三峡库区滑坡地质力学模型试验技术研究

在三峡库区滑坡地质力学模型试验研究基础上，阐述了滑坡地质力学模型试验的研究现状。指出时间相似比在滑坡模型相似判据研究中须慎重选择；提出以重晶石粉系相似材料能较好模拟软土体滑坡；并介绍了模型相似材料测试中低参数指标测试存在的问题以及模型试验测试技术中的最新进展。     

拱坝三次样条曲线拱圈线型及优化研究

建立拱坝拱圈三次样条曲线模型，根据非线性规划町行域与最优解的理论。比较了抛物线、椭圆、双曲线和三次样条曲线线型的优劣，并采用复合形法对这些线型的拱圈进行了优化。结果表明，三次样条曲线拱圈最优。     

基于Web3D技术的工程施工可视化仿真应用研究

为了直观地表述水利水电工程施工过程和施工形象，并对来自工程施工的信息进行管理和分析处理．以提高水电工程施工过程信息化管理与决策水平，结合长江三峡工程二期厂坝施工的实践，应用VRML虚拟现实建模语言及PHP动态网页技术，实现了基于网络三维技术(Web3D)的水电工程施工过程可视化仿真和施工信息的交互式查询，为施工管理决策者提供了远程科学决策的信息支持．     

混凝土重力坝安全可靠性时变模型研究

已经投入使用的大坝,由于荷载、环境(包括自然环境和使用环境)及材料内部作用的影响,在使用了较长一段时间或遭受某次灾害作用(如地震或洪水)后,往往会发生不同程度的损伤破坏,其抗力和荷载效应都与初始理论设计状态有所不同.为此,研究已建重力坝抗力与荷载效应随时间变化的规律,找出大坝整体失效概率计算方法,为大坝整治维护提供依据.     

基于普通数码相机全数字摄影测量的理论与方法

论述了数码相机全数字摄影测量的基本理论与方法，分析了普通数码相机全数字摄影测量的特点，并对普通数码相机数字摄影测量的全过程给出了可行的处理方法与计算公式。     

氯盐环境下混凝土中锈蚀钢筋力学性能研究

基于试验、仿真及理论分析探讨了氯盐环境下混凝土中锈蚀钢筋的力学性能退化规律及其影响机理。通过对取自历时两年干湿循环混凝土试件中的214根锈蚀钢筋进行拉伸试验表明：当锈蚀率较小时，钢筋名义强度随之增加近乎线性下降；当锈蚀率较大时，钢筋名义、等效强度及延性均随之增加而下降；钢筋的屈服平台随锈蚀不均匀性增大逐渐缩短甚至消失；钢筋断裂形态随局部锈蚀特征变化；同等条件下细直径钢筋力学性能对锈蚀更敏感。就试验现象进行理论和仿真分析表明：钢筋的实际抗拉强度在锈蚀前后并无显著变化；钢筋名义强度的降低，主要是由于锈损引起横截面积减小导致抗力减小而造成的；锈蚀引起的钢筋面积减小、缺口效应及附加偏心作用是导致其伸长率减小的主要原因；附加弯矩作用是钢筋力与变形关系曲线中屈服平台缩短、消失的主要原因。     

梯级水库对澜沧江干流水温沿程变化的影响

21世纪以来,澜沧江流域开始兴建水电站,对整个澜沧江的生态环境将产生巨大影响。基于对澜沧江干流云南段进行3次沿程水温观测及水文历史数据,分析了澜沧江水温的沿程变化。采用插值法、数据均一化、显著性差异分析等方法分析了梯级水库对于澜沧江干流水温沿程变化的影响。通过分析发现:①建库前后澜沧江干流的全河段水温与纬度、高程呈明显的线性负相关关系;②从流域层面上来讲,澜沧江梯级水库的建设对澜沧江水温整体沿程变化无显著性影响。研究成果有助于从整个流域层面上认识水温沿程变化,从而对梯级水库建设下的水库群联合调度提供参考。     

三峡水库支流水华机理及其调控技术研究进展

三峡水库自2003年蓄水以来,水库干支流水环境状况及支流水华问题已成为广泛关注的问题,国内外不少科研单位及学者对此进行了大量的研究。本文在介绍三峡水库蓄水以来水库水质状态及支流水华情势的基础上,系统总结了关于三峡水库干支流水动力特征及其环境效应、水华机理及其调控措施的研究发现,并提出了有待进一步研究的内容。主要研究发现包括:(1)三峡水库蓄水后支流库湾普遍存在分层异重流现象,产生的原因是干支流温度差及泥沙浓度差引起的水体密度差,其中水体温度差是主要因素;(2)在分层异重流的驱动下,支流库湾水体呈现"双混斜"及"半U"型特殊水体分层模式,支流库湾营养盐也主要来自于水库干流倒灌;(3)流速变缓只是支流暴发水华的表观原因,分层异重流驱动下的混合层(Zm)与临界层(ZCr)的关系变化才是决定水华生消的关键;(4)水库水位升降可通过影响分层异重流的形态、改变支流水体分层状态进而调控支流水华的生消过程,基于此提出了防控支流水华的"潮汐式"生态调度方法。如何将上述新发现上升为具有三峡水库特色的系统理论与方法,实现支流水华的精准预测预报,开展能够协调水库传统效益和防控支流水华等生态效益的三峡及上游梯级水库群联合多目标优化调度实践,应是今后进一步努力的方向。     

基于遗传算法-支持向量机的水库叶绿素a浓度短期预测非线性时序模型

将支持向量机(SVM)法与遗传算法(GA)相结合,建立了基于GA-SVM的水库叶绿素a浓度非线性时间序列的短期预测模型。在建模过程中,采用遗传算法优化支持向量机的模型参数,同时利用相空间重构方法计算出时间序列的时间延迟和嵌入维数,确定出支持向量机的输入向量。最后将该模型用于对于桥水库的叶绿素a浓度时间序列进行短期预测。预测精度比单纯用人工神经网络方法有较大提高。