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121.
利用有限差分法,模拟了桑沟湾海域大潮期间小海大坝未打开与小海大坝打开后的潮流场。指出小海大坝打开后对桑沟湾的流场没有影响,只有小海入口处余流值增大。并根据实测资料分析了该湾的潮汐潮流性质。 相似文献
122.
杭州湾的三维水流数值模拟 总被引:2,自引:1,他引:2
建立了一个基于σ变换和内外模式分裂技术三维水流数学模型,采用有限节点法(平面)和变步长差分法(σ向)对方程进行了离散;通过风生流和环岛水流两个理论模式对所建模型进行了校验,并将该模型应用到杭州湾的三维水流数值模拟中,效果良好,所建模型垂向分辨率高,简单实用,可应用于河口,海岸,湖泊等大范围水域的水流数值计算。 相似文献
123.
基于广义Winkler弹性地基梁理论的梯形渠道冻胀力学模型 总被引:2,自引:0,他引:2
寒区渠道衬砌冻胀破坏现象普遍,而渠道的防冻工程设计大多依赖工程实践经验和定性认识,具有一定的随意性和盲目性,对衬砌结构所受的冻胀力计算缺乏简明、合理的方法。考虑冻土与衬砌的相互作用和冻土地基的连续性,基于广义Winkler地基梁理论并结合有限差分法,推导了渠道衬砌板冻胀挠曲线微分方程,建立了梯形渠道冻胀力学模型,给出了衬砌渠道法向冻胀力及切向冻结力的计算方法。同时,考虑渠道衬砌冻胀破坏的极限承载力以及冻胀过程中坡脚上抬位移对实际冻胀力的削减和释放效应,避免了冻胀力及衬砌结构内力计算值过大。为验证模型的合理性,以甘肃省靖会总干渠梯形渠道为研究对象,对其进行冻胀破坏计算。结果表明:模型由于考虑了衬砌结构与冻土间的相互作用,渠道衬砌板法向冻胀力呈非线性分布,修正了工程力学模型线性分布假设;与工程力学模型相比,冻胀力数值在坡脚处增大、跨中减小、底板上增大,计算结果更符合工程实际。研究提出的冻胀力学模型科学合理,简便快捷,具有更好的通用性,可为寒区渠道的抗冻胀设计提供参考。 相似文献
124.
基于Longuest-Higgins(1963)非线性海浪模型,在有限水深且存在均匀背景流的条件下,根据Song(2006)给出的波面位移二阶表达式,采用Combi海浪频谱计算了海表面定点波面位移时间序列和波面位移概率统计分布。分析了波面位移统计分布随风速、水深、反波龄和均匀背景流的变化特征和规律以及不同海况条件下二阶非线性项对波面位移统计分布的影响。结果表明:二阶非线性项使波面位移分布偏离正态分布,二阶非线性作用受风速、水深、反波龄和均匀背景流的影响。风速增大、水深降低、反波龄减小或者均匀背景流和风速传播方向相反均使波面位移二阶非线性项的作用加强,无因次波面位移概率密度分布的偏度和峰度随之增大,反之则二阶非线性项作用减弱。当均匀背景流和风速相同时,虽然使非线性项的作用减弱,但平均波面位移反而比静止水平面降低。当均匀背景流和风速相反时,虽然使非线性作用增强,但平均波面位移反而趋于静止水平面。得到如下结论:二阶非线性项对于波面位移有显著影响,数值模拟波面位移需要增加二阶非线性项。通过以上研究,提高了数值模拟波面位移的准确性,而波面位移是海浪最基本的特征量,从而增强了海浪模拟和预报的准确性,对海洋工程、海–气相互作用、上层海洋动力学等具有重要意义。 相似文献
125.
126.
由于轨道影像具有较高的灰度相似性,传统一阶Harris算法提取轨道影像特征存在时间效率低、特征点聚簇等负面问题,文章针对已有Harris方法的不足,提出了一种基于图像分块自适应阈值的二阶导数Harris特征点检测算法,采用自相关矩阵兴趣值识别轨道图像特征点,并分别对有砟与无砟铁路轨道影像开展特征点提取。实验结果表明,二阶Harris算子在轨道近景影像特征点提取方面具有较高的计算效率,所提取出轨道影像特征点满足均匀分布的空间特征,有效避免了传统方法特征点的聚簇现象。 相似文献
127.
针对处理运动界面问题的流体体积函数(VOF)法,给出了一种高分辨率的运动界面捕捉方法.该方法采用五阶高精度和高分辨率的加权本质无振荡(WENO)有限差分格式离散VOF函数的空间导数;采用四阶Runge-Kutta方法离散时间导数;采用LocalLax-Friedrich通量作为数值流通量.用该方法对旋转流场和剪切流场中的运动界面追踪,结果表明该方法有较好的适用性和精确性. 相似文献
128.
129.
有限差分法探地雷达波动方程偏移成像 总被引:9,自引:2,他引:9
在探地雷达(Ground-Penetrating Radar,简称GPR)剖面中,由于绕射波的存在,使得资料的处理解释十分困难,其结果的准确性与真实度也会降低。针对这一问题,作者提出了探地雷达有限差分波动方程偏移法,首先进行了理论模型的实验分析,在此基础上我们对实测GPR剖面资料进行分析处理,取得了较好的成果。 相似文献
130.
利用 FUZZY数学二阶综合评判模型 ,是指在评判空间 :S=(X,U,R)上进行一级综合评判 ,求出评价指数向量 D1 、D2 、D3。再令 U1 =(D1 、D2 、D3) ,于是 R1 :X* U→ [0 ,1],然后在新的评价空间 ,S1 =[X、U1 、R1 ]上进行综合评判 ,求出二阶评判指数向量 D={ f1 、f2 …fm} ,并以指数的大小来决定 X1 、X2 、X3…Xm 的先后次序 相似文献