基于混沌的大坝监测序列小波RBF神经网络预测模型

本文结合混沌理论、小波分解与重构,以及径向基函数(RBF)神经网络的优点,提出了一种基于混沌的大坝监测序列小波RBF神经网络预测模型。该模型主要利用小波分析将大坝监测序列分解为趋势项和细节时间序列,并利用RBF神经网络和基于RBF神经网络的混沌理论对两种时间序列进行预测,最后通过小波重构得到预测值。实例分析表明,本模型能够克服监测序列中的噪声干扰,反映大坝监测序列的多尺度特性,对监测数据的预测精度较高,可应用于实际工程。     

新型H型叶片潮流能水轮机不同翼型水动力性能分析

为了探究垂直轴潮流能水轮机转轮叶片翼型对其水动力性能的影响,在保持水轮机密实度相同的条件下,采用Fluent软件对4种不同翼型的H型直叶片潮流能水轮机进行了三维流场非定长数值模拟。通过4种H型叶片翼型对转轮动力扭矩特性和水能利用系数的影响,分析了潮流能水轮机水动力性能。结果表明,NACA0015翼型的水轮机单叶片动力扭矩最大值明显高于其他3种翼型;而整体转轮扭矩最大值取决于其不同的来流速度等运行工况。从整体上看,不对称翼型NACA4415的水轮机水能利用效率优于其他3种翼型。本研究为新型潮流水轮机的设计和翼型的选择应用提供了依据。     

水沙变化条件下黄河下游连续弯段水流特性研究

小浪底水库建成后,黄河下游水沙条件及边界条件发生了显著变化。在这种新的来水来沙和边界条件下,下游河道河床及河势必定发生新的演变趋势。本文选取黄河下游伟那里至大田楼之间典型连续弯段为研究对象,采用Delft3D数学模型对水沙变化条件下弯曲河道中的水流形态进行模拟。结果表明:纵向垂线平均流速在沿程及沿河宽方向均发生显著变化,且在弯段的不同部位水流形态也不同,此外弯道中边滩和深槽的存在进一步加剧了流速分布的不均匀性,使得流速重新分布;弯道中水动力轴线的变化规律与不同量级的流量密切相关,大流量和小流量时,主流线变化规律有所不同,这对河床演变具有重要影响。     

基于NMEA-BP大坝变形监测模型研究

在对思维进化算法(MEA)改进的基础上,开展了基于思维进化算法与BP神经网络的大坝变形监测模型的研究。通过引入小生境技术和思维进化算法,克服了BP神经网络易陷入局部最优值、训练时间长和收敛速度慢等缺点,极大地提高了其搜索效率和全局搜索能力。通过进一步利用改进的思维进化算法优化BP神经网络的权值和阈值,建立了NMEA-BP大坝变形监测模型,并用该模型对工程实例进行了拟合预测。结果表明,NMEA-BP模型有效提高了大坝变形预测的精度,能更高效准确的进行大坝变形监测。研究成果为大坝变形监测的理论和实践研究提供参考。     

面向四大家鱼繁殖需求的水库生态调控模拟研究

分析了长江水系四大家鱼资源繁殖的水文和水动力适宜条件需求,围绕上游控制性水库优化调控过程开展了针对性数学模型研究,提出一种有利于改善四大家鱼产卵环境的水库生态调度过程。所建模型初步量化了面向四大家鱼繁殖需求的动态调度过程,利用上游水库的调蓄功能,采用"先蓄后泄"的调度方式形成人工涨水过程,在不明显影响发电量的前提下,有利于达到刺激四大家鱼进行产卵的目的。     

淮河流域主要农作物水足迹时空演变及影响因素分析

探讨淮河流域主要农作物水足迹,可以为地区农业用水结构及改善水资源短缺问题提供理论依据。以淮河流域5个省份主要农作物为研究对象,计算分析了2000-2017年小麦、稻谷、玉米、大豆、油料的蓝、绿、灰水足迹时空变化特征,并采用通径分析方法探究影响农作物生产水足迹的因素。结果表明：大豆的水足迹最大,水足迹大小与作物单位面积产量呈负相关;年际变化方面,小麦、稻谷、玉米、油料总水足迹整体呈减小趋势,大豆总水足迹表现出波动增加的趋势;空间分布方面,安徽、河南省的总水足迹居于前位,且水足迹的空间分布存在一定的聚集性,总体上中间高四周低;此外,对淮河流域农作物水足迹影响最大的因素是氮肥施用量、平均气温和年降雨量。     

梯级水库生态调度多目标混合蛙跳差分算法研究

提出多目标混合蛙跳差分算法求解梯级水库多目标生态调度模型。该算法结合混沌理论生成初始解以提高初始解群体质量,构建基于动态更新机制的外部归档集引导种群进化,提高算法的收敛性与非劣解的多样性,引入自适应差分算法加快子种群个体寻优,提高算法收敛速度。对L河梯级水库多目标生态调度进行实例研究,计算结果表明:本文所提出的算法能够计算得到收敛性与分布性较好的调度方案集,对比典型调度方案下泄径流与物种生态适宜径流,表明生态调度能够较好满足物种的生态需水,生态效益显著。     

基于元胞自动机模型的库岸边坡失稳模拟方法

库岸边坡的运行稳定对于水利工程尤其是高坝工程的服役安全至关重要,其失稳破坏极易引起工程自身效益和周边生命财产安全的巨大损失,有必要针对其运行稳定性加以分析研究。针对传统边坡失稳分析方法的岩土力学参数取值困难和动态变化特征考虑不足的弊端,结合边坡物理力学性质提出一种基于元胞自动机模型的库岸边坡失稳模拟方法,在位移实测数据的驱动下动态辨识了边坡失稳的发展路径。结果表明：库岸边坡的失稳破坏存在渐变到突变的累进发展过程,且失稳区域主要集中在沿地层界限分布的地滑堆积区。研究方法对于特征复杂、组分混合的库岸边坡失稳模拟具有一定的应用效果和推广价值。     

综合考虑渗流滞后效应和库水位变化速率影响的 大坝渗流统计模型

以某大坝渗流量分析评价为例,通过引入库水位变化速率这一渗流影响因子,在对库水位变化速率及其对大坝渗流影响进行分析的基础上,研究了综合考虑渗流滞后效应和库水位变化速率影响的大坝渗流统计模型构建原理和方法,并通过与传统统计模型的对比分析,验证了文中方法的可行性和有效性     

基于果蝇-BP神经网络算法的大坝力学参数反演

采用果蝇算法与BP神经网络方法结合进行混凝土重力坝弹性模量反演分析,使得反分析出的坝体和坝基弹性模量更精确、效率更高。分析表明:果蝇-BP神经网络算法的精度优于纯粹的BP神经网络算法,对坝体和坝基的材料参数进行反演分析可以更准确、更全面地了解坝体和坝基材料情况,可为工程的设计和施工提供一定的参考信息。