弧形闸门流激振动的物模-数模预报

介绍了弧形闸门流激振动的物模一数模预报方法,即用重力相似的水力模型测定与有限元计算相应的各面板单元上的脉动压力,再用有限元动力计算确定结构响应;应用复变函数理论确定了弧门径向运动时的水体附加质量分布,给出了相应的经验表达式;用物模一数模方法预报了作用在石佛寺水库弧形闸门上的面脉动压力及弧门振动特性。     

流激闸门振动及动态优化设计

本文分析了作用于闸门结构的水动力荷载特性，指出了闸门振动的类型和性质，强调了特殊水动力荷载包括空穴水流对闸门振动的危害；阐述了改善水流边界条件，增加适当附加措施等减免水动力荷载的途径；讨论了结构动态优化方法对避开水流高能区，抑制结构振动的效果。最后还探讨了弧门结构的动力稳定性问题。     

流激闸门振动及动态优化设计

本文分析了作用于闸门结构的水动力荷载特性，指出了闸门振动的类型和性质，强调了特殊水动力荷载包括空穴水流对闸门振动的危害；阐述了改善水流边界条件，增加适当附加措施等减免水动力荷载的途径；对讨论了结构动态优化方法对避开水流高能区，抑制结构振动的效果，最后还探讨了弧门结构的动力稳定性问题。     

飞来峡溢流坝结构流激振动

推导了溢流坝结构的水弹性相似条件，提出了多相水弹性相似模拟技术，使水流运动一砼结构与金属结构振动，以及水流与结构、结构与结构的耦合作用，同时满足水弹性相似要求，通过水工模型，结构模型及水弹性相似模型，全面地研究了水流流态，结构动荷载，结构动特性、流激结构振动情况，以及抑振措施。     

抽水蓄能电站拦污栅的流激振动

本文综述了若干抽水蓄能电站拦污栅流激振动的工程实例,分析了流激振动产生及破坏的原因,提出了拦污栅流激振动分析研究的主要内容和方法。     

高水头船闸阀门流激振动问题研究

通过试验模态分析技术，研究了船闸输水过程中廊道阀门的流激振动问题。应用ＣＡＤＡ技术，提出了动态优化方案，并进行了动态响应预估。采用最小二乘格型算法，进行了非稳定流压力脉动及振动的谱估计，并定性地探讨了高阻尼材料的抑振效果及横染对阀门振动的影响。     

大跨度特型闸门流激振动及控振措施研究

水工闸门作为水电工程泄水建筑物的主要控流结构承担着工程日常运行洪水宣泄、引排水调控以及挡潮等重要任务。但由于大跨度特型闸门其结构均属于动部件,结构刚度较挡水大坝泄水建筑物结构要弱的多,且结构孔口尺寸日益增大、工作水头不断增高,下泄流量愈益加大,闸门流激振动问题日益突出,尤其在特殊水动力荷载作用下常常发生强烈振动,甚至引发工程事故,造成重大损失。本文针对国内外主要特型闸门结构流激振动问题的成因机理及防治措施进行分析讨论,提出相关控振对策,为工程设计和运行管理提供技术支撑。     

飞来峡溢流坝结构流激振动

推导了溢流坝结构的水弹性相似条件，提出了多相水弹性相似模拟技术，使水流运动－砼结构与金属结构振动，以及水流与结构、结构与结构的耦合作用，同时满足水弹性相似要求。通过水工模型、结构模型及水弹性相似模型，全面地研究了水流流态、结构动荷载、结构动特性、流激结构振动情况，以及抑振措施。     

偏心铰弧形闸门的流激振动

结合小浪底工程排沙洞偏心铰工作弧形闸门，在模型中首次模拟偏心铰产生的特殊水动力荷载。通过实验模态分析与数值模拟相结合的综合法研究结构的动特性，建立并完善了数学模型。应用ＣＡＤＡ及有限元动力修改进行了结构动态优化设计。经水弹性相似试验及计算机仿真计算表明，优化设计方案的结构布置合理、抗振性能增强，证实了高水头偏心铰弧形闸门具有局开启运行的可能性。     

溢流坝流激振动响应计算方法

为计算方便，将作用在坝体上的水动力荷载分解为两个部分，即由于水流紊动而产生的水流脉动压力和由于坝体振动引起附加扰动流场而产生的动水压力。计算时用定义在频域上的相干函数来分析模型试验测得的脉动压力在各个结点之间的时空相关性，同时考虑了脉动压力在不同频率分量上相关程度的不同，形成脉动水流的结点荷栽，基于此建立了模型实验和数值计算相结合的溢流坝结构流激振动响应计算方法。     

基于人工神经网络的水轮发电机组振动预测研究

为了解决目前水轮发电机组状态监测过程中振动报警数值设置单一,不能满足实际运行的问题,根据三峡电站升水位试验数据,提出了基于BP算法的水轮发电机组监测部件振动人工神经网络预测模型,并给出了具体算法。研究表明,由于建立在翔实的数据基础之上,该模型能够有效预测水轮发电机组监测部件的振动,通过设置合理的报警阈值空间,能够有效地减少机组误报警,提高报警的有效性。     

水电站厂房结构振动响应的神经网络预测

水电站厂房结构振动主要是水力、机械和电磁三大类振源引起的,厂房结构与机组之间存在明显的耦联作用,厂房结构和机组振动系统呈明显的动态耦合效应和非线性特征。本文在对实测厂房结构与机组振动响应关系分析的基础上,提出应用神经网络预测方法可在不考虑结构精确的数学力学模型的前提条件下,得出被研究对象的非线性振动特性,即通过机组的振动和尾水脉动的监测数据预测厂房结构的振动。该方法应用于三峡水电站厂房结构的振动预测,结果与实测结果基本吻合。     

高拱坝泄洪振动的计算分析与验证

为了分析预测高速水流诱发坝体的振动问题，本文提出高拱坝的泄洪振动响应的正、反分析方法，并利用二滩、小湾和构皮滩拱坝的水弹性模型实验成果以及二滩拱坝的泄洪振动原型观测结果进行验证。应用该理论计算模型，仅依靠常规水工模型泄洪脉动荷载的测量，即可对拱坝坝身泄洪诱发拱坝的振动进行初步预测和评估。     

导墙结构的流激振动研究

以三峡水利枢纽溢流坝段与厂房坝段之间的导墙流激振动问题为背景，总结了导墙结构的脉动压力的幅频特征，计算分析了其流激振动响应，并与水弹性模型试验成果进行比较，探讨了三峡导墙流激振动的主振源，最后对导墙结构特征与流激振动安全性的关系进行了讨论，结果对类似工程有参考价值.     

基于MATLAB的Elman神经网络在大坝位移预测中的应用

根据MATLAB的Elman神经网络模型能够逼近任意非线性函数的特点和具有反映系统动态特性的能力,提出了一种利用：Elman神经网络建立大坝位移预报模型的方法。通过实例比较Elman模型与BP模型的预测效果,结果表明,所建立Elman神经网络模型不仅收敛速度快,且其预测精度高于BP网络模型。利用MATLAB神经网络工具箱能使工作者从繁琐的编程中解脱出来,有效的提高工作效率。     

基于流固耦合的弧形闸门-闸墩体系的流激振动研究

实际工程中弧形闸门与闸墩联系紧密,在水流脉动压力下二者相互影响,形成一个体系。为了揭示闸门与闸墩的相互影响规律,采取流固耦合理论对弧形闸门-闸墩体系开展流激振动研究。以某水利工程弧形工作闸门为例,针对弧形闸门单体和弧形闸门-闸墩体系分别建立三维有限元模型,计算两种模型的自振频率,基于模态分析的结果对两种模型进行动力响应分析,总结闸门和闸墩在动力特性和流激振动响应方面的相互影响规律。结果表明：闸墩对闸门动力特性及动力响应具有较大影响,考虑闸墩影响时,弧形闸门自振频率下降,其中以支臂振动为主的第4阶自振频率下降幅度最大,为61.45%,面板及支臂顺河向动位移分别减小44.58%及增大37.93%,面板及支臂动应力分别下降41.70%及增加30.71%;闸门流激振动对闸墩应力有显著影响,相较于闸墩按动力系数计算的最大应力增大了4.713 MPa。采用弧形闸门-闸墩体系模型可以更加准确而全面地评估弧形闸门及闸墩在流激振动下的安全特性。     

高拱坝泄洪振动水弹性模型

以小湾工程为背景，通过水弹性模型实验，判断高拱坝泄洪所引起的振动和影响，采用自己研制的物理和力学性能优良的加重橡胶材料，在计算机的辅助下，建成了１：１５０比尺的水弹性实物模型，完善了对库水－地基－坝体－脉动荷载相互作用的模拟；采用先进的测试手段和分析软件包，对该模型的模态和多种工况泄水响应进行了全面的测试与分析，并采用计算机数值模拟与实验成果相结合的方法对坝身泄洪振动进行了结构动力分析及反分析和反     

BP神经网络在渭北旱塬区地下水埋深预测中的应用

地下水埋深变化是地下水动态变化的主要特征之一。本文选取了渭北旱塬区两个具有典型性的观测井点,利用已有的2000年-2010年埋深数据以BP神经网络的方法对地下水埋深进行模拟和预测。结果表明:预测值与实测值拟合较好。故该方法可应用于地下水动态的预测。     

基于IPSO-BP神经网络的高含沙水体对鱼类影响预测方法

水库进行水力排沙时,高含沙水流过程可能会对鱼类等水生动物产生负面影响,其量化评估方法研究较为薄弱。为了预测和评估水库排沙过程对下游鱼类的影响,本文利用黄河花斑裸鲤和鲤鱼在高含沙水体中生存特性研究的实验数据,综合考虑含沙量和粒径、溶解氧、暴露时间、水温等因子对鱼类生存的影响,建立了基于IPSO-BP神经网络的高含沙水体对鱼类致死影响预测方法,对目标鱼类死亡率的预测误差小于6%。本文使用了与BP神经网络紧密耦合并引入动态参数和变异扰动的IPSO算法,较BP和PSO-BP神经网络预测能力更佳,相比国内外已有的Stress Index(SI)、Severity of Ill Effect (SEV)和多元拟合方法预测精度得到显著提升。分析表明,本文提出的预测方法能够考虑高含沙水体中鱼类生存受多环境因子联合制约,且多因子之间存在复杂关联的情况,可为评估高含沙水流过程对水生态的影响提供新的方法。     

神经网络在三峡水库诱发地震预测中的应用

在地震地质背景研究的基础上,将三峡库首区划分为31个预测单元,再根据不同的诱震组合条件组合成35种方案,选用8个影响因子,运用神经网络理论中改进的BP算法对三峡水库诱发地震强度进行了预测.预测结果对比表明,应用神经网络模型预测的三峡库首区水库诱发地震的结论是可靠的,与其它的数学预测模型相比,运用神经网络模型预测水库诱发地震,具有能充分利用所掌握的资料,能充分表达变量间复杂的非线性关系以及预测精度较高等优点,值得推广应用.