畸形波

摘要： 为提高长短时记忆神经网络对畸形波预报精度,研究了长短时记忆神经网络与卷积神经网络(Convolution Neural Networks, CNN)、经验模式分解(Empirical Mode Decomposition, EMD)、差分自回归移动(Auto-Aggressive Integrated Moving Average, ARIMA)模型以及卡尔曼滤波(Kalman Filtering, KF)方法4种组合模型预报方法.基于两个单峰型畸形波和一个三姐妹组合型畸形波实验数据,经过数据归一化、模型参数设置及误差评估建立了组合预报模型和预报.结果表明:4种组合模型预报精度在所研究的3个畸形波序列预报中精度都得到了显著提高,其中与CNN组合模型的预报精度最高.组合模型方法为提高畸形波预报精度提供了可行方案.

摘要： 半潜浮式风机逐渐在深海风电开发中受到关注,建立风机、平台与系泊结构耦合数值计算模型,通过FAST与AQWA链接进行风机塔基荷载及平台运动响应相互耦合传递,基于随机波与极限波组合模型生成畸形波时程序列,进行半潜浮式风机系泊失效全过程时域模拟计算分析,得出系泊锚链张力、风机、塔筒和平台运动时程响应,探究系泊失效、风机停机和叶片变桨速率对浮式风机平台系泊结构动力响应的影响。结果表明:畸形波作用下浮式平台和系泊结构动力响应显著,系泊失效导致塔基剪力增加,平台纵荡和纵摇运动响应显著增大;风机停机会引起系泊锚链张力显著减小,转子推力、塔基剪力和叶尖挥舞位移响应逐渐衰减,平台纵荡、纵摇和横摇运动响应显著减小;随着叶片变桨速率增加,风机转子推力和塔基剪力波动幅值增大。

摘要： 本文基于时域下CFD-FEM方法,在三维粘性数值水池中建立畸形波浪与弹性浮体相互作用的耦合数值模型。基于JONSWAP波浪谱的组合聚焦模型,采用推板造波方法,模拟数值水池中畸形波波浪的生成。流场区域采用CFD方法求解,得到流场中的速度场与压力场的变化;浮体结构采用FEM方法进行计算,获得结构内各节点的垂向位移变化情况,数值方法可以准确地模拟所期望的畸形波以及分析弹性浮板的水弹性响应。计算结果表明,聚焦波的浪向、聚焦位置和频带宽度对浮板的水弹性响应均有较大影响。

摘要： 畸形波是一种波高极大的极端非线性波浪,容易对海洋结构物产生巨大破坏.基于畸形波生成机制和水槽自定义造波方法,探讨了畸形波在实验室波浪水槽中的重构方法,主要涉及造波机电压信号的调制解调和迭代优化.在水槽中实现了色散聚焦畸形波典型工况.结果表明,该重构方法能够准确快速地模拟所需的畸形波波面,可为畸形波实验研究提供参考.

摘要： 半潜平台的波浪爬升与气隙响应是设计过程中的重要考量因素。为探究随机波浪场中畸形波对半潜平台波浪爬升及气隙响应的影响,将含畸形波的随机波浪试验与一般随机波浪试验结果进行了对比研究分析。对模型试验测得的运动以及监测点处的波浪爬升及气隙进行频谱分析以及极值统计分析。研究发现,纵荡和纵摇的极大值主要受畸形波的影响而显著增大,纵荡、垂荡以及纵摇响应谱几乎不受单个畸形波影响;波浪爬升与气隙的极大值受到畸形波的影响而增大,同时,畸形波对气隙响应谱造成极大影响,增强了波浪爬升与气隙响应的非线性性。

摘要： 为对畸形波这类突发性事件进行较为准确的预报,避免畸形波对海上建筑物和人员安全产生的巨大危害.采用紧致型小波神经网络模型,根据某岛礁地形实测数据建立的岛礁三维模型中测得的波高试验数据,选取试验数据中3种典型波高时间序列分别实现了包含畸形波的波浪数据对常规波浪的预报、包含近似畸形波的波浪数据对畸形波的预报以及常规波浪对包含畸形波的波浪数据的预报.为验证小波神经网络模型精度,同时采用常规神经网络BP模型在相同条件下对3种典型波高时间序列进行预报,最后将两种神经网络预报结果精度进行对比.研究结果表明:小波神经网络能较好的捕捉畸形波突发事件,对于3种工况中的波面整体预报精度以及畸形波处的预报精度,小波神经网络预报模型均高于BP神经网络预报模型,预报的波高曲线也与实际波高曲线拟合效果更好.在神经网络训练样本中若存在畸形波特征,也将进一步提高对未来畸形波的预报精度.该项研究对船舶或海洋工程的畸形波风险预警具有一定的应用价值.

摘要： 本文基于Longuet-Higgins随机波浪模型和JONSWAP谱,进行了大量深水随机波的模拟,获取了畸形波发生概率稳定的随机波列,并对随机波列中的畸形波进行了分析.结果表明,畸形波发生的概率小于基于Rayleigh分布预测结果,且随谱宽的减小而增大.在固定时间段内,畸形波发生的频次服从泊松分布,时间间隔服从指数分布,且随着谱宽的增大,畸形波的发生频次减小,相邻畸形波的发生时间间隔增加.通过小波变换方法分离随机波中的波群,研究了出现畸形波的波群特征,发现一个波群中最多会出现4个畸形波,但是在发生畸形波的波群中,单个畸形波的概率最大.随着谱宽减小,一个波群中包含多个畸形波的概率增加.另外,出现畸形波的波群时间长度服从广义极值分布,随着谱宽减小,畸形波波群的时间跨度增加.

摘要： 本文探讨了高斯包络形态畸形波在有限水深处的生成和演化规律。首先,基于理论解与数值解的对比,验证NLS方程求解的准确性;其次,基于NLS方程,研究高斯包络形态畸形波的生成演化规律。研究表明:在有限的水深下,高斯包络的演化会发生色散效应;高斯包络的初始波幅增大时,色散现象减弱,高斯包络的演化呈现出孤子的特性。

摘要： 针对张力腿系泊浮式风力机的基础运动,忽略柔性构件的影响,建立气动—水动—系泊非线性耦合运动方程。在运动控制方程中包含张力腿系泊系统的非线性回复刚度,桨距角控制以及浮式基础运动对空气动力载荷的影响。在波浪载荷的计算中考虑二阶波浪载荷的作用。采用随机频率相位角调制法生成畸形波波面时历,计算在畸形波作用下张力腿型浮式风力机的动力响应特性。数值模拟结果表明,在畸形波作用下,浮式基础的运动及空气动力性能均受到了显著的影响。其中浮式基础的纵荡和纵摇运动分别受二阶差频与和频波浪力的影响,而垂荡运动的增加则主要是受下沉运动的影响。在畸形波经过的时刻,风力机的功率系数迅速下降,水平方向的风载荷波动先减小,随后其数值急剧下降,而垂直方向的风载荷波动增大。

摘要： 通过波浪聚焦和波列叠加模型模拟生成了满足畸形波定义的畸形波.求解畸形波作用下张力腿平台动力响应,并分析二阶波浪力和畸形波聚焦位置对张力腿平台动力响应的影响.结果 表明:畸形波会引起张力腿平台纵荡、垂荡和纵摇的大幅值运动;二阶差频波浪力会引起纵荡方向的大幅振荡,纵摇运动主要由二阶和频波浪力贡献,垂荡运动则由二阶和频波浪力引起的垂向高频振荡和二阶纵荡差频力引起的大幅值下沉运动组成;因不同频率波浪力之间的相位差,使得张力腿平台纵荡、垂荡响应极值与纵摇响应极值分别发生在畸形波作用在后立柱和平台中心时.

摘要： 根据线性叠加原理模拟随机波浪生成,基于JONSWAP谱模拟符合高斯过程的波浪时间序列.应用蒙特卡洛方法计算不同畸形波定义下的畸形波出现概率后,采用畸形波定义H/H2＞2彪对畸形波进行统计特性分析,结果表明:对比几种常用极值分布后,畸形波波高、周期的分布用GEV分布拟合效果最佳,而陡度的分布不适于用极值分布拟合;畸形波出现的时间间隔符合指数分布,同时给出了各分布相应的参数.

摘要： 调制不稳定性是非线性畸形波生成的关键原因,然而现有的成果大多只考虑了最不稳定条件.系统研究了满足调制不稳定激发条件的各种初始边带对应的波列演变特性.结果发现在非最不稳定条件时,虽然边带增长较慢、畸形波出现耗时较多,但是最大波幅随着相对初始谱宽与波陡比值的减小而呈线性增长的趋势,说明初始窄谱的波列会产生更强的畸形波,畸形波的演化、特征参数也呈现出更强的非线性.

摘要： 畸形波是一种瞬时存在、具有较大波高的灾害性波浪,对海上航行和建筑物具有较大的破坏性.本文以黑潮流域2008年一次海难事故为研究对象,利用WAVEWATCHⅢ海浪数值模式,驱动风场为QSCAT/NCEP融合风场,数值模拟此次畸形波事件.在数值模拟中,考虑黑潮产生的波流相互作用,加入具有黑潮特征的表面流场.通过对数值模拟结果的分析,我们得到:事发时刻,轮船处于一个中等的海况之中,有效波高在3.5m左右,可能存在从不同方向传来的涌浪.风速情况比较复杂,波陡在0.08左右,海浪谱峰周期较大.方向展角较大,不具备B-F不稳定性发生的条件.该次畸形波事件主要是涌浪与海流相互作用造成的.

摘要： 极端海洋环境下出现的畸形波具有异常大的波高和波陡,具有很强的非线性特征,因此水流黏性流场流动信息对畸形波的预报十分重要.相对于势流理论,采用CFD的方法能更准确地模拟出畸形波特征.在CFD方法中,雷诺平均法求解RANS方程,可以获得平均的湍流场;而大涡模拟法对大尺度涡直接进行数值模拟,可以获得大涡的脉动信息,比RANS方程的模拟更精细.为研究RANS方程和大涡模拟法对畸形波的模拟效果,本文利用Fluent软件中的这两种模块对畸形波进行模拟.文中采用动网格技术模拟造波板造波,采用VOF法追踪自由液面.研究采用过渡水波手法实现深水聚焦波,首先对过渡水波波陡的变化对畸形波的影响进行数值模拟研究,在此基础上选择合适的波陡研究流对畸形波传播及破碎过程的影响,并对比分析RANS方程模型和大涡模拟法在破碎畸形波的模拟方面的异同.

摘要： 本文借助一个波浪物理模型试验,观测了工程前天然地形下、不同工况时近岸畸形波的存在情况.试验结果发现两种工况的近岸测点采集波序中存在畸形波,为近岸畸形波的存在提供了佐证.

摘要： 利用小波变换定义了两个新的波群参数:群高因子和群长因子,考虑方向分布和水深影响,对不同工况下多向不规则波波列群性进行了定量分析.分析结果表明,群高因子能够很好地反映出波列的不稳定性,水深越深、方向分布越窄,波列越不稳定,其群高因子就越大,而且随着波列的传播和演化,群高因子增大的趋势越明显.而群长因子GLw与波列的不稳定性并无明显关系.此外,群高因子及群高因子/群长因子还与波列的峰值有很强的相关性.

摘要： 利用小波变换定义了两个新的波群参数:群高因子和群长因子,考虑方向分布和水深影响,对不同工况下多向不规则波波列群性进行了定量分析.分析结果表明,群高因子能够很好地反映出波列的不稳定性,水深越深、方向分布越窄,波列越不稳定,其群高因子就越大,而且随着波列的传播和演化,群高因子增大的趋势越明显.而群长因子GLw与波列的不稳定性并无明显关系.此外,群高因子及群高因子/群长因子还与波列的峰值有很强的相关性.

摘要： 利用小波变换定义了两个新的波群参数:群高因子和群长因子,考虑方向分布和水深影响,对不同工况下多向不规则波波列群性进行了定量分析.分析结果表明,群高因子能够很好地反映出波列的不稳定性,水深越深、方向分布越窄,波列越不稳定,其群高因子就越大,而且随着波列的传播和演化,群高因子增大的趋势越明显.而群长因子GLw与波列的不稳定性并无明显关系.此外,群高因子及群高因子/群长因子还与波列的峰值有很强的相关性.

摘要： 利用小波变换定义了两个新的波群参数:群高因子和群长因子,考虑方向分布和水深影响,对不同工况下多向不规则波波列群性进行了定量分析.分析结果表明,群高因子能够很好地反映出波列的不稳定性,水深越深、方向分布越窄,波列越不稳定,其群高因子就越大,而且随着波列的传播和演化,群高因子增大的趋势越明显.而群长因子GLw与波列的不稳定性并无明显关系.此外,群高因子及群高因子/群长因子还与波列的峰值有很强的相关性.

摘要： 一种基于dtw‑层次聚类分析的单导联宽大畸形主波识别定位方法，包括：a)预处理；b)基于dtw距离量度，对单导联主波进行层次聚类分析；c）确定宽大畸形主波具体位置。本发明基于dtw算法计算单导联各主波之间距离，利用层次聚类分析工具，确定了单导联宽大畸形主波位置，从而为医生的进一步诊断提供参考。该方法为无监督学习方法，不需要标签数据，且能针对个体心电图进行识别定位，特别适合解决主波起点、终点难以准确定位的问题，易于理解，容易实现，精度较高。

摘要： 一种基于dtw‑层次聚类分析的单导联宽大畸形主波识别定位方法，包括：a)预处理；b)基于dtw距离量度，对单导联主波进行层次聚类分析；c）确定宽大畸形主波具体位置。本发明基于dtw算法计算单导联各主波之间距离，利用层次聚类分析工具，确定了单导联宽大畸形主波位置，从而为医生的进一步诊断提供参考。该方法为无监督学习方法，不需要标签数据，且能针对个体心电图进行识别定位，特别适合解决主波起点、终点难以准确定位的问题，易于理解，容易实现，精度较高。

摘要： 本发明属于海洋水动力学技术领域，提供一种基于波群识别的二维畸形波短期预报方法。本发明针对接收到的实时海浪信息进行小波变换处理，基于小波变换提出一种新的波群识别方法，建立了新的波群判断参数，该方法能够准确地分离出随机波浪中的波群；基于大量数值模型试验，确定了能够演化出畸形波的波群特征参数，应用该参数可以对可能畸形波的出现发出预警，并预报出畸形波的到达时刻和波高。本发明方法简单、可操作性强、对极端海况预测的准确程度高。运用本方法可以实时对海域的波面进行分析，对能够发生畸形波的波群进行检测并预警，及时预报畸形波的出现位置和到达时间，从而可以减小极端海况对生命安全、海上结构物安全造成的危害。

摘要： 本发明提供一种二维海况下基于波群特性的畸形波短期预报方法及应用，属于船舶和海洋工程领域。为了解决对畸形波进行准确快速预测的问题，要点是步骤1：获取实时实测海洋波浪序列；步骤2：基于小波变换方法对实测海洋波浪序列中的波群识别并划分；步骤3：以独立波群的瞬时频率、波群的BFI值满足一定条件作为发生畸形波的前提条件，再通过波浪理论和非线性薛定谔方程模拟相结合的方式快速计算波群的演化，最后判断是否发生畸形波，效果是本发明通过采用小波变换处理波面信息，从而很好的对各个波群进行分离，然后再通过波浪理论和非线性薛定谔方程模拟相结合的方式能够快速计算波群的演化，从而判断畸形波是否发生。

摘要： 本发明公开了一种基于神经网络自学习的水池内造畸形波的智能方法：生成波浪谱靶谱和造波机运动幅值靶谱；采用畸形波的数值造波模块生成数值畸形波，并得到造波机运动预设时历；造波机根据造波机运动预设时历模拟生成演化畸形波；采用畸形波检验模块检验演化畸形波和数值畸形波的误差，得到满足实验要求的演化畸形波和造波机运动预设时历，并依此在波浪水池中造出实测畸形波；重复上述步骤记录若干组数值畸形波和实测畸形波的波面时历，形成训练样本库；基于BP神经网络算法对智能化神经网络自学习系统进行训练并进行测试，用于畸形波的造波与预测。本发明解决当前实验室水池中造波机造畸形波的局限性，并采用神经网络自主学习技术，优化造波效果。

摘要： 本发明属于海洋水动力学技术领域，提供一种基于波群识别的二维畸形波短期预报方法。本发明针对接收到的实时海浪信息进行小波变换处理，基于小波变换提出一种新的波群识别方法，建立了新的波群判断参数，该方法能够准确地分离出随机波浪中的波群；基于大量数值模型试验，确定了能够演化出畸形波的波群特征参数，应用该参数可以对可能畸形波的出现发出预警，并预报出畸形波的到达时刻和波高。本发明方法简单、可操作性强、对极端海况预测的准确程度高。运用本方法可以实时对海域的波面进行分析，对能够发生畸形波的波群进行检测并预警，及时预报畸形波的出现位置和到达时间，从而可以减小极端海况对生命安全、海上结构物安全造成的危害。

摘要： 本发明提供一种二维海况下基于波群特性的畸形波短期预报方法及应用，属于船舶和海洋工程领域。为了解决对畸形波进行准确快速预测的问题，要点是步骤1：获取实时实测海洋波浪序列；步骤2：基于小波变换方法对实测海洋波浪序列中的波群识别并划分；步骤3：以独立波群的瞬时频率、波群的BFI值满足一定条件作为发生畸形波的前提条件，再通过波浪理论和非线性薛定谔方程模拟相结合的方式快速计算波群的演化，最后判断是否发生畸形波，效果是本发明通过采用小波变换处理波面信息，从而很好的对各个波群进行分离，然后再通过波浪理论和非线性薛定谔方程模拟相结合的方式能够快速计算波群的演化，从而判断畸形波是否发生。

摘要： 本发明提供了一种应用在实验室水槽中生成畸形波的能量分配系统，属于海洋工程技术领域，所述造波系统包括第一确定模块、等分模块和第二确定模块；第一确定模块用于接收用户选取的目标谱并确定其频谱范围，根据所述频谱范围与波数之间的计算关系，确定所述频谱范围内的最大波数和最小波数；等分模块用于依据所述最大波数和所述最小波数等分为0个波列；本发明提出的等分波数法的能量分配方式，在不同的波浪谱中激发多波共振效应更为强烈，可产生波幅值更大和传播速度更快的畸形波，能为实验室生成极端畸形波提供更佳的借鉴意义。

摘要： 本发明公开了一种畸形波的生成调制方法以及畸形波波谱修正方法，在畸形波的生成调制方法中，先构造不规则波浪序列，再构造极端波浪，然后在时域中将单个极端大波插入到不规则波浪序列中，从而构造包含畸形波的波浪序列，然后通过傅里叶变换将该序列转换到频域，乘以相应的水动力系数生成造波信号，通过调整畸形波的输入参数，可以对生成的畸形波进行调制。本发明通过该方法可以实现对畸形波波面的调制，并且保持波列中的其它波面过程保持不变；该畸形波波谱修正方法，能够使畸形波的实测谱和目标谱吻合较好。本发明内容为探究畸形波‑结构相互作用机理提供了有力的研究手段。

摘要： 本发明公开了一种基于神经网络自学习的水池内造畸形波的智能方法：生成波浪谱靶谱和造波机运动幅值靶谱；采用畸形波的数值造波模块生成数值畸形波，并得到造波机运动预设时历；造波机根据造波机运动预设时历模拟生成演化畸形波；采用畸形波检验模块检验演化畸形波和数值畸形波的误差，得到满足实验要求的演化畸形波和造波机运动预设时历，并依此在波浪水池中造出实测畸形波；重复上述步骤记录若干组数值畸形波和实测畸形波的波面时历，形成训练样本库；基于BP神经网络算法对智能化神经网络自学习系统进行训练并进行测试，用于畸形波的造波与预测。本发明解决当前实验室水池中造波机造畸形波的局限性，并采用神经网络自主学习技术，优化造波效果。