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  • 简介:大花水水电站大坝防渗帷幕灌浆工程量大、施工场地狭窄,采用了全自动电脑控制集中制浆系统。该系统每小时可生产0.5:1水泥粉煤灰混合浆液6200L,至今已生产合格浆液2.52万m^3,满足了大坝防渗帷幕灌浆工程施工强度大、工期紧、质量要求高及清洁环保的要求,也取得了较好的经济效益。本文对全自动电脑控制集中制浆系统的选址、结构、工作流程及整个系统的控制要点进行了较全面的总结。

  • 标签: 水利水电工程施工 大坝防渗帷幕灌浆 全自动电脑集中制浆系统 设计与应用 大花水水电站
  • 简介:现代企业管理的核心是合同管理,作为水电施工企业,工程合同管理成为企业管理的重心,而工程合同管理的最前沿则是“索赔管理”。工程合同是施工企业的生存依据,索赔则是企业利益的捍卫者。索赔项目首先来源于“索赔点”,怎样去发现索赔项目的根本点,而索赔项目的成败关键则在于“证据”(包括合同文件、法律法规、施工基础资料等)。通过建立“索赔信息网络体系”,将有效地发现索赔点及搜集索赔证据。

  • 标签: 索赔 信息资源 信息网络体系 水电施工企业
  • 简介:《南水北调与水利科技》已与《中国学术期刊(光盘版)》电子杂志社有限公司签署《CAJ-N网络首发学术期刊合作出版协议》,从2017年11月15日起,凡经我刊审定录用的稿件(录用定稿)均率先在CAJ-N正式出版期刊网络版.以网络首发方式发表单篇论文是出版网络版的实质意义所在,对作者研究成果首发权、学术影响力,以及读者获取科技信息与知识的及时性具有重要意义.

  • 标签: 水利科技 南水北调 网络版 《中国学术期刊(光盘版)》 公告 学术影响力
  • 简介:虚拟专用网络(VirtualPrivateNetwork,简称VPN)是在公用网络上建立专用网络的技术。VPN技术以其独具特色的优势赢得了越来越多的企业的青睐。河北省水利水电勘测设计研究院结合企业自身组织机构及网络现状对VPN技术进行了分析,利用VPN技术的特点组建了本企业的虚拟局域网络平台,为全院自动化办公和开展三维协同设计奠定了基础。

  • 标签: VPN 应用实践
  • 简介:以某大坝沉降监测数据为例,利用Matlab软件的BP神经网络工具箱进行建模分析和预测。结果表明,滚动BP神经网络算法能较好地应用于大坝沉降数据的预测,具有良好的应用前景。

  • 标签: BP 神经网络 MATLAB 大坝 预测
  • 简介:针对径流量长期变化的因果关系复杂特性,常规的中长期水文预报模型又很难满足精度要求,提出了基于BP神经网络的来水量预测模型。结合实际径流数据,验证了模型的预报精度,可用来进行中长期水文预报。

  • 标签: 人工神经网络 BP模型 来水量 预测
  • 简介:分析了影响城镇日用水量的非线性因素,利用人工神经网络,选择影响城市日用水量的主要因素。建立城镇日用水量预测模型,并将该模型的预测效果与传统的日用水量模型预测效果进行比较,结果显示该模型的预测精度更高、所需时间更短、更适用于影响因素较多的城市日用水量的预测。

  • 标签: 人工神经网络 日用水量 预测模型 效果
  • 简介:为满足建设部和国家电力公司贵阳勘测设计研究院"十五"规划对综合信息管理系统建设的需求,充分利用内部局域网的优势提高勘测、设计及综合管理的水平和质量,本文对建设内部网络综合信息管理系统的必要性和可行性进行了初步探索.

  • 标签: 管理工程 网络综合管理 信息管理 系统流程
  • 简介:对非线性预处理在人工神经网络日径流预测中的适应过程进行了仿真和模拟.提出了非线性预处理(NLP)适用条件的解算思路,通过实测数据和模拟数据,研究了NLP的适用条件。推导出NLP在神经网络SISO系统中适合于日径流预测,不适用于周平均流量序列、旬平均流量序列和月平均流量序列的预测,提出了判断NLP神经网络SISO系统进行日径流预测的有效性标准——多年日径流拐点14百分位.并通过广西平乐水文站和四川宝珠寺水文站1973~2001年的日径流量进行对比预测,验证了该标准是合理的。

  • 标签: 水文预测 非线性预处理 适用条件 神经网络
  • 简介:水资源系统网络概化图绘制是进行水资源调配研究的重要基础,而利用GIS技术进行水资源系统网络图绘制是发展方向。从阐述目前水资源调配中网络概化图绘制过程中的问题着手,介绍了基于SuperMapObjects的GIS平台的水资源系统网络概化图软件开发技术,实现的功能和工作流程等,并利用该软件完成了黑河流域水资源调配中系统网络概化图的制作。

  • 标签: 水资源 网络概化图 SUPERMAP OBJECTS
  • 简介:近年来工控网络安全事件频繁发生,并且呈逐年递增趋势,造成的安全事件影响越来越大,甚至逐步威胁到国家安全。水利工程是国家关键基础设施的重要组成部分。随着“中国制造2025”和两化融合工作的推进,越来越多的智能设备、计算机技术和网络技术应用于工业控制系统,使工业控制系统极易遭到来自管理网或互联网病毒、木马以及黑客的攻击。文中主要介绍了水利工控网络安全的现状、在技术和管理方面存在的主要问题,以及引起水利工控网络安全问题的主要原因,重点阐述了水利工控系统网络安全防护工作要点及安全防护方案,并以水电厂工控系统为例给出了具体的防护措施。

  • 标签: 水利工程工控系统 工控系统网络安全 安全防护 风险评估
  • 简介:水动力模型在防洪决策支持系统中占有重要的地位,而系统的网络化由于其易发布、好维护等优点日益受到重视.本文对水动力模型网络化的体系结构进行了分析,提出WWW服务模型与客户机/服务器结构相结合的B/S/S(浏览器/WEB服务器/应用服务器)结构;讨论了水动力模型在该方案中的位置,提出将模型的表现、交互部分和计算部分分开,分别位于B/S/S结构中的三个部分.在此基础上本文就怎样实现上述的结构进行了讨论,对于其中的难点WEB服务器与应用服务器(计算部分)的交互,分析了可采用的多种技术:基于特定协议的Socket(套接字)、命名管道、RPC(远程过程调用)、COM(组件对象模型)、CORBA、RMI、DCOM(COM+),基于通用协议的WEBSERVICE(包括.NET和SUNONE两种WEB技术体系)等,提出了利用Socket技术实现WEB服务器与水动力模型计算部分进行交互的解决方案,并阐述了该技术的基本原理,以及在哈尔滨城市防洪决策支持系统中的运用实例.

  • 标签: 浏览器 WEB服务器 应用服务器结构 水动力模型 套接字技术
  • 简介:本文在分析影响作物蒸发蒸腾量的气象因子的基础上,以不同的气象因子组合为输入向量,以参照腾发量为输出向量,构建了气象资料不足情况下三种计算参数腾发量的BP神经网络模型BPET1、BPET2和BPET3.利用宁夏引黄灌区2000~2003年的逐日气象资料对所建模型进行反复训练和预测,并把预测结果与传统的Penman-Monteith公式计算而得的同期作物ET0值相比较.其中,BPET1的预测值与ETO值的相关系数平方为0.9914;BPET2的预测值与ET0值的相关系数平方为0.9917;BPET3的预测值与ETO值的相关系数平方为0.9854.研究结果表明,本文构建的模型计算精度较高,方法简便可行,能满足实际生产需要.

  • 标签: BP神经网络 参照腾发量 计算方法
  • 简介:岩体力学性质受结构面控制,表现出强烈的各向异性。同时工程地质师多年的实践认为岩石结构面是具有统计性的,因此岩体结构面网络模拟成为研究岩石力性质的新方向。其中裂隙网络渗流模拟,特别是三维裂隙网络的渗流计算是结构面网络模拟研究工作的重点和难点。又由于对于具有随机性裂隙网络渗流的计算,需要多次形成裂隙网络样本,并对每个样本进行多次计算,因此对渗流计算比确定性渗流提出更高的要求。本文基于将单个裂隙看作为一个不可压缩的二维各向同性多孔介质的假定,运用加权剩余法,推导了单裂隙渗流的边界单元法公式。通过将裂隙之间的交线看作为内部边界,推导了多裂隙相交时的边界单元法公式。利用FORTRAN90语言编制了相应的计算程序BIEMNF。为验证程序的正确性,利用计算实例进行了考核。

  • 标签: 岩石水力学 渗流 边界元法 裂隙网络
  • 简介:1计算机网络1.1网络计算机网络是将不同地理位置的多台具有独立功能的计算机通过某种通信介质连接起来,并以某种网络硬件和软件(网络协议、网络操作系统等)进行管理并实现网络资源通信和共享的系统。在传统的计算机网络中,简单地分为局域网和广域网。

  • 标签: 计算机网络 水利经济 水文测报 水利设计
  • 简介:黄土的湿陷起始压力是评价黄土湿陷性的重要指标之一.影响黄土湿陷起始压力的因素有很多,且各因素间并非独立,通过分析各物性指标间的相关性确定塑性指数、含水率、干密度作为影响黄土湿陷起始压力的因素.本文提出并建立了黄土湿陷起始压力的人工神经网络预测模型,选取新疆伊犁地区黄土的数据作为神经网络模型的学习和预测样本,将神经网络模型的预测结果与实际结果对比可知二者误差小于10%.利用陕西彬县黄土数据验证了网络模型的通用性,说明用人工神经网络方法计算黄土湿陷起始压力准确、可靠,建立了一种计算湿陷起始压力的新方法.

  • 标签: 湿陷起始压力 物性指标 人工神经网络 预测
  • 简介:在调水工程中,如果泵站站前水位过低,会危及泵站安全,如果水位过高,会危及周边安全,因此探寻调水工程中河渠湖库水位变化显得尤为重要.以南水北调东线山东段南四湖为研究区域,寻求不同起调水位、出入流量、泵站开启时间差的调水方案下泵前水位变化规律.先利用耦合模型对不同的调水方案进行数值模拟,然后选取23组调水方案及其数值模拟所得的泵前水位作为样本训练BP神经网络,建立BP神经网络调蓄水位预测模型并进行验证,最后利用预测模型对不同调水方案进行泵前水位预测.结果表明,BP神经网络预测模型具有很强的预测能力,预测模型结果与耦合模型结果泵前水位基本吻合,水深相对误差小于9.15%,而模型计算效率提升96.67%.

  • 标签: 调水方案 泵前水位 耦合模型 BP神经网络 预测模型