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水电站厂房结构振动响应的神经网络预测
  • ISSN号:0559-9350
  • 期刊名称:水利学报
  • 时间:0
  • 页码:6-13
  • 语言:中文
  • 分类:TV698[水利工程—水利水电工程]
  • 作者机构:[1]天津大学建筑工程学院,天津300072
  • 相关基金:国家自然科学基金(50679052,50538060)
  • 相关项目:高坝泄洪洞安全监测与诊断的理论方法研究
中文摘要:

水电站厂房结构振动主要是水力、机械和电磁三大类振源引起的,厂房结构与机组之间存在明显的耦联作用,厂房结构和机组振动系统呈明显的动态耦合效应和非线性特征。本文在对实测厂房结构与机组振动响应关系分析的基础上,提出应用神经网络预测方法可在不考虑结构精确的数学力学模型的前提条件下,得出被研究对象的非线性振动特性,即通过机组的振动和尾水脉动的监测数据预测厂房结构的振动。该方法应用于三峡水电站厂房结构的振动预测,结果与实测结果基本吻合。

英文摘要:

The vibration of powerhouse structures may be induced by hydraulics factors, mechanical and electromagnetic factors of the generating unit. It nonlinearly couples with the generating unit. On the basis of part of observation data, the artificial neural network method is applied to predict the vibration of power house in the Three Gorges Project according to the vibration of generating unit and water pressure fluctuation in draft tube. The validity of the predicted result is verified by another part of observation data.

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期刊信息
  • 《水利学报》
  • 北大核心期刊(2011版)
  • 主管单位:中国科学技术协会
  • 主办单位:中国水利学会 中国大坝工程学会
  • 主编:程晓陶
  • 地址:北京市复兴路甲1号中国水科院A座1117室
  • 邮编:100038
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  • 电话:010-68786221
  • 国际标准刊号:ISSN:0559-9350
  • 国内统一刊号:ISSN:11-1882/TV
  • 邮发代号:2-183
  • 获奖情况:
  • 国内外数据库收录:
  • 荷兰文摘与引文数据库,美国工程索引,美国剑桥科学文摘,日本日本科学技术振兴机构数据库,中国中国科技核心期刊,中国北大核心期刊(2004版),中国北大核心期刊(2008版),中国北大核心期刊(2011版),中国北大核心期刊(2014版),中国北大核心期刊(2000版)
  • 被引量:43715