| 摘要 | 第1-5页 |
| Abstract | 第5-10页 |
| 第一章 绪论 | 第10-24页 |
| ·问题的提出 | 第10-13页 |
| ·研究现状 | 第13-22页 |
| ·消力池水动力荷载特性 | 第13-20页 |
| ·消力池底板安全问题 | 第20-22页 |
| ·本文主要内容及创新点 | 第22-24页 |
| ·本文的主要内容 | 第22页 |
| ·本文的创新点 | 第22-24页 |
| 第二章 泄洪消能消力池脉动压力特性及防护措施 | 第24-47页 |
| ·高坝泄洪主要消能型式 | 第24-25页 |
| ·底流消能 | 第24页 |
| ·挑流消能 | 第24-25页 |
| ·其他消能形式 | 第25页 |
| ·底流消能消力池脉动压力特性 | 第25-32页 |
| ·脉动压力概率分布特性 | 第26-28页 |
| ·脉动压力沿程频谱分布 | 第28-31页 |
| ·脉动压力沿程紊流特征尺度变化 | 第31-32页 |
| ·挑跌流消能消力池脉动压力特性 | 第32-38页 |
| ·脉动压力频谱特性 | 第32-37页 |
| ·脉动压力的特征尺度分布 | 第37-38页 |
| ·新型消能工与消力池防护措施 | 第38-45页 |
| ·X 型宽尾墩-溢流坝面消能工 | 第38-42页 |
| ·溢流坝面-高低差动坎消能工 | 第42-43页 |
| ·护坡不护底消力池+坡脚护齿防护结构 | 第43页 |
| ·消力池透水底板防护结构 | 第43-44页 |
| ·舌形鼻坎+水垫塘消能工 | 第44-45页 |
| ·本章小结 | 第45-47页 |
| 第三章 缝隙水流脉动压力传播规律研究 | 第47-70页 |
| ·引言 | 第47-48页 |
| ·缝隙中脉动压力的传播模型 | 第48-52页 |
| ·水体振荡模型 | 第48-51页 |
| ·瞬变流模型 | 第51-52页 |
| ·物理模型试验研究 | 第52页 |
| ·一维瞬变流模型的脉动压力数值计算 | 第52-56页 |
| ·缝隙脉动压力的模型试验研究 | 第56-61页 |
| ·试验装置与测点布置 | 第56-57页 |
| ·缝隙水脉动压力特性分析 | 第57-59页 |
| ·基于实测数据的一维数值模型计算 | 第59-61页 |
| ·基于小波分解的缝隙水脉动压力分析 | 第61-68页 |
| ·小波理论的发展 | 第62页 |
| ·小波分析原理 | 第62-65页 |
| ·缝隙水流脉动压力的小波分析 | 第65-68页 |
| ·本章小结 | 第68-70页 |
| 第四章 基于简化二维水体振荡模型的板块脉动上举力预测 | 第70-93页 |
| ·简化二维水体振荡模型 | 第70-82页 |
| ·简化二维模型的构建 | 第70-71页 |
| ·基于简化二维模型的脉动压力特征值估计 | 第71-73页 |
| ·简化二维模型的实验验证 | 第73-82页 |
| ·基于简化二维模型的板块脉动上举力相关因素计算 | 第82-88页 |
| ·水流脉动荷载点面转换系数 | 第83-86页 |
| ·板块上下表面荷载相关系数 | 第86-88页 |
| ·基于简化二维模型的板块脉动上举力预测 | 第88-92页 |
| ·底流板块脉动上举力预测 | 第88-89页 |
| ·基于简化模型的脉动上举力变化规律 | 第89-92页 |
| ·本章小结 | 第92-93页 |
| 第五章 基于机器学习方法的消力池板块上举力预测 | 第93-117页 |
| ·引言 | 第93页 |
| ·机器学习的基本问题 | 第93-95页 |
| ·统计学习理论的核心内容 | 第95-97页 |
| ·人工神经网络和支持向量机 | 第97-102页 |
| ·BP 人工神经网络 | 第97-99页 |
| ·支持向量机 | 第99-102页 |
| ·基于BP 神经网络的消力池板块脉动荷载预测 | 第102-109页 |
| ·预测模型样本的获取 | 第103-104页 |
| ·BP 神经网络预测模型的构建 | 第104页 |
| ·预测结果分析 | 第104-109页 |
| ·基于SVM 的消力池板块脉动荷载预测 | 第109-114页 |
| ·预测模型构建 | 第109页 |
| ·基于遗传算法的SVM 参数选择 | 第109-111页 |
| ·预测结果分析 | 第111-114页 |
| ·官地水电站消力池板块脉动上举力预测 | 第114-116页 |
| ·基于实测数据的神经网络构建 | 第114页 |
| ·网络性能测试与结果分析 | 第114-116页 |
| ·本章小结 | 第116-117页 |
| 第六章 结论与展望 | 第117-119页 |
| ·本文主要结论 | 第117-118页 |
| ·研究展望 | 第118-119页 |
| 参考文献 | 第119-126页 |
| 发表论文和参加科研情况说明 | 第126-127页 |
| 致谢 | 第127页 |