基于多因素影响的BP-RBF神经网络渗流预测模型

为提高大坝坝基渗流的预测精度,把BP神经网络较强的模糊推理和自学能力与RBF神经网络在函数收敛中的快速性和绝对性相结合,以避免BP神经网络陷入局部最小或不收敛,构建了以水库大坝库水深、降雨量和温度三参数为主要影响因素,大坝渗流量为观测值的函数关系。通过与汾河水库实测资料对比分析表明,基于BP-RBF神经网络模型的坝基渗流预测模型预测效果良好,可以为大坝的安全监测与病险防护提供数据支持,为大坝原型观测资料处理提供了新途径。     

娘子关供水工程压力管路安全运行方式研究

本文分析计算了山西省阳泉市娘子关二期供水工程运行过程中突然停泵时的水力过渡过程,发现管道存在超过规范要求的负压,针对二级站压力管路的负压问题提出四种改善措施:降低管线高程,增加蝶阀,改善机组转动惯量,增加进排气阀。通过VB编程建立水锤计算模型,分别对四种措施进行比较分析模拟计算,并结合工程实际提出满足规范要求的合理防护方案,以期实现娘子关二级站的安全运行。