水运工程
水運工程
수운공정
Port & Waterway Engineering
2015年
11期
20-24
,共5页
近海风电基础%stokes波浪理论%BP神经网络%概率密度函数
近海風電基礎%stokes波浪理論%BP神經網絡%概率密度函數
근해풍전기출%stokes파랑이론%BP신경망락%개솔밀도함수
offshore wind turbine foundation%Stokes wave theory%BP neural network%probability density function
针对近海风电基础所处的环境特点,参考实测资料,选取Stokes波浪理论,对作用在风电基础上的非线性波浪荷载进行了研究.计算得出了波浪特征参数确定时波浪的速度势函数、速度场函数和加速度场函数,通过分析其变化规律,计算出作用于基础的总波浪荷载的变化特征;在利用BP神经网络对波浪特征参数变量和周期内波浪荷载极值变量进行预测的基础上,获得了波浪荷载极值分布的概率密度函数.
針對近海風電基礎所處的環境特點,參攷實測資料,選取Stokes波浪理論,對作用在風電基礎上的非線性波浪荷載進行瞭研究.計算得齣瞭波浪特徵參數確定時波浪的速度勢函數、速度場函數和加速度場函數,通過分析其變化規律,計算齣作用于基礎的總波浪荷載的變化特徵;在利用BP神經網絡對波浪特徵參數變量和週期內波浪荷載極值變量進行預測的基礎上,穫得瞭波浪荷載極值分佈的概率密度函數.
침대근해풍전기출소처적배경특점,삼고실측자료,선취Stokes파랑이론,대작용재풍전기출상적비선성파랑하재진행료연구.계산득출료파랑특정삼수학정시파랑적속도세함수、속도장함수화가속도장함수,통과분석기변화규률,계산출작용우기출적총파랑하재적변화특정;재이용BP신경망락대파랑특정삼수변량화주기내파랑하재겁치변량진행예측적기출상,획득료파랑하재겁치분포적개솔밀도함수.
