高坝泄洪雾雨的强度和雾流分布范围研究进展

在水利枢纽附近一定范围内形成的雾化雨现象是高坝泄洪时不可避免的,雾雨不仅影响枢纽建筑物正常运行、交通安全、周围环境,还对大坝下游一定范围内的岸坡稳定性构成了直接的威胁.泄洪雾化流是一种很复杂的水-气和气-水的两相流,对它的研究涉及到很多方面,就实际工程而言,对泄洪水雾强度和分布范围的描述是其中的一个重点研究对象,其直接关系到工程的安全.本文总结多年来我国进行泄洪雾化研究的发展历程、泄洪雾化机理的认识、在对泄洪雾化机理认识的基础上,综述了学者们对泄洪雾化分布范围和强度的研究进展、分别评述了每种方法的优势和不足.从宏观的认识到定量的分析计算,对这一研究已经迈出了非常重要的一步,但由于泄洪雾化的复杂性,还难以给出准确的定量结果.随着研究的深入,泄洪雾化的研究成果会更加的深刻.     

基于人工神经网络的挑流冲刷预报

挑流冲刷的深度直接关系到大坝的安全,是泄洪消能工设计的首要依据。为此以200多组原型观测资料为依据,建立了旨在预测冲坑深度的改进向后传播(BP)神经网络模型和广义回归神经网络(GRNN)模型,并对影响BP模型精度的网络拓扑结构、数据处理方式以及网络学习算法进行了分析。利用这两种模型对10个工程的冲坑深度进行了预报,并与传统预报公式的计算结果作了比较。结果表明:这两种模型都能比较准确地对冲刷进行预报,并各自在一定范围内占优;如果将二者联合使用,则预测结果明显优于传统公式。     

浅析壅水溢流堰在挑流消能中的应用

根据水力学计算理论,结合某山区水库挑流消能设计的实际状况,提出了在挑流消能中设立壅水溢流堰来减小冲坑深度的创新理论,并建立了可精确计算的数学模型和程序;在实际的工程中也发挥了重要作用。     

双机制Stacking集成模型在短时交通流量预测中的应用

交通流量预测对于智能交通管理决策具有重要意义,为克服传统单一模型预测精度低、稳定性不足,同时为解决Stacking集成模型对基学习器输出信息利用率不高的问题,提出了一种双机制Stacking集成模型.双机制包括内机制和外机制,内机制通过在元学习器中引入注意力机制来调整网络中的特征信息,外机制通过在基学习器中融入动态权重...     

白沙水库—维泥沙数学模型及电厂取水方案计算

根据白沙水库的水沙运动特点和库区地形条件,考虑了悬移质、推移质泥沙及水库异重流因素建立了一维全沙不平衡非耦合数学模型．利用１９７９年～１９８７年连续９年的库区淤积量资料对模型进行了验证．在设计来水来沙及水库调节条件下,应用所建模型预演了未来３０年水库淤积对电厂取水口的影响．结果表明：白沙水库运行３０年后,输水洞上层闸门不会被淤死,仍能正常输水,保证电厂的取水发电．