摘要：针对长江下游感潮河段受潮汐影响导致流量测报精度不高的问题,分析探究了多元线性回归模型和BP神经网络模型利用ADCP流速指标推算断面平均流速的适用性。以南京水文实验站2020~2021年实测6组全潮测验数据为例,设计了3种研究方案,分别对比分析了多元线性回归模型和BP神经网络模型的精度。结果表明:仅考虑ADCP指标流速而言,BP神经网络模型推算精度更高。同时,适当增加相关训练数据类别能够获得更好的拟合效果。研究成果可为神经网络模型与传统水文测验方法相结合提供研究思路。

摘要：针对MEMS技术在流速测量的领域的应用,设计了一种基于MEMS技术的在线流速仪。为了优化传感器探头结构设计与芯片选型,利用CFD方法建立流速仪的流体动力学模型,对其施加外部复杂对流-传热耦合热边界条件,进行流固耦合传热计算,得到不同直径的流速仪温度场分布。采用遗传算法对CFD方法计算结果进行拟合,建立了探头温度T与水流速度V及探头直径D之间的修正方程。测试结果表明:传感器探头温度随着水流速度的增加而呈指数形式减小,随着探头外径的增加而减小。当水流速度小于0.1m/s时,探头温度随速度减小变化较快,即该量程范围内测量精度较高。