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公开(公告)号：CN113701988B
公开(公告)日：2023-06-30
申请号：CN202110837443.6
申请日：2021-07-23
Applicant: 水利部南京水利水文自动化研究所
Abstract: 本发明公开了一种冰‑岸/坝相互作用力成套监测装置与方法，其中装置包括悬挂在冰层内不同位置若干应变计组、冰无应力计、冰和水温度计；同时也包括岸或坝体内埋设的孔隙压力计、应变计组、温度计以及岸上的气象站和积雪监测设备。方法包括：根据现场冰水‑岸的特征参数建立冰水与库岸或坝分离数值模型，其中冰水‑岸或坝界面设置相互作用非线性正应力和剪应力边界条件，岸或坝建立有限元模型、近岸冰水建立精细有限元‑无限元耦合数值模型。采用多场耦合模型通过数值计算获得多工况下训练和检验样本，构建泛化最优的Transformer模型；应用时基于最优模型和相关实测数据反演冰‑岸界面应力分布，获取冰‑岸界面相互作用。本发明能获得冰‑岸界面拉、压、剪等复杂相互作用。
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公开(公告)号：CN113701988A
公开(公告)日：2021-11-26
申请号：CN202110837443.6
申请日：2021-07-23
Applicant: 水利部南京水利水文自动化研究所
Abstract: 本发明公开了一种冰‑岸/坝相互作用力成套监测装置与方法，其中装置包括悬挂在冰层内不同位置若干应变计组、冰无应力计、冰和水温度计；同时也包括岸或坝体内埋设的孔隙压力计、应变计组、温度计以及岸上的气象站和积雪监测设备。方法包括：根据现场冰水‑岸的特征参数建立冰水与库岸或坝分离数值模型，其中冰水‑岸或坝界面设置相互作用非线性正应力和剪应力边界条件，岸或坝建立有限元模型、近岸冰水建立精细有限元‑无限元耦合数值模型。采用多场耦合模型通过数值计算获得多工况下训练和检验样本，构建泛化最优的Transformer模型；应用时基于最优模型和相关实测数据反演冰‑岸界面应力分布，获取冰‑岸界面相互作用。本发明能获得冰‑岸界面拉、压、剪等复杂相互作用。
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公开(公告)号：CN112504141A
公开(公告)日：2021-03-16
申请号：CN202011326333.5
申请日：2020-11-24
Applicant: 水利部南京水利水文自动化研究所
IPC: G01B11/06
Abstract: 本发明提供了全场景冰厚智能监测方法及系统，基于冰面积雪厚度、冰上表面雷达测距数据、环境温度以及利用视频图像结合残差网络获取到的风速场和雪雾浓度场，利用轻量化递归神经网络Bi‑LSTM确定冰上表面高程；基于冰下表面超声测距数据、水温以及利用水下超声图像结合残差网络获取到的冰下水流速场和悬浮泥沙浓度场，利用轻量化递归神经网络Bi‑LSTM确定冰下表面高程；基于冰上表面高程和冰下表面高程确定冰厚。本发明充分考虑冰面有无积雪、温度变化以及风雪雾干扰等条件，计算的冰厚数值更精确，通过提供的全场景冰厚监测系统有效提高了各类环境下的测量精度、维护维修的方便性和设备设施的正常使用寿命，具有自适应、自修正和自率定等智能特点，具有广阔的应用推广价值。
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公开(公告)号：CN112504141B
公开(公告)日：2022-03-29
申请号：CN202011326333.5
申请日：2020-11-24
Applicant: 水利部南京水利水文自动化研究所
IPC: G01B11/06
Abstract: 本发明提供了全场景冰厚智能监测方法及系统，基于冰面积雪厚度、冰上表面雷达测距数据、环境温度以及利用视频图像结合残差网络获取到的风速场和雪雾浓度场，利用轻量化递归神经网络Bi‑LSTM确定冰上表面高程；基于冰下表面超声测距数据、水温以及利用水下超声图像结合残差网络获取到的冰下水流速场和悬浮泥沙浓度场，利用轻量化递归神经网络Bi‑LSTM确定冰下表面高程；基于冰上表面高程和冰下表面高程确定冰厚。本发明充分考虑冰面有无积雪、温度变化以及风雪雾干扰等条件，计算的冰厚数值更精确，通过提供的全场景冰厚监测系统有效提高了各类环境下的测量精度、维护维修的方便性和设备设施的正常使用寿命，具有自适应、自修正和自率定等智能特点，具有广阔的应用推广价值。
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