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题名基于腐蚀管道剩余强度评价模型不确定性的全概率分析
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作者
刘欣雨
朱立
贾彬
罗彬
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机构
西南科技大学土木工程与建筑学院
上海市建筑科学研究院上海市工程结构安全重点实验室
清华大学水利科学与工程国家重点实验室
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出处
《腐蚀与防护》
北大核心
2025年第5期37-44,共8页
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基金
四川省科技厅项目(2020JDTD0021,2020YFG0183)
上海市工程结构安全重点实验室课题(2019-KF04)。
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文摘
针对腐蚀管道剩余强度评价模型的不确定性,采用全概率数学方法进行评价分析。调研统计了237组腐蚀管道剩余强度试验数据,定义了模型因子ε,并基于试验数据计算了4种常用腐蚀管道剩余强度评价模型的模型因子。基于试验数据获得关于腐蚀管道剩余强度理论模型参数的多元回归方程f,以f代替ε进而优化腐蚀管道剩余强度模型公式。结果表明:模型因子与腐蚀管道剩余强度公式各参数具有相关性;修正后腐蚀管道剩余强度公式的预测值更接近试验值。全概率法适用于修正腐蚀管道剩余强度评价模型,解决其不确定性问题,为评价及优化腐蚀管道剩余强度评价模型提供了理论分析方法。
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关键词
管道腐蚀
剩余强度
模型因子
核心函数
模型不确定性
全概率
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Keywords
pipeline corrosion
residual strength
model factor
core function
model uncertainty
full-probability
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分类号
TG72
[金属学及工艺—刀具与模具]
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题名基于交叉小波的河流溶解氧变化特征及其关键影响因子
被引量：1
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作者
梁紫婷
李清雪
王博宇
孙健
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机构
河北工程大学能源与环境工程学院
清华大学水利工程系水利科学与工程国家重点实验室
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出处
《水电能源科学》
北大核心
2024年第12期59-63,共5页
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文摘
溶解氧是衡量河流健康和污染程度的重要指标,监测河流溶解氧并分析其变化具有重要意义。当前世界范围内河流污染严重,低氧问题频发,严重影响河流生态状况。为揭示河流溶解氧变化特征及其影响因素并解释低氧成因,以西枝江为研究对象,收集了2020年1月~2023年7月马安大桥下国控站点的7468组水质数据,利用交叉小波分析和多元线性回归对其进行分析。结果表明,该国控站点溶解氧浓度呈周期变化,变化趋势为季节性,并存在一致的日变化趋势;各时间尺度的变化受到多种因素作用,其中pH值和温度是溶解氧波动的首要因素,而在季节尺度还受到氨氮的影响;降水带来的营养盐和底泥上浮是低氧问题的首要因素。
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关键词
溶解氧
小波变换
影响因素
季节变化
交叉小波
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Keywords
dissolved oxygen
wavelet transform
influencing factors
seasonal variation
crossover wavelet
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分类号
X522
[环境科学与工程—环境工程]
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题名新型耦合数据驱动模型在降雨径流模拟中的应用研究
被引量：4
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作者
梁珂
阚光远
李致家
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机构
河海大学水文水资源学院
流域水循环模拟与调控国家重点实验室
水利科学与工程国家重点实验室
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出处
《水文》
CSCD
北大核心
2016年第4期1-7,共7页
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基金
国家自然科学基金项目(41130639
51179045)
+2 种基金
水利部公益项目(201501022)
中国水科院科研专项(JZ0145B052016)
中国水科院国际水利水电科技发展动态调研专项(JZ0145C102015)
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文摘
为解决传统数据驱动模型的不足,使其能实现降雨径流过程高精度连续模拟,提出新型耦合数据驱动模型——PEK,即:基于偏互信息的输入变量选择、基于新型集成神经网络的出流量预测和基于K最近邻模型的出流量误差预测。PEK模型具有以下特点:(1)提出了基于分离式选择策略和滑窗累积雨量的模型候选输入向量,并与基于偏互信息的输入变量选择方法联合使用,提高了输入信息的充分性和无冗余性,对建立精度高、泛化能力强的高质量模型意义重大;(2)提出了新型集成神经网络——EBPNN及其率定方法。联合使用NSGA-II多目标优化算法和早停止Levenberg-Marquardt算法,通过一次优化过程同时确定全局最优个体网络个数、各个体网络拓扑结构和网络参数。个体网络权重由基于AIC信息准则的权重优选方法确定。EBPNN在模拟精度和网络复杂度间取得了良好折衷,精度高、泛化能力强、率定结果客观;(3)PEK模型能够进行多步外推预报,实现了非实时校正模式下的高精度连续模拟,增长了预见期;(4)PEK模型不需要进行流域状态变量的计算,仅需初始出流量就可进行出流量的连续模拟。在呈村流域应用PEK和CLS两个数据驱动模型进行次洪降雨径流模拟及精度比较。结果表明PEK模型使用简便,模拟精度高于CLS模型,实现了多步外推的高精度连续模拟,增长了数据驱动模型的预见期。
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关键词
降雨径流模拟
非实时校正
数据驱动模型
PEK模型
最优化方法
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Keywords
rainfall-runoff simulation
non-updating
data-driven model
PEK model
optimization method
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分类号
P338.1
[天文地球—水文科学]
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