否满足设计要求。计算结果表明,打山渡槽主体受力结构安全性满足相关规范要求,利用该方法为此类大型渡槽结构受力计算分析提供了借鉴。     

Application of artificial neural network to calculation of solitary wave run-up

The prediction of solitary wave run-up has important practical significance in coastal and ocean engineering,but the calculation precision is limited in the existing models.For improving the calculation precision,a solitary wave run-up calculation model was established based on artificial neural networks in this study A back-propagation(BP)network with one hidden layer was adopted and modified with the additional momentum method and the auto-adjusting learning factor.The model was applied to calculation of solitary wave run-up.The correlation coefficients between the neural network model results and the experimental values was 0.9965.By comparison with the correlation coefficient of 0.9635,between the Synolakis formula calculation results and the experimental values,it is concluded that the neural network model is an effective method for calculation and analysis of solitary wave run-up.     

配电网理论线损计算程序设计

文章采用南方电网的计算标准--基于配变容量的等值电阻法,设计了一个配电网理论线损的计算程序.根据等值电阻法的计算公式,对配电网进行建模,采用深度优先搜索算法.实际算例表明,该计算程序简单可靠.     

水电站辅机管网时变系统计算研究

水电站油气水系统在运行中由于操作和事故的产生,其组成的管网随时间会产生“死点”和“死网”问题,该问题的产生使系统持续求解成为难题。采用“给定水头激活法”将“死点”和“死网”激活,具体做法是将“死点”及“死网”中经高斯消去后对角线元素为0的点作为管网的规定水头边界,从而使在线求解可以持续。针对设备操作和事故产生而引起的管网结构变化所带来的计算困难,在VCS3平台上对水电站辅机系统进行仿真计算,取得了满意的计算结果,实现了图形界面和计算模型的互动性。     

河网水流模拟计算数学模型探讨

文章提出了构建河网水流模拟计算数学模型系统的思路和方法,通过对各种数学模型的综合比较,确立了可以广泛应用于我国河网地区的水利计算数学模型,对各种类型的河网不稳定流计算模型进行了分析和总结。