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坡面流格子Boltzmann方法与Preissmann隐式差分法模拟
被引量：
4
1
作者
张小娜
冯杰
+1 位作者
张东辉
刘宁宁
《农业机械学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2014年第10期132-139,共8页
以D1Q5速度模型为例,时间多尺度分析为手段通过待定系数法来确定平衡态分布函数,将格子Boltzmann方法应用于坡面流运动方程;通过理想算例,以解析解为标准,比较了格子Boltzmann方法与应用广泛的Preissmann4点隐式差分法的计算精度。研究...
以D1Q5速度模型为例,时间多尺度分析为手段通过待定系数法来确定平衡态分布函数,将格子Boltzmann方法应用于坡面流运动方程;通过理想算例,以解析解为标准,比较了格子Boltzmann方法与应用广泛的Preissmann4点隐式差分法的计算精度。研究表明,对于模拟坡脚断面水深和单宽流量过程,格子Boltzmann方法的D1Q5模型的计算精度高于Preissmann 4点隐式差分法,尤其在退水阶段。对于达到平衡时间之前的坡面水深和坡面单宽流量,格子Boltzmann方法的D1Q5模型的计算精度也高于Preissmann 4点隐式差分法。但对于达到平衡时间之后的坡面水深和坡面单宽流量,格子Boltzmann方法的D1Q5模型在x=1 m点上出现了较大的相对误差,计算精度逊于Preissmann 4点隐式差分法。将格子Boltzmann方法应用于坡面流运动时,弛豫时间选择范围以[1,1.2]s为宜。
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关键词
坡面流
格子BOLTZMANN方法
preissmann
隐式差分法
D1Q5速度模型
弛豫时间
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职称材料
基于PINNs的圣维南方程组数据同化方法
被引量：
3
2
作者
方卫华
徐孟启
《水资源保护》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2023年第3期24-31,64,共9页
为提高河道水位流量数据同化的智能化水平,基于物理信息神经网络(PINNs)提出了圣维南方程组的数据同化方法。采用双输出网络结构解决双输出方程组的同化问题,以模拟的实测数据作为边界条件和初始条件,通过消融试验验证网络中加入时空映...
为提高河道水位流量数据同化的智能化水平,基于物理信息神经网络(PINNs)提出了圣维南方程组的数据同化方法。采用双输出网络结构解决双输出方程组的同化问题,以模拟的实测数据作为边界条件和初始条件,通过消融试验验证网络中加入时空映射缩放和平衡权重系数对同化模型的有效性,以及所提出同化方法在部分测值缺失情况下的鲁棒性。结果表明,一维非恒定流圣维南方程组的数据同化结果与Preissmann四点隐式差分法结果一致,且随着同化断面数量的增加,所获得的同化精度也稳步提升;基于PINNs的圣维南方程组数据同化方法有效,对非恒定流模拟具有较强的适应性。
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关键词
圣维南方程组
物理信息神经网络
preissmann
四点隐式差分法
数据同化
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职称材料
题名
坡面流格子Boltzmann方法与Preissmann隐式差分法模拟
被引量：
4
1
作者
张小娜
冯杰
张东辉
刘宁宁
机构
南京信息工程大学水文气象学院
中国水利水电科学研究院水资源研究所
江苏科技大学船舶与海洋工程学院
山东省水利工程管理局
出处
《农业机械学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2014年第10期132-139,共8页
基金
国家自然科学基金资助项目(41301037)
江苏省高校自然科学基础研究资助项目(11KJB170008)
水利部公益性行业专项资助项目(201301040)
文摘
以D1Q5速度模型为例,时间多尺度分析为手段通过待定系数法来确定平衡态分布函数,将格子Boltzmann方法应用于坡面流运动方程;通过理想算例,以解析解为标准,比较了格子Boltzmann方法与应用广泛的Preissmann4点隐式差分法的计算精度。研究表明,对于模拟坡脚断面水深和单宽流量过程,格子Boltzmann方法的D1Q5模型的计算精度高于Preissmann 4点隐式差分法,尤其在退水阶段。对于达到平衡时间之前的坡面水深和坡面单宽流量,格子Boltzmann方法的D1Q5模型的计算精度也高于Preissmann 4点隐式差分法。但对于达到平衡时间之后的坡面水深和坡面单宽流量,格子Boltzmann方法的D1Q5模型在x=1 m点上出现了较大的相对误差,计算精度逊于Preissmann 4点隐式差分法。将格子Boltzmann方法应用于坡面流运动时,弛豫时间选择范围以[1,1.2]s为宜。
关键词
坡面流
格子BOLTZMANN方法
preissmann
隐式差分法
D1Q5速度模型
弛豫时间
Keywords
Overland flow Lattice Boltzmann
method
preissmann
implicit
difference
method
D1Q5 velocity model Relaxation time
分类号
P642.11 [天文地球—工程地质学]
TV122 [水利工程—水文学及水资源]
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职称材料
题名
基于PINNs的圣维南方程组数据同化方法
被引量：
3
2
作者
方卫华
徐孟启
机构
水利部南京水利水文自动化研究所
水利部水旱灾害防御重点实验室
河海大学计算机与信息学院
出处
《水资源保护》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2023年第3期24-31,64,共9页
基金
江苏省水利科技项目(2021073,2020024)
应急管理部防汛抢险急需技术装备揭榜攻关项目(YJBA0821002)。
文摘
为提高河道水位流量数据同化的智能化水平,基于物理信息神经网络(PINNs)提出了圣维南方程组的数据同化方法。采用双输出网络结构解决双输出方程组的同化问题,以模拟的实测数据作为边界条件和初始条件,通过消融试验验证网络中加入时空映射缩放和平衡权重系数对同化模型的有效性,以及所提出同化方法在部分测值缺失情况下的鲁棒性。结果表明,一维非恒定流圣维南方程组的数据同化结果与Preissmann四点隐式差分法结果一致,且随着同化断面数量的增加,所获得的同化精度也稳步提升;基于PINNs的圣维南方程组数据同化方法有效,对非恒定流模拟具有较强的适应性。
关键词
圣维南方程组
物理信息神经网络
preissmann
四点隐式差分法
数据同化
Keywords
Saint-Venant equations
physics-informed neural networks
preissmann four point implicit difference method
data assimilation
分类号
TV91 [水利工程—水利水电工程]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
坡面流格子Boltzmann方法与Preissmann隐式差分法模拟
张小娜
冯杰
张东辉
刘宁宁
《农业机械学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2014
4
在线阅读
下载PDF
职称材料
2
基于PINNs的圣维南方程组数据同化方法
方卫华
徐孟启
《水资源保护》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2023
3
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职称材料
已选择
0
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