基于数值模拟的低水头闸坝工程下游冲刷动力研究

针对低水头闸坝工程长期面临下游河床冲刷问题,通过不同工况参数分析,构建闸室断面水工模型。同时,基于Fluent平台构建数值模型,采用边界设置以及动网格宏函数控制流体突变,从而改进模型。结果表明,粒径与冲刷流量对冲刷坑深度以及范围有直接影响;对下游冲刷坑流速进行分布数值模拟,二次开发模型能准确反映实际冲刷情况,相对误差0.092%,优于原有模型。研究成果可为水利工程的建设与维护提供技术参考。     

当卡水电站下游局部冲刷三维数值模拟研究

为预测闸坝下游局部冲刷坑形态和发展,基于Fluent动网格技术对当卡水电站下游局部冲刷进行了三维数值模拟。采用VOF水-气界面追踪方法来处理闸坝下游冲刷坑内复杂的自由液面,将床面瞬时剪切应力作为泥沙起动及运输的水动力学条件,计算出不同方向上床底泥沙单宽体积输沙率,以此为基础得到河床高程坐标的瞬时变化;采用改进的泥沙起动临界剪切应力计算公式,有效地避免了床面坡度接近泥沙休止角时造成的输沙率数值计算的异常;采用弹簧光顺模型及局部网格重构模型实现了闸坝下游局部冲刷坑的三维演化过程。通过分析对比冲刷坑最终形态表明,数值模拟值与模型试验实测值吻合良好,说明数学模型计算准确,结果可信。     

粒子群算法优化BP在降雨空间插值中的应用

为更好地表达降雨量的空间分布,将粒子群算法(PSO)优化后的反向传输(BP)神经网络分别运用于三峡区间流域日、月和年降雨量的空间插值中,并与单纯BP神经网络和克里金的插值效果作对比。研究结果表明:在日和年的时间尺度上,PSO-BP插值性能较BP有明显改善,且优于克里金的插值效果;在月时间尺度上,PSO-BP插值效果与BP接近且优于克里金。因此,PSO-BP能较好地揭示降雨量在空间的分布规律,也具备在不同时间尺度上对降雨量进行空间插值的能力,是一种较优的降雨空间插值方法。     

仿生算法优化BP神经网络在降雨空间插值中的应用

人工神经网络能够充分挖掘已知样本中的规律,从而对未观测数据进行预测,可应用于降雨量空间插值计算中。在BP神经网络进行降雨空间插值的基础上,引入遗传、粒子群和蚁群3种仿生算法对BP神经网络初始权值和阈值进行优化,将优化后的BP神经网络应用于三峡区间流域年、月和日3个时间尺度的降雨空间插值中。结果表明:仿生算法对BP神经网络初始权值和阈值优化求解后,降低了BP神经网络陷入局部最小以及过拟合的风险,在插值过程中表现出较好的稳定性,取得了理想的插值结果。     

巨亭水电站下游局部冲刷三维数值模拟

基于Fluent动网格技术,以床面水流剪切应力作为泥沙起动运输的水动力学条件,基于弹簧光顺模型及局部网格重构模型,实现了闸坝下游局部冲刷坑的三维演化模拟。结果表明:模拟计算的冲刷坑深度和形态与物理模型实测值吻合良好。在冲刷坑的冲刷过程中,床面剪切应力随之减小。在冲刷初始阶段,电站下游床面湍动能和湍动能耗散率均较大;随着冲刷的进行,冲刷区域湍动能和湍动能耗散率随之减小;而未发生冲刷区域的湍动能和湍动能耗散率仍然较大,进而使床面冲刷范围扩大;在冲刷坑达到冲淤平衡时,冲刷坑中湍动能和湍动能耗散率明显减小。     

高落差水闸冲刷坑深度动床模型试验

通过动床模型试验和理论计算的方法对高落差水闸下游冲刷坑深度进行了深入地研究。对水闸泄洪时不同洪水标准时下游冲刷坑深度的试验,给出了下游冲刷坑的位置和深度,绘制了冲刷坑的等值线图和三维图。另给出了冲刷坑深度计算的渐进法。此方法所得结果与模型试验吻合相对较好,从而为高落差水闸防冲刷的设计提供理论依据和实践经验。     

冰盖下桥墩局部冲刷深度预测

利用实验室清水条件下桥墩局部冲刷的试验数据,采用支持向量机（suppcrt vector machine,SVM）和BP(back propagation)神经网络的方法,基于量纲分析原理,对影响桥墩局部冲刷产生的相关因子进行分析。将试验数据的3/4作为预测模型的训练数据集、1/4作为预测模型的测试数据集。模型的输入因子有水流弗劳德数Fr、水深与墩径之比h/D、床沙中值粒径与墩径之比d50/D、冰盖下表面糙率与床面糙率之比ni/nb,输出因子为冲刷坑深度ds。采用相关系数（r）、均方根误差（δRMSE）、平均绝对百分比误差（δMAPE）、确定系数（R2）作为预测结果的评价指标,并将预测结果与试验结果做了比较。BP神经网络模型和SVM模型在预测明流条件下桥墩局部冲刷坑深度时,预测结果的r分别为0.89和0.88、MAPE分别为38.8%和31%;在预测冰盖条件下冲刷坑深度时,预测结果的r分别为0.78和0.73、MAPE分别为43%和46%。结果表明BP神经网络和SVM模型预测明流及冰盖条件下桥墩局部冲刷坑深度时具有较高的精度。     

漫水湾闸坝工程海漫水毁整治设计及数值模拟

大桥水库灌区漫水湾闸坝工程多年来经洪水冲刷,损毁严重,危及工程的安全运行。通过理论计算分析海漫段水毁的主要原因,提出整治方案,选取较为可行的标准k-ε模型、VOF二相流法、有限体积法及SIMPLE算法作为研究漫水湾闸坝流场的模拟手段,利用FLUENT软件对漫水湾闸坝下游海漫段整治前后的闸坝泄流进行三维流场数值模拟,分别得到校核工况下闸坝下游整治前后的泄流流态和压力场等模拟结果;分析表明:整治后海漫段水流的消能情况基本消失,受力情况和流态情况均有较大的改善;研究结果可为闸坝工程的水毁修复提供参考。     

基于BP神经网络的丁坝坝头冲刷坑变化趋势预测

丁坝坝头冲刷坑的深度及位置变化影响坝基稳定,是丁坝安全评估的重要参数,且是一个复杂的非线性系统问题。以长江张南水道为研究对象,基于2008—2016年实测资料,分析来水来沙及其变化过程、冲刷坑位置和深度的变化,研究确定影响冲刷坑深度及位置变化的因子是河床边界条件(水深、河宽)、坝体属性(丁坝长度、挑角)及来水来沙因素(年径流量、年输沙量、不同级别来水来沙持续的天数),建立了基于BP神经网络的冲刷坑深度及位置变化趋势预测模型。计算结果表明,BP神经网络模型得到的冲刷坑深度和位置预测值与实测值较吻合,误差在(1.8~6.5)%,研究结果可为丁坝安全评估提供依据。     

基于Flow-3D的水平射流冲刷泥沙数值模拟

为了模拟分析闸口水平射流对下游泥沙冲刷的全过程,基于水工模型试验,采用Flow-3D软件中的泥沙冲刷模型结合RNG模型和FAVOR方法,进行了水平射流冲刷固定底板下游泥沙的模拟试验。根据原水工模型条件,结合模型试验结果,对冲刷过程中的水面线、流速分布、冲坑深度和堆丘高度进行了对比分析。结果显示,数值模拟与原试验结果中水面线和流速分布吻合度很高,冲刷过程中的冲坑深度与堆丘的高度也很接近。分析了冲刷过程中的泥沙运动,模拟了不同粒径泥沙的冲刷过程并将结果进行对比,发现达到冲刷平衡阶段时冲坑深度与堆丘高度随泥沙粒径的增大而减小,该结论符合理论分析,证明该软件中泥沙模型可用于物理试验中的有关变量分析。     

三峡工程泄洪坝段下游动床冲刷形态演变过程研究

为验证模型试验坝下动床冲刷坑形态与原型之间的差异,探讨下游冲刷演变过程,用散粒料模拟冲刷岩基,选取3组典型工况复演三峡枢纽蓄水以来泄洪坝段下游冲刷情况。研究表明不同阶段的典型试验工况与相对应条件的原型实测地形整体形态基本相似,说明冲坑形态演变与岩基地质特性有关。     

预留冲刷坑对挑流消能效果的影响

传统溢流堰在下游一般不预挖冲刷坑。为探究预留冲刷坑对挑流水舌在下游水垫塘中消杀能量的效果,运用RNG k-ε双方程紊流模型和VOF法,以龙兴桥水库未预留下游冲刷坑的连续式挑流鼻坎为例,对比有无预留半圆形冲刷坑及下游有无水4种工况下的消能效果。数值模拟结果表明,下游无水时,预留冲刷坑内的水舌与空气的接触面积更大,并且坑内流速稍大于未预留时的流速;下游有水时,预挖冲刷坑内的水气掺混更剧烈,相对未预留时湍动能耗散更加快速,有利于消能。     

闸坝泄流局部冲刷问题(一)——闸坝工程的水力破坏

为了系统了解闸坝工程局部冲刷的机理及其防护措施,本刊从本期始陆继刊载毛昶熙同志闸坝泄流局部冲刷问题的文章。内容包括。闸坝工程的水力破坏、局部冲刷机理与冲刷公式、局部冲刷与消能扩散的关系局部冲刷公式推广与粘土冲刷、挑流与自由跌流的岩基冲刷以及闸坝下游防冲措施等。     

南津渡水库闸坝下游河床冲刷问题的试验研究

通过物理模型试验,利用NDV对泄水闸下泄水流右侧区域的三维流速进行测量,重点分析尾坎下游主泄流区和回流区的的水流特性,研究水流对河床的影响,分析南津渡水库闸坝下游河床冲刷破坏的原因。试验研究表明,造成南津渡水库下游回流区河床冲刷的主要原因是流速的分布特点,而造成主泄流区河床冲刷的主要原因是下泄水流所携带的紊动能。     

土基上闸坝下游冲刷消能问题

本文是对笔者过去所写消能冲刷研究报告的进一步分析和发展,把闸坝下游局部冲刷公式推广应用到粘性土基上,并强调了消能冲刷间的不可分性。其次对于消力池中扩散水跃及其辅助消能工,海漫长度,翼墙扩张角度等的计算公式和设计方法,在精度上根据多年来的工程实践经验和调查资料作了补充分析和修正。最后还分析给出各种土基上闸坝过水的适宜单宽流量,可以在设计闸坝时用来作为选取不致发生严重冲刷的最小过水宽度的准则。     

多河流顶托情况下水库下游水位计算方法探讨

因受下游岷江、横江涨水顶托的影响,向家坝水库出库流量与下游水位的关系较为复杂,对水文计算结果和水库调度决策产生了直接影响。以2014年7月~2015年9月向家坝水库下游水位、出库流量、横江水文站和高场水文站流量为研究数据,利用顶托法和BP神经网络模型对横江、岷江的顶托影响进行了分析。结果表明,BP神经网络法检验期最大误差0.32 m,平均误差0.11 m;顶托法最大误差0.74 m,平均误差0.40 m;顶托量大于1m时,BP神经网络法平均误差0.09 m,顶托法平均误差0.42 m。BP神经网络模型计算精度较高,尤其是在顶托量较大时计算结果较好,可用于生产实际。     

自适应BP神经网络对黄河下游洪水位的预报

利用黄河下游多水文站的多年水位资料,用自适应BP神经网络对艾山水文站的水位进行预测,同时与逐步回归分析以及普通BP神经网络得到的结果对比,结果表明：①自适应BP神经网络的预报精度高于普通BP神经网络、逐步回归法,尤其对最高洪水水位的预报精度有较大的提高;②普通BP神经网络存在易陷入死循环、收敛速度慢、对神经元个数依赖大等缺点,可以利用学习率自适应调整和动量法改进BP神经网络;③建议在补充、完善资料的基础上,将神经网络与时间序列相结合,加强黄河下游洪水水位预报的研究和实验,进一步提高预报精度。     

人和地铁工程极限冲刷物理模型试验研究

广州市地铁三号线北延段在人和拦河坝下游穿越流溪河,通过对地铁隧道工程跨流溪河区段的水流流态和河床冲刷情况进行了分析,利用动床物理模型试验预测了冲坑深度。成果表明,试验工况下拦河坝下游洪水流速均在4 m/s以上,河床冲刷明显,使地铁隧道顶层裸露,需对隧道进行防护,拟定几种防护措施进行了比较分析并推荐了较优防护方案。     

多孔拦河闸的水力特性研究

为了研究拦河闸的水力特性,针对某拦污工程,通过1∶70整体水工模型试验,对各工况下拦河闸的流态、流速、流量和冲刷等水力学参数进行对比分析,得出流量系数、冲坑范围和深度及上游水位壅水高度,对多孔拦河闸的泄洪能力、消能防冲和上游淹没进行验证,进而对原方案运行方式、电站船闸处导墙长度进行优化设计并提出合理的建议。优化结果表明:拦河闸进水平顺,水面光滑衔接,流速分布合理,流量满足要求;下游流态良好,冲坑深度和冲坑下游坡度满足要求;上游淹没范围满足要求。该研究可对类似工程理论分析及设计提供参考价值。     

闸坝泄流局部冲刷问题(三)——冲刷与消能扩散的关系

防冲是消能的目的,消能是防冲的手段。因此,不问消能扩散而孤立地研究冲刷,或不问冲刷而只求加强消能措施,都是不切合实际的。从我们早年推导的闸坝下游水面以下的局部冲刷深度公式: