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公开(公告)号：CN119227598B
公开(公告)日：2025-02-14
申请号：CN202411773340.8
申请日：2024-12-05
Applicant: 福州大学
IPC: G06F30/28 , G06F30/25 , G06F113/08 , G06F119/14 , G06F111/10
Abstract: 本发明提供一种基于粘塑性SPH模型的慢速滑坡运动过程模拟方法及系统，根据滑坡源信息，生成包含固液两相的SPH粒子，并根据地勘资料赋予不同区域SPH粒子的流变参数信息；然后进行以下迭代计算：计算当前时间步n下各SPH粒子非粘性变形剪切力；计算当前时间步n下各SPH粒子的粘性变形剪切力；根据显示计算稳定条件，更新时间步迭代步长；更新n+1时间步的粒子速度，并得到变形后的粒子位置；当计算满足收敛条件时则结束计算。
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公开(公告)号：CN115392100A
公开(公告)日：2022-11-25
申请号：CN202211163435.9
申请日：2022-09-23
Applicant: 福州大学
IPC: G06F30/25 , G06F30/28 , G06F113/08 , G06F119/14
Abstract: 本发明提供了基于动态转换域的滑坡涌浪多尺度模型物理场传递方法，包含以下步骤：步骤1：历遍滑坡涌浪近场计算SPH滑坡体粒子判断滑坡是否停止；步骤2：若滑坡运动停止，则历遍SPH水体粒子；步骤3：计算模型网格间隔和节点位置生成动态转换域网格；步骤4：将SPH水体粒子携带的近场涌浪物理量插值传递给动态转换域网格节点；步骤5：更新滑坡涌浪远场传播FDM模型地形高程信息；步骤6：进行滑坡涌浪的远场计算。应用本技术方案可实现涌浪近场计算的SPH模型和远场计算的FDM模型间的信息传递这一库区滑坡涌浪多尺度分析方法的关键技术，为库区涌浪灾害的防治提供技术支撑。
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公开(公告)号：CN119312735B
公开(公告)日：2025-02-25
申请号：CN202411856737.3
申请日：2024-12-17
Applicant: 福州大学
IPC: G06F30/28 , G06F30/25 , G06F17/11 , G06F111/10 , G06F113/08 , G06F119/14
Abstract: 本发明公开了一种基于SPH固液混合流模型的多孔过滤网格泥石流孔隙水压力耗散作用模拟方法，包含步骤：1）根据泥石流地质勘查报告读取灾害区域基本地形坐标，构建区域节点空间信息数组；2）根据步骤1读取的节点空间信息数组，结合网格间距计算地形网格中的索引；3）遍历地形区域中的所有网格节点；4）初始化所需的计算变量和内存空间。本方法有效地识别透水格栅的控制区域。对透水格栅控制区域内的节点施加合适的边界条件和物理方程，从而成功模拟了透水格栅对泥石流孔隙水压力耗散的影响。不仅为泥石流灾害防治提供了科学的模拟手段，而且显著提升了工程措施在实践中的应用效果。
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公开(公告)号：CN117875145A
公开(公告)日：2024-04-12
申请号：CN202410050925.0
申请日：2024-01-12
Applicant: 福州大学
Abstract: 本发明提供一种基于LG‑SPH模型分析框架的滑坡堵江稳定性判定方法，包括以下步骤：步骤1：计算河道轴线主控制点坐标；步骤2：计算河道轴线次控制点坐标；步骤3：计算受滑坡体SPH粒子影响的背景网格节点；步骤4：判断控制点是否受滑坡影响；步骤5：计算滑坡体堵江宽度值；步骤6：根据步骤5的计算结果，计算稳定性判断指标，以判断滑坡坝是否稳定。通过在LG‑SPH模型的基础上，建立滑坡堰的局部坐标系，获取滑坡堰在河道轴线的最大覆盖宽度判断是否形成堵江，为逻辑回归模型提供关键参数以实现对潜在滑坡堰稳定性的快速判定。
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公开(公告)号：CN119337248A
公开(公告)日：2025-01-21
申请号：CN202411473213.6
申请日：2024-10-22
Applicant: 福州大学
IPC: G06F18/243 , G06F16/29 , G06F18/10 , G06F18/2113 , G06F18/2135 , G06N3/006 , G06N5/01 , G06N20/20 , G06Q10/063
Abstract: 本发明提供一种基于集成学习算法的台风暴雨型泥石流易发性评价方法，针对研究区域选取影响因子，建立评价指标体系，并依据指标需求获取相关数据；接着运用ArcGIS提取因子数据并进行预处理，通过因子相关性分析方法筛选无相关性的特征因子，应用多重共线性分析方法定量的衡量多元因子之间共线性并利用KPCA法消除因子之间相关性；然后使用SMOTE算法对泥石流发生样本进行过采样；再通过基于WOA、ISO、CSA、IGA优化模型的集成优化算法，对CatBoost回归模型参数进行寻优；并通过Sklearn进行k折交叉验证评估模型稳定性，识别最佳模型；最后采用最佳模型绘制泥石流易发性图，分析不同时间范围的降雨数据对泥石流易发性预测准确率的影响。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN119312735A
公开(公告)日：2025-01-14
申请号：CN202411856737.3
申请日：2024-12-17
Applicant: 福州大学
IPC: G06F30/28 , G06F30/25 , G06F17/11 , G06F111/10 , G06F113/08 , G06F119/14
Abstract: 本发明公开了一种基于SPH固液混合流模型的多孔过滤网格泥石流孔隙水压力耗散作用模拟方法，包含步骤：1）根据泥石流地质勘查报告读取灾害区域基本地形坐标，构建区域节点空间信息数组；2）根据步骤1读取的节点空间信息数组，结合网格间距计算地形网格中的索引；3）遍历地形区域中的所有网格节点；4）初始化所需的计算变量和内存空间。本方法有效地识别透水格栅的控制区域。对透水格栅控制区域内的节点施加合适的边界条件和物理方程，从而成功模拟了透水格栅对泥石流孔隙水压力耗散的影响。不仅为泥石流灾害防治提供了科学的模拟手段，而且显著提升了工程措施在实践中的应用效果。
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公开(公告)号：CN119227598A
公开(公告)日：2024-12-31
申请号：CN202411773340.8
申请日：2024-12-05
Applicant: 福州大学
IPC: G06F30/28 , G06F30/25 , G06F113/08 , G06F119/14 , G06F111/10
Abstract: 本发明提供一种基于粘塑性SPH模型的慢速滑坡运动过程模拟方法及系统，根据滑坡源信息，生成包含固液两相的SPH粒子，并根据地勘资料赋予不同区域SPH粒子的流变参数信息；然后进行以下迭代计算：计算当前时间步n下各SPH粒子非粘性变形剪切力；计算当前时间步n下各SPH粒子的粘性变形剪切力；根据显示计算稳定条件，更新时间步迭代步长；更新n+1时间步的粒子速度，并得到变形后的粒子位置；当计算满足收敛条件时则结束计算。
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公开(公告)号：CN115560721B
公开(公告)日：2025-05-09
申请号：CN202211163452.2
申请日：2022-09-23
Applicant: 福州大学
Abstract: 本发明提供了基于环境因子滞后性分析的堆石混凝土坝变形预测方法，包括以下步骤：步骤1：对大坝变形时间序列变形监测值进行偏自相关性分析，确定变形因子滞后时间；步骤2：对变形测值序列进行CEEMDAN分解，得到分解序列，并计算序列样本熵值，将样本熵值较高的噪声序列予以剔除；步骤3：根据不同时间滑移窗口滞后长度生成环境量滞后序列；步骤4：计算变形测值分解序列与环境量滞后序列间的皮尔逊相关性系数，选取与各分解序列相关性最高的环境量滞后序列作为滞后因子；步骤5：根据变形因子、滞后因子构建变形预测输入数据集，应用IPSO‑GRU模型预测堆石混凝土坝变形值。应用本技术方案可有效提高模型的预测精度。
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公开(公告)号：CN118070628A
公开(公告)日：2024-05-24
申请号：CN202410051044.0
申请日：2024-01-12
Applicant: 福州大学
IPC: G06F30/25 , G06F30/28 , G06F113/08 , G06F119/14
Abstract: 本发明提供一种基于两相SPH模型的透水型拦挡坝泥石流拦蓄能力模拟方法，包括以下步骤：1）根据拦挡坝布置位置轴线方向，拦挡坝坝顶高程，生成拦挡坝控制粒子链，对泥石流SPH粒子施加拦挡坝拦蓄作用；2）在每个时间步判定拦挡坝控制粒子链影响域内泥石流淤积高程水平；3）通过控制粒子链影响域内泥石流淤积高程水平和拦挡坝坝顶高程进行比较，判定拦挡坝拦蓄潜力是否充分发挥；4）通过比较泥石流回淤表面线和泥石流实际淤积情况，将一部分受到拦挡坝拦蓄的泥石流作为地形进行处理，在新的时间步中更新粒子信息和地形信息；5）定义泥石流淤积体表面近似摩擦折减系数，进行拦挡坝漫顶后的泥石流动力过程计算。
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公开(公告)号：CN115560721A
公开(公告)日：2023-01-03
申请号：CN202211163452.2
申请日：2022-09-23
Applicant: 福州大学
Abstract: 本发明提供了基于环境因子滞后性分析的堆石混凝土坝变形预测方法，包括以下步骤：步骤1：对大坝变形时间序列变形监测值进行偏自相关性分析，确定变形因子滞后时间；步骤2：对变形测值序列进行CEEMDAN分解，得到分解序列，并计算序列样本熵值，将样本熵值较高的噪声序列予以剔除；步骤3：根据不同时间滑移窗口滞后长度生成环境量滞后序列；步骤4：计算变形测值分解序列与环境量滞后序列间的皮尔逊相关性系数，选取与各分解序列相关性最高的环境量滞后序列作为滞后因子；步骤5：根据变形因子、滞后因子构建变形预测输入数据集，应用IPSO‑GRU模型预测堆石混凝土坝变形值。应用本技术方案可有效提高模型的预测精度。
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