基于卷积神经网络的涵洞式直立堤波浪透射预测1)
2021-03-10赵西增徐天宇谢玉林吕超凡姚炎明
力学学报 2021年2期
赵西增 徐天宇 谢玉林 吕超凡 姚炎明,2) 解 静 常 江
∗(浙江大学海洋学院,浙江舟山 316021)
†(交通运输部天津水运工程科学研究所,天津 300456)
∗∗(天津水运工程勘察设计院,天津市水运工程测绘技术重点实验室,天津 300456)
引言
涵洞式直立堤一般指在胸墙位置处设置涵洞的重力式直立防波堤,其可连通港池内外的水体,避免港内出现泥沙淤积的情况,同时,波浪能量也可通过涵洞传入港池内部,影响港内的水动力特征以及泊稳情况.目前,众多学者对于涵洞式直立堤波浪透射问题的研究主要以理论分析、实验模拟及数值计算为主.文献[1]将Weigel 公式用于涵洞式直立堤波浪透射系数的计算,并基于实验结果提出了相应的修正系数以提高计算精度;文献[2]采用对称法结合特征函数对涵洞式直立堤的反射、透射系数进行了计算;文献[3]基于OpenFOAM 二次开发的CFD 求解器,对规则波作用下的涵洞内部水动力学特征进行了相关研究.但是,文献[4]指出由于波浪与直立结构物相互作用产生强湍动掺气水流,使其研究过程十分复杂.
近年来,随着机器学习技术的发展,传统水动力学问题迎来了新的求解理念.目前,已有众多学者将机器学习算法应用于波浪相关问题的研究.文献[5]采用BP 神经网络对波浪发电系统的输出功率进行计算.文献[6]基于GA-BP 神经网络对孤立波的爬高进行预测.文献[7]使用支持向量机以及神经网络对南海海域波浪的有效波高进行预测.文献[8]将神经网络……
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