澳门友谊大桥“鹦鹉”台风的湍流特性实测和分析

为了探索、了解登陆台风强风过程的湍流特性和空间相关特性,利用设置在澳门友谊大桥主跨桥中相距30m的两台三维超声测风仪实测的"鹦鹉"台风过程数据,在数据可靠性、代表性判别基础上,采用谱分析、数值模拟和统计等方法,重点分析了"鹦鹉"台风过程的强风时段的平均风速和风向特征、湍流强度、湍流积分尺度、湍流功率能谱、空间相关系数和相干函数等.实测数据分析发现:(1)同步观测的两台测风仪获取的台风过程平均和湍流风特性变化均具有很好的一致性,台风的过程风速呈"M"型双峰分布,大于8级强风的风向转换了122°方位角;(2)台风眼壁强风区纵、横和垂直向湍流强度之比为1:0.96:0.36,与规范推荐的1:0.88:0.5相比,横向湍强更大,垂直向湍强较小;(3)台风眼壁强风区积分尺度增大,"鹦鹉"表现在其中心经过前的强风区湍流积分尺度是非台风风况的2倍左右;(4)脉动风空间相关性、相干函数曲线和衰减系数在台风过程的不同时刻存在显著差异,台风眼壁强风区水平向脉动风的空间相关性较强,水平空间相关谱随频率的衰减速度较慢,相干函数的衰减拟合系数C值最小为4.67,小于规范下限值;台风中心经过时刻衰减系数最大为27.75,也较规范给出的上限值大.上述"鹦鹉"的强风特征参数,部分地表征了台风强风的湍流和空间相关特性.     

地下水位气压效应的消除及主要气压影响分波的识别

气压变化对地下水位微动态存在影响,而地下水位微动态变化通常携带了大量构造活动和地震异常信息,消除地下水位的气压效应对于有效识别地震异常信息具有重要意义.通过识别地下水位中主要气压影响分波并分析其变化,可以进一步探求地震过程中含水层介质的变化,进而达到预测地震的目的.本文以2008年5月12日汶川地震为例,利用南溪、巢湖与邛崃井的地下水位与气压观测数据,进行了地下水位的气压效应消除和影响地下水位的主要气压分波识别研究.通过2种回归方法得到了消除气压影响后的校正水位;利用调和分析法结合频谱分析识别了影响水位波动的气压分波;对地震前后影响井水位变化的气压分波进行了对比研究,发现地震前后主要气压影响分波发生了改变,各气压分波振幅也有不同程度的增减,这可能与气压分波各自周期性变化有关,也可能是地震造成含水层特性发生改变从而使井水位对气压的响应改变所致.     

三门峡水库水沙调度过程的数值模拟研究

针对大部分水库调度模型中水沙输移计算大幅简化且与库水位计算过程间只有单向耦合的问题,本研究构建了基于激波捕捉式有限体积法与河网算法的库区水沙调度模型.该模型采用河段连接单元内水沙质量与动量守恒方程的准二维求解算法,河网算法可以反映干支流交汇角的影响,并且使用OpenMP技术实现了并行求解.该模型的水库调度模块将调度方案表示为5个触发条件和4个调度指令参数构成的调度规则表,由水沙动力学模型向调度模块提供入库监测断面的水沙条件与实时更新的水位库容关系,水库调度模块为水沙动力学模型提供库区下游边界条件,从而实现两者双向耦合.采用2020年三门峡库区实测水沙数据进行了模型验证,库区三个河段的水位、流量和含沙量计算结果与实测值相符,在坝前水位最快下降速度达到2.3 m/h的敞泄排沙时段,数值计算过程稳定且成功预测了出库沙峰.针对近年黄河来沙量减少而潼关高程下降趋势并不稳定的问题,应用模型开展了三门峡水库水沙调度过程的数值模拟研究,通过对不同的汛期和非汛期调度方案的模拟分析,初步确定了坝前控制水位对于年内库区冲淤量和潼关高程影响显著的时期,研究结果可以为三门峡水库调度方案进一步优化提供思路.     

基于工程安全和效益的水库清淤决策方法

淤积影响水库防洪安全和兴利效益,工程安全以及清淤成本与收益是当前水库清淤决策需要优先考虑的因素.引入工程安全因子和效益因子,针对加高大坝和机械清淤两种主要水库淤积管理方式,以两者分别降低的溃坝概率之比表征工程安全因子,以两者的投资回收期之比表征效益因子,再利用工程安全因子与效益因子构建了清淤决策模型,并根据淤积对工程安全的不同影响程度提出单因子决策或回归模型决策的因子权重与判别准则.通过在甘肃南营水库清淤工程决策中的应用,得出该水库适宜于采用机械清淤的结论,验证了模型的实用性和合理性,可为未来国家层面的水库清淤决策提供科学方法.     

考虑降雨预报的跨流域调水供水调度及其风险分析

建立考虑降雨预报的跨流域调水供水调度模型,利用决策树算法根据水库当前状态和GFS降雨预报信息获取跨流域调水规则,以确定跨流域调水量,然后进行水库供水调度;选择调水保证率,供水可靠性（缺水风险率）,供水恢复性,供水破坏率作为风险评价指标建立风险综合评价体系,对跨流域调水供水调度模型进行风险评估．实例表明,采用考虑降雨预报信息的跨流域调水供水调度模型较水库常规调度和优化调度,综合风险率低,且能有效的提高水资源的利用效率．     

三峡水库支流河口淤积及拦门沙形成风险研究

三峡水库库区分布有大小66条支流,水库蓄水后部分支流河口泥沙大幅度沉积,其形成拦门沙坎的可能性亟待揭示.本文以多期次水下地形为基础,辅以原型固定断面观测成果,基于DEM数字高程模型,计算和分析了三峡水库蓄水后库区支流河口段泥沙淤积量及其沿程、平面的分布特征,研究了三峡库区主要支流河口泥沙堆积形态及成因.结果表明,三峡水库蓄水后2003年3月～2011年11月间库区支流累计淤积泥沙1.8亿m3.水库蓄水使得支流河口段水动力条件减弱是泥沙淤积的根本原因,支流来沙、倒灌泥沙及交汇段干支流河势影响泥沙淤积幅度和范围.三峡水库支流河口段淤积的泥沙以干流倒灌为主,支流来沙堆积的现象也存在,随着干支流来沙量趋于减少,支流河口淤积形成拦门沙坎的风险较小.     

水库汛限水位动态控制方案优选方法研究

水库汛限水位动态控制方案的优选在水库调度中具有非常重要的作用,选择满意的汛限水位能够在保证防洪安全的前提下达到充分利用洪水资源的目的.目前,方案优选的方法很多,本文首次把模糊信息熵物元评价法应用于汛限水位动态控制方案优选中.此方法先构造各类复合物元,其次建立评价模型,最后按模糊信息熵大小排序,选出满意方案.在确定权重时,采用了基于博弈论的组合赋权法,将经验和数学权重组合,消除了单一权重法的片面性.最后,以碧流河水库汛限水位动态控制方案优选为例,采用该方法进行优选,优选结果与模糊优选模型的结果一致,验证了其可行性.     

三峡工程泥沙问题解决途径与运行效果研究

泥沙问题是三峡工程的关键技术问题之一,在三峡工程论证、设计、建设和运行的各个阶段,针对重大的工程泥沙问题进行了系统和持续的研究,提出了相应的解决方案.本文对三峡工程采用的减缓水库泥沙淤积与保持长期有效库容的运用方式、水库变动回水区港口与航道泥沙问题治理措施、枢纽引航道与电站引水防沙布置方案、坝下游河道长距离冲刷预测、河势变化及对航道影响的对策等进行了分析总结.2003年三峡水库蓄水运用以来水库淤积和坝下游河道冲刷情况分析表明:水库泥沙主要淤积在死库容,有效库容损失较少,库区航运条件得到大幅改善;坝下游河道发生长距离冲刷,冲刷强度不断向下游发展,河势总体基本稳定;长江中下游航道经过治理,航道维护水深有了较大提高.三峡工程泥沙问题的解决方案已得到初步检验,泥沙问题及其影响基本未超出论证与初步设计的预测.本文还对今后一段时期需要进一步研究的泥沙问题提出了建议,包括水库优化调度、坝下游河道冲刷、江湖关系变化和长江口演变等.     

气制动ABS电磁阀压力动态特性研究

为了解决ABS气动系统建模过程中采用一、二阶系统模型所出现的压力估计不精确和电磁阀动态特性过于简化等问题,基于某客车压力调节器,设计了ABS气压系统试验平台。通过改变电磁阀的控制信号对制动气室入口处的压力动态特性进行了测试分析;采用回归分析的方法对压力特性曲线进行了参数辨识;综合考虑气室初始压力、电磁阀开关滞后等影响因素建立了气压电磁阀的压力特性等效模型并进行了验证。试验与仿真结果吻合,表明所建立的模型和测试系统是有效的。     

瞬时孔隙水压力作用下的降雨滑坡稳定性响应分析: 以香港天然降雨滑坡为例

短期集中降雨过程造成的瞬时孔隙水压力的变化是诱发大多数浅层滑坡的主要因素. 在GIS的支持下, 以香港浅层降雨滑坡为例, 采用基于非饱和渗流理论的瞬时降雨响应模型对滑坡稳定性的瞬时孔隙水压力的响应行为特征进行了深入探讨. 对典型降雨过程中的孔隙水压力和滑坡稳定性在时间(降雨过程)和空间(不同深度和平面位置)上的响应行为和分布规律进行了详细分析和讨论, 并与孔隙水压力的实测结果进行了对比. 重点对不同岩土类型和不同渗透性质的斜坡的稳定性在降雨过程中的响应规律和特征进行了对比分析. 同时讨论了前期降雨和不透水下垫面等因素对斜坡稳定性的影响, 以及孔隙水压力的降雨响应时间等特征. 通过研究, 可以更好地理解降雨对滑坡作用的水文过程和诱发机制, 为进行有效的滑坡风险性分析和预测预报提供科学依据.     

列车通过大跨度桥梁桥塔区域过程中的风-车-桥耦合动力分析

大跨度桥梁位于强横风环境时,桥塔的遮挡作用会使列车进出桥塔区域时车体受到的风力发生变化,这种风荷载的突变效应会对车辆的动力响应造成影响,此外车辆动力响应的改变还会影响桥梁的动力响应.本文以瓯江大跨公铁两用悬索桥为工程背景,以快速谱分析模拟风场,对桥梁子系统施加抖振风力,对桥梁子系统施加稳态风力,考虑桥塔宽度与车辆长度的关系,建立风-车-桥耦合系统运动平衡方程,以全过程迭代法求解该方程,分析计算了不同车速与风速下桥塔遮风效应对车辆桥梁动力响应的影响.结果表明风速和桥塔宽度越大,车辆的动力响应越大,而桥梁动力响应受桥塔遮风效应影响很小.     

基于一元线性回归由风速传感器测量值推导巷道平均风速

通过试验数据建立了风速传感器的测量值与平均风速之间的一元线性回归方程,并对拟合效果进行了评价。对参数的判断表明该方程是有效的,可以近似地把风速传感器的测量值转换成平均风速值,并在相同的巷道长度、相同的风流速度、不同断面下用Comsol模拟了风速流场分布情况。     

层次分析法评价降雨对滑坡稳定性的影响

利用层次分析法建立了万塘滑坡危险度评价模型,综合考虑降雨、地震、人类工程活动、库水位、地形地貌、地层岩性和岩层组合结构七个方面的因素,对三峡库区万塘滑坡进行危险度评价,并与传统的刚体极限平衡法相比较验证。通过重点定量分析降雨对万塘滑坡稳定性的影响程度,验证了降雨在滑坡稳定性中所起的关键作用,为滑坡灾害预防提供依据。     

Wind power prediction based on wind speed forecast using hidden Markov model

This study examines a new approach for short-term wind speed and power forecasting based on the mixture of Gaussian hidden Markov models (MoG-HMMs). The proposed approach focuses on the characteristics of wind speed and power in the consecutive hours of previous days. The proposed method is carried out in two steps. In the first step, for the hourly prediction of wind speed, several wind speed features are employed in MoG-HMM, and in the second step, the results obtained from the first step along with their characteristics and wind power features are used to predict wind power estimation. To increase the prediction accuracy, the data used in each step are classified, and then for each class, one HMM with its specific parameters is used. The performance of the proposed approach is examined using real NREL data. The results show that the proposed method is more precise than other examined methods.     

Algorithmic randomness in empirical data

According to a traditional view, scientific laws and theories constitute algorithmic compressions of empirical data sets collected from observations and measurements. This article defends the thesis that, to the contrary, empirical data sets are algorithmically incompressible. The reason is that individual data points are determined partly by perturbations, or causal factors that cannot be reduced to any pattern. If empirical data sets are incompressible, then they exhibit maximal algorithmic complexity, maximal entropy and zero redundancy. They are therefore maximally efficient carriers of information about the world. Since, on algorithmic information theory, a string is algorithmically random just if it is incompressible, the thesis entails that empirical data sets consist of algorithmically random strings of digits. Rather than constituting compressions of empirical data, scientific laws and theories pick out patterns that data sets exhibit with a certain noise.     

小流域水土保持信息管理系统设计与实现

以官厅、密云水库上游为研究区域，构建了以微观地理单元一小流域为对象的水土保持信息管理系统，本文就其主要功能与结构进行了详细描述。该系统以小流域为对象，采用数据库和空间数据引擎技术，实现了小流域水土保持监测信息全要素、多专题、分层集成存储。在此基础上，面向小流域实现了水土保持环境背景数据及专题信息综合分析、小流域治理措施评价，应用相关治理效益计算方法及指标对治理成效进行治理效益分析等。从而集数据库存储、数据综合分析、信息挖掘、治理成效评价等功能于一体，实现了小流域信息的全息化描述和一体化管理。系统采用C／S（客户机／月艮务器）结构模式，基于Oracle和ArcSDE实现空间数据和非空间数据存储管理。在数据库服务基础上，客户端系统以ArcGIS Desktop产品ArcMap为开发平台，采用COM组件技术ArcObject，以MS Visual Basic for Applications（VBA）来实现。     

基于Origin的风机风量测试数据处理研究

根据金川二矿主风机风量测试过程中遇到的风量测点不足、不能反映风机实际风量的问题,运用一元流体运动模型和流体在管道中速度分布规律的相关理论知识,结合Origin软件的曲线拟合功能,拟合出风硐内风速分布规律曲线,进而求出风硐风速及风机风量.经过工业验证符合实际在误差要求范围之内,具有工业应用价值,为风机风量测试提供了一种新...     

基于混沌-RBF神经网络的风电场风速预测

在利用风速时间序列具有混沌特性的前提下,将相空间重构和RBF神经网络结合的混合算法用于风电场风速预测。通过实例仿真计算对比表明,该混沌-RBF神经网络的混合算法可以进一步提高预测准确度。     

Step-ahead spot price densities using daily synchronously reported prices and wind forecasts

This paper uses non-linear methodologies to follow the synchronously reported relationship between the Nordic/Baltic electric daily spot auction prices and geographical relevant wind forecasts in MWh from early 2013 to 2020. It is a well-known market (auctions) microstructure fact that the daily wind forecasts are information available to the market before the daily auction bid deadline at 11 a.m. The main objective is therefore to establish conditional and marginal step ahead spot price density forecast using a stochastic representation of the lagged, synchronously reported and stationary spot price and wind forecast movements. Using an upward expansion path applying the Schwarz (Bayesian information criterion [BIC]) criterion and a battery of residual test statistics, an optimal maximum likelihood process density is suggested. The optimal specification reports a significant negative covariance between the daily price and wind forecast movements. Conditional on bivariate lags from the SNP information and using the known market information for wind forecast movements at t₁, the paper establishes one-step-ahead bivariate and marginal day-ahead spot price movement densities. The result shows that wind forecasts significantly influence the synchronously reported spot price densities (means and volatilities). The paper reports day-ahead bivariate and marginal densities for spot price movements conditional on several very plausible price and wind forecast movements. The paper suggests day-ahead spot price predictions from conditional and synchronously reported wind forecasts movements. The information should increase market participants spot market insight and consequently make spot price predictions more accurate and the confidence interval considerably narrower.     

基于AFSA算法的掘进机外喷雾效率最高的参数优化设计

为了提高掘进工作面的降尘效率,通过对喷雾降尘机理的研究,分析了影响降尘效率的因素,建立了纵轴式掘进机外喷雾降尘效率的数学模型.以外喷雾降尘效率最高为优化目标,采用人工鱼群算法(AFSA)对喷雾压力、喷嘴和工作面的距离、喷嘴直径和喷嘴的雾化角进行了优化.优化的结果表明,在保证一定的雾流流量和一定的雾粒存活时间的条件下,喷雾的耗水量减少了3.48％,降尘效率增加了15.33％.该项研究对于合理设计掘进机外喷雾参数,提高喷雾降尘性能,改善掘进工作面环境等具有一定的指导作用和参考价值.