水下滑翔器的运动建模与分析

介绍了水下滑翔器的工作机理，对其沉浮阶段的滑翔过程进行了动力学分析，推导了滑翔器在垂直剖面上的动力学方程。论文深入分析了水下滑翔器稳态时的运动规律，以水下滑翔器试验模型为例，推导了其稳态运动参数，通过线性化与适当的简化，得到模型在垂直剖面上的运动状态方程，讨论了系统的可控性与可观测性，为水下滑翔器系统的开发设计和控制提供了理论依据，具有重要的指导意义。     

基于神经网络的平底结构砰击压力预报

对利用神经网络预报平底结构入水砰击压力的方法进行了探讨。首先利用仿真软件计算各种情况下平底结构入水所产生的砰击压力，以此形成训练神经网络的数据集。其次利用数据集对三层反馈式网络进行了训练，讨论了不同隐含层节点数对该非线性系统的拟合能力，并且对梯度下降法、动量修正法和基于优化的LM算法的有效性和精度进行了比较，最后得出了适合平底结构入水砰击系统的网络结构。     

应用Boussinesq方程对由航道开挖所造成水深结构的变化产生的异常波况数值模拟研究

本文应用Ｂｏｕｓｉｎｅｓｑ方程采用有限差分法建立了非线性波浪数值模式，并应用该模式对由航道开挖所造成的水深结构变化对波浪传播产生的异常现象进行了数值模拟研究。从结果分析可知，这种异常波浪局部增大现象是由于入射波与航道夹角过小，使波浪无法折射入航道，而在航道两侧反射并与直接入射波叠加的结果。因此对于由水深的变化产生的波浪反射现象也是不可忽视的     

隶属函数的方法进行等级预报及隶属函数的构造

模糊数学在气象、水文预报领域中已经得到广泛的应用。其中，用隶属函数的方法作预报对象的多等级长期预报，能取得较好的效果。本文简要介绍用隶属函数的方法进行长期多等级预报的基本思路和步骤，重点介绍在作上述预报过程中，构造隶属函数的一种方法。     

沉降监测多项式回归分析与神经网络预测

使用多项式和切比雪夫(Tchebyshev)多项式分别对沉降监测数据进行回归分析以预测未来沉降值,其中切比雪夫多项式的外推效果较好;应用前向BP神经网络对两种不同的单因子输入模式进行非线性函数逼近,并进行了不同采样步长的比较,实例表明将时间点作为网络的输入对沉降进行预测效果较好。     

分层海洋的内孤立波

本文从流体力学基本方程组出发,在非地转条件下导得了分层海洋的内孤立波方程—Kbv和mKdv方程,证实了在非地转条件下,一类海洋非线性波动是可以严格满足内孤立波方程的。在地转条件下采用f平面近似导出了KdV方程的演化形式一有源KdV方程,地转的影响含于源项中。由初步的分析得出,f对KdV方程的影响是微弱的。由已得的KdV和mKdV方程的解可知,内孤立波与线性波有着本质差别。     

潮汐资料的统计分析（二）

4．1 随机差分方程模式的建立前节所建立的潮汐资料统计模式(4)要求相继的潮位必须是相互独立，如果实际观测表明并非如此，譬如上一时刻的潮位高，下一时刻的潮位平均地说也高，则模式(4)自然不太合适。为此，我们将引入一个比模式(4)更一般的潮汐观测资料统计模式，即下面所谓随机差分方程模式：     

超浅海风暴潮的一个联合模型及其对渤海风潮的初步应用

1975年秦曾灏、冯士筰提出“超浅海风暴潮”理论及相应的动力学模型(简称秦、冯模型)，给出了风暴潮位预报方程及风暴潮流的解析解，经数值检验，该理论适用于渤海风潮，但涡动系数采用与深度无关的常数值，是物理假设上的一个弱点。