泄洪雾化预测是目前高坝建设中备受关注的热点问题之一。2005~2007 年,在国家自然科学基金委员会的支持下,课题组建立了泄洪雾化预测的人工神经网络预测模型,并结合小湾、双江口、瀑布沟等大型水电站,成功进行了泄洪雾化预测研究,有关成果均已得到工程运用,取得了显著的经济与社会效益。本项研究在前阶段研究成果的基础上,对泄洪雾化影响范围的中远区,进一步考虑风速场的影响,建立了雨雾扩散输移的数学模型,开发出人工神经网络方法与数值模拟计算相耦合的泄洪雾化预测模型,该模型能够充分吸收泄洪雾化人工神经网络预测模型在近区预测精度高与数学模型在中远区可以充分考虑环境风因素影响的特点,并避免上述两种方法各自的缺陷,解决了泄洪雾化近区溅水与远区对流扩散的空间衔接问题,提高了预测模型的可靠性与预测精度。
英文主题词Atomization;Predicting model;Neural network method;numerical simulation