台阶地形上波浪运动的数值研究

波浪在水深剧变地形上的传播，可以简化为波浪在台阶地形上的传播.利用二维数值波浪水槽可以很好地模拟这一过程，特别是对波浪在台阶上的非线性变形.数值计算结果与实验测量进行了比较，结果吻合良好.     

抛物形缓坡方程的数值研究

对2种典型的抛物形缓坡方程进行比较系统的数值研究。通过对4种典型地形上的波浪变形的数值模拟，详细讨论了网格节点数对数值解精度的影响、模型对初始入射角的敏感程度、非线性项对数值结果的影响等。研究结果可为实际应用抛物形缓坡方程研究大区域复杂地形上的波浪传播提供一定的理论指导。     

反弧型挑浪嘴式防洪墙对削减波浪爬高的试验研究

通过对防洪墙顶部做成反弧型挑浪嘴式对削减波浪爬高的试验研究 ,探讨一种对海滨、水库、湖泊及沿江电厂既安全可靠又经济合理的防浪墙形式 ,以达到降低堤顶高度 ,减少造价、改善景观的目的     

UG应用技法

通过使用UG规律曲线和自由曲面建立的命令，一步一步掌握UG高级建模方法。     

基于极端梯度提升树算法的图像属性标注

提出基于极端梯度提升树(eXtreme gradient boosting,XGBoost)算法的图像属性标注模型,以改善标注性能：提取图像局部二值模式(local binary patterns,LBP)、灰度纹理空间包络特征(Gist)、尺度不变特征变换(scale invariant feature transform,SIFT)、视觉几何组(visual geometry group,VGG)等特征,以准确刻画图像视觉内容;基于图像特征,采用XGBoost算法集成弱分类器为强分类器,完成图像属性标注;深入挖掘图像属性蕴含的深层语义,构建全新的、层次化的属性表示体系,以贴近人类客观认知;设计迁移学习策略并合理组合分类模型,进一步改善标注性能。试验表明：Gist特征能真实刻画图像视觉内容;执行基础迁移学习后,标注精准度比迁移学习前最优指标提升8.69%;执行混合型迁移学习后,合理组合分类模型,标注精准度比基础迁移学习的最优指标提升17.55%。模型有效地改善图像属性标注精度。     

极端外部环境下输电线路的综合风险评估方法

针对极端外部环境易引发的巨型停电灾难的问题,提出输电线路的综合风险评估方法。首先采用多维云模型理论,建立极端外部环境下输电线路的综合故障率预测模型;其次,根据预测的故障率,从输电线路自身损失、人身环境损失、社会损失和系统安全损失这4个方面建立一种输电线路的综合风险评估体系;最后,根据电力事故事件调查规程对所建立的综合风险评估体系进行量化评分,并利用贵州电网实例进行验证。算例仿真表明:所建立的输电线路的综合风险评估体系具有良好的实用性、可操作性,而且便于评估。     

三维数值波浪水池模拟海浪对导管架柱体的影响

对海洋钻井关键设备与安全检测技术进行了研究.在N-S方程以及标准k-ε模型的基础上,采用流体体积法(VOF)追踪自由表面的变化情况.应用Workbench软件建立三维数值波浪水池结合Fluent软件以及自定义函数(UDF)二次开发软件实现水池的造波功能,同时模拟了波浪与导管架之间的单向流固耦合.将简化导管架模型放入水池中,分析不同固定方式的变化情况,从而评定平台的安全性,为海浪与导管架平台相互作用问题的研究奠定了理论分析基础.     

超大型船舶变截面梁分段模型的载荷试验研究

为了验证船体弹性效应对波浪载荷的影响,在拖曳水池进行了某超大型高速船舶的分段模型试验.介绍了分段模型的设计原则,并改进了传统的分段模型,采用变截面梁对船体刚度进行模拟,分析了不同航速与模型分段数量对总弯矩响应中高频和低频成分的影响,并对极限海况下规则波和不规则波中的弯矩响应进行分析,发现了颤振现象,计算了颤振响应在总弯矩中所占的比重.最后,分别依据刚体理论、线性与非线性水弹性理论对该船的波浪载荷进行了预报,通过比较发现刚体和线性水弹性计算结果与低频弯矩吻合很好,而非线性计算结果与总弯矩吻合更好.     

基于极端学习机的SLFN谐波检测法

为了解决传统电网谐波检测法的实时性和精确度问题,提出一种基于极端学习机（ELM）单隐层前馈神经网络（SLFN）的谐波检测法。该方法把ELM用于SLFN,将傅里叶变换系数选作ELM模型的检测参数,用广义逆矩阵计算输出层权值的最小二乘解,以获得该模型的最优输出向量,从而改善各次谐波电流的检测性能。运用MATLAB仿真软件进行了仿真实验。结果表明：与基于BP算法的SLFN谐波检测法相比,所提出ELM算法的SLFN谐波检测法达到稳定检测的时间缩短,且检测误差的精度有所提高,达到了有效提升谐波检测实时性和精确度的目的。     

沈阳近40年夏季极端天气事件气候背景分析

利用1971～2010年沈阳6～8月份的日最高气温、降水量、风、天气现象等观测资料,分别统计了高温、暴雨、大风、大雾、雷暴等极端天气气候事件发生的概率及分布特点,以期为保障农业生产和人民生命财产安全提供气候背景服务信息.结果表明:6～8月份沈阳较易出现高温、暴雨、大风、雷暴等灾害性天气,对农业生产将会产生不利影响.