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三峡区间降雨往往在汛期集中发生,一旦与上游洪水叠加,会对三峡防洪产生不利影响。为探究三峡区间降雨与长江上游洪水的遭遇规律,本文基于阿基米德Copula函数建立三峡区间年最大降雨和长江上游年最大洪水的联合分布,从时间遭遇和量级遭遇(包括峰值和过程)两方面解析两者遭遇的风险特征。结果表明,区间降雨和上游洪水发生时间遭遇呈双峰型,区间年最大日面雨量、7日面雨量一般早于上游年最大流量、7日洪量发生;设计频率越大,发生区间降雨和上游洪水峰值和过程遭遇的风险也越大,且发生峰值和过程遭遇时,区间降雨早于上游洪水的遭遇风险较大;同一设计频率发生过程遭遇的风险要大于峰值遭遇的风险。研究成果可为三峡水库防洪调度提供参考。 相似文献
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为研究辫状河道水流运动规律,应用计算流体力学Fluent软件,基于Realizable κ-ε湍流模型及水气二相流流体体积函数法(VOF)模型,建立了辫状水槽水流的三维数学模型,模拟了辫状水槽4种工况下不同尺寸的流场分布,并对比分析了数值结果与实测资料。结果表明,数值模拟能较好地反映流场分布规律;支槽分离区的尺寸与支槽宽度、水深位置及支槽中间沙岛长宽比相关。 相似文献
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基于图像的3维重建旨在从一组2维多视角图像中精确地恢复真实场景的几何形状,是计算机视觉和摄影测量中基础且活跃的研究课题,具有重要的理论研究意义和应用价值,在智慧城市、虚拟旅游、数字遗产保护、数字地图和导航等领域有着广泛应用。随着图像采集系统(智能手机、消费级数码相机和民用无人机等)的普及和互联网的高速发展,通过搜索引擎可以获取大量关于某个室外场景的互联网图像。利用这些图像进行高效鲁棒准确的3维重建,为用户提供真实感知和沉浸式体验已经成为研究热点,引发了学术界和产业界的广泛关注,涌现了多种方法。深度学习的出现为大规模室外图像的3维重建提供了新的契机。首先阐述大规模室外图像3维重建的基本串行过程,包括图像检索、图像特征点匹配、运动恢复结构和多视图立体。然后从传统方法和基于深度学习的方法两个角度,分别系统全面地回顾大规模室外图像3维重建技术在各重建子过程中的发展和应用,总结各子过程中适用于大规模室外场景的数据集和评价指标。最后介绍现有主流的开源和商业3维重建系统以及国内相关产业的发展现状。 相似文献
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梯级水库水沙联合优化调度多目标决策模型及应用 总被引:4,自引:3,他引:1
针对梯级水库运用过程中蓄水与排沙之间的矛盾,首先建立了梯级水库防洪、发电调度及泥沙冲淤计算子模型;然后,以水库防洪、发电、航运和泥沙冲淤为基本目标,建立了梯级水库水沙联合优化调度多目标决策模型,并采用约束法和加权理想点法进行非劣解求解和评价;最后,将该模型应用到溪洛渡-向家坝梯级水库汛末蓄水时间的研究中,得到了梯级水库蓄水时间与多年平均发电量和库容淤损率之间的非劣解集,并给出不同目标权重下满足梯级水库发电和减淤要求的最佳蓄水方案,为研究和解决多沙河流梯级水库水沙联合调度问题提供了技术手段。 相似文献