基于流-固-损伤全耦合模型的裂隙型岩溶突涌水数值模拟

岩溶地区隧道建设频遇突涌水灾害,裂隙型突涌水勘察与预测难度极大、致灾风险高。为揭示裂隙型岩溶突涌水机理与明确前兆信息,本文基于“流-固-损伤”耦合模型对裂隙型岩溶突涌水致灾机理与临界条件展开研究。通过公式推演与多场耦合数值分析得到以下结论：(1)建立了完整的“流-固-损伤”耦合裂隙型岩溶突涌水致灾机理数学模型,并论证其可行性与合理性;(2)分析了不同溶腔水压工况下,隧道拱顶围岩位移演化规律。结果表明,裂隙型岩溶突涌水与富水溶腔水压高度相关;(3)分析了临界突水条件下围岩特性,提出了“缓慢增长段-快速增长段-位移失控段”的三阶段裂隙型岩溶突涌水围岩位移演化规律。     

基于双深度神经网络的光功率预测方法

光伏发电是新兴的清洁能源发电方式之一,其光功率受辐照度等环境因素影响较大,导致注入电网的电量不稳定。采集的环境数据能准确预测发电量变化趋势,对电网平稳运行具有重要意义。现有光功率预测方法大多采用单个模型构建预测结构,当面对不同环境数据时预测结果不够稳定。文中提出一种基于双深度神经网络的光功率预测方法,该方法以BPNN(back propagation neural networks)和LSTM(long short term memory)为基础判别器,并通过遗传算法将二者融合为更加精确和鲁棒的光功率预测模型。在东北电网实际数据集上的实验结果表明,相比现有单一神经网络模型,文中提出的方法具有更高的判别精度,且预测结果更加稳定。     

大熊猫国家公园岷山片区生态网络构建与优化

大熊猫国家公园岷山片区是局域种群数、大熊猫数最多的片区，构建生态网络是保护片区生态环境、助力片区建设的重要技术手段。基于生态系统服务价值及连通性计算，选定生态源地，通过最小阻力模型构建阻力面，构建生态廊道和节点，对由源地、廊道、节点构成的生态网络进行评价，并提出合理的优化建议。结果表明：研究区构建的网络中，生态源地空间分布不均，呈现中部、东部多，北部少，南部无的格局；生态廊道和节点主要分布在北部及中部，平武县境内最为密集；生态网络连通性低，构建成本耗费高，但生态廊道的连通性和生态节点的连接率高；优化后的生态网络各项指标除成本耗费居高不下外，其余指标均有提高。大熊猫国家公园岷山片区生态网络的构建与优化，可为大熊猫国家公园岷山片区生态网络建设和生态保护提供科学依据。