简介:目前水利标准已经基本覆盖了水利行业的各个方面,水利标准信息化平台存在着巨大的社会需求.本文分析了水利标准信息化平台的发展现状和作用,从水利标准数据资源的整合、建立水利特色数据库群、平台架构及其有效措施等方面提出了水利标准信息专业服务平台的初步构建,指出了该平台可能带来的影响.
简介:针对某一水利工程中使用的双向止水铸铁闸门,利用ANSYS软件建立了三维有限元模型。在正、反向水头差均为10m的工况下,采用传统的薄板强度理论计算方法与三维有限元法进行比较与分析,结果表明两种方法的计算结果存在较大差异,最大应力与变形的结果误差高达30%~50%,其中传统经验公式的计算结果相对保守,导致铸铁闸门的制造成本加大,特别是当反向水头作用下最大应力和变形不在同一位置时,更加凸现。研究发现,根据铸铁闸门材料自身抗压/抗拉强度以及闸门正/反向受力和变形的变化情况,来分析相关规范要求的强度与刚度允许值时,存在不足之处,因此本文对闸门布置型式和门体的截面尺寸提出优化方案,降低其制造成本。
简介:气候变化和人类活动对流域水资源演变的影响程度不断加剧,对传统水资源评价技术方法提出了挑战.针对变化环境下缺资料地区传统水资源评价方法水量“还原”失真、水质水量评价分离、地下水和地表水评价分离等问题,本文采用了基于分布式水文模型SWAT的水资源评价方法,探讨了其评价原理、关键步骤和在缺资料地区的适用性等,并以西北内陆河玛纳斯河流域山区为例,比较了传统水资源评价方法和本文所用方法评价结果的差异.结果表明,本文所用方法在流域水资源评价精度、评价对象和水文要素的完整性、评价时段的灵活性上具有显著的优越性,证明利用具有物理机制的分布式水文模型有望实现水资源的动态、高效和快速评价,其评价原理可为水资源评价方法的改进提供一种新思路和技术支撑.
简介:造成中长期水文预报研究和预报困难的主要原因是水文现象本身的复杂性和不确定性,以及内部复杂的非线性关系,针对这些问题,本文建立了一种小波神经网络时间序列模型,并用遗传算法对小波神经网络的连接权值和伸缩变量、平移变量进行优化。使用这种模型对黄河三门峡站逐年月天然流量进行预报检验,并将检验结果与传统的小波神经网络和BP神经网络进行对比,从模型预报精度、趋势性和稳定性3个方面进行分析,分析发现,这种遗传算法优化的小波神经网络时间序列模型能够有效地克服传统的小波神经网络和BP网络容易陷入局部极小的缺陷,能够对水文现象的趋势性作出较精确的预测,具有良好的预报精度和稳定性。