【摘 要】
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浮力射流是自然界的基本流动之一,对同流环境中浮射流研究具有重要的意义。本文应用FLUENT软件中的雷诺应力模型封闭控制方程,采用SIMPLE算法进行求解,获得了同流环境下不同流速比时三圆形孔口热水浮射流的流场和温度场,并应用TECPLOT软件对计算结果进行后处理，得到了流场及温度场的分布图,给出了流速和温度的衰减变化规律和射流的轨迹线,以及速度和温度沿z方向的变化规律,从而为多孔热水浮射流的研究提
【机 构】
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西安理工大学 陕西西安 710048
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浮力射流是自然界的基本流动之一,对同流环境中浮射流研究具有重要的意义。本文应用FLUENT软件中的雷诺应力模型封闭控制方程,采用SIMPLE算法进行求解,获得了同流环境下不同流速比时三圆形孔口热水浮射流的流场和温度场,并应用TECPLOT软件对计算结果进行后处理，得到了流场及温度场的分布图,给出了流速和温度的衰减变化规律和射流的轨迹线,以及速度和温度沿z方向的变化规律,从而为多孔热水浮射流的研究提供了一定的参考价值。
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提出了建立基于B/S结构的梯级水电站优化调度系统。阐述了系统开发的目标和原則,进行了系统方案设计,构建了系统数据库,介绍了系统的开发和实现的功能,包括长期水文预报,短期水情测报,长期优化调度,短期优化调度等,计算结果可通过输出模块以多种形式输出,并可随时查询,实现了运行管理的办公自动化及综合报表输出；最后,进行了实际工程实例研究。
本文在圣维南方程基础上,采用假想窄缝法和虚拟流量法,并运用稳定性高的Priessmann隐格式建立长距离串联输水管线的连续充水数学模型。该模型改进传统的全程模拟方法,由程序预设参数判断水流是否处于恒定流状态,选择计算处于非恒定流状态的管道,可有效地节省计算时间。将该模型应用于南水北调天津干线有压系统充水,分析不同充水流量下产生的水击大小和对有压输水系统运行影响,结合充水天数得出安全的充水流量。
考虑长距离压入式通风沿程漏风量对隧洞內风流的影响,建立了独头掘进引水长隧洞通风三维尾k-ε重整化(RNG)数学模型。
本文以新疆八十一大坂引水隧洞TBM施工通风为例,研究了风管和洞內风压、风速的分布,揭示了漏风率沿程分布规律,得到了漏风率与压力之间的关系,分析了漏风口处风流和紊流动能分布,模拟结果表明:风管內风压风速、漏风率均沿程逐渐降低；沿程洞内风压逐渐升高,洞內风速则逐渐降低。漏风口附近紊流动
针对传统洪水预报方法中马斯京根法的局限,本文采用水力学模型模拟洪水在河道中的演进过程。根据淮河洪水预报的需要,对糙率、边界条件、初始条件、行蓄洪区和分洪道等进行了技术处理。将水力学模型进行了集成到淮河洪水预报系统中,达到操作简单,计算快捷,结果准确的目标。该模型对淮河2002～2005年洪水模拟情况表明,模型模拟精度高,完全满足洪水预报要求。本文工作对建立我国自主知识产权的洪水预报有重要意义。
本文以南水北调北中冯工程左岸排水倒虹吸为研究背景,通过三维数值模拟计算,对引江左岸排水倒虹吸的进口水流条件加以分析,论证合理经济的倒虹吸进口型式。研究中根据设计要求,确定进口水平段长度、斜坡段坡度等因素对倒虹吸管进口段的水流条件影响。研究结果对南水北调中线工程河北南段的左岸排水倒虹吸的设计提供了有价值的参考资料。
首先据黄河下游决堤洪水可能波及范围内的具体情况,通过分析论证,确定了所采用的数学模型为考虑对流项的二维非恒定流基本方程,离散方法采用显隐式交替的ADI法,网格为交错的矩形网格,并采用自动生成技术,分三时间层进行迭代计算。利用进行初步检验后的计算模型进行了黄河南岸郑州至兰考段大堤决溢四种方案二维非恒定洪水演进的计算。第一方案和第二方案模拟了参照38年陕县站洪水过程花园口决堤洪水演进情况,与历史观测值
亭子口水利枢纽坝址处河道顺直开阔,地形特点有利于工程分期施工及施工导流。该工程采用三期导流方案,围堰全年档水,导流运行时间长、流量大,不同时期导流建筑物又各不相同,需通过导流整体模型对导流期各项水力学参数进行试验研究。通过1:100定床整体水工模型,对一期土石围堰束窄河床后的流速流态、通航水流条件,二期导流明渠的泄流能力、流速流态、通航水力条件进行了试验研究。研究表明,一、二期导流工程水力参数满足
利用VB编程对水流数值模拟数据进行处理，实现向Surfer数据文件的自动转换,并用VB调用Surfer绘图函数,实现流场矢量图、冰盖下流速场纵向流速等值线图、三维线框图等图形的绘制,以及动态显示与输出这些图形。将模拟结果通过可视化的手段直观地显示出来,有利于观察和分析模拟结果。通过VB编制绘图界面,绘图任务简单明了,在绘图界面上点击各种功能按钮即可进行绘图,并用combo控件实现在一个接口程序中多
多变量灰色MGM(1,n)模型作为GM(1,1)模型的扩展和补充,能够反映各变量间相互制约、相互促进的关系。遗传算法具有全局最优性和并行性特点,本文利用遗传算法对多变量MGM(1,n)模型的参数进行优化,构建了基于遗传算法的MGM(1,n,q)模型。并举例对该模型进行了验证,结果表明基于遗传算法的MGM(1,n,q)模型优于MGM(1,n)模型,MGM(1,n)模型要优于GM(1,1)模型。
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