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11.
12.
减少航道外波浪集聚对策研究 总被引:3,自引:0,他引:3
进港航道开挖引起波能重新分布 ,导致航道外近区域波能聚集 ,波高增大 ,从而影响防波堤稳定及港内泊稳条件。文章介绍了 Boussinesq方程的推导过程和发展过程 ,基于深水和缓变地形的色散关系 ,建立了波浪数学模型。该模型可用于研究深水和浅水地区波浪的浅水变形、折射、绕射和反射。并提出了减少波能聚集、降低堤前波高的多种措施。结合大窑湾港实际工程 ,经过多方面的数物模比选 ,利用数学模型优化出一种可行的喇叭口航道开挖方案并付诸实施 ,降低了防波堤的堤前波高 ,满足了预期的设计要求。 相似文献
13.
前人在讨论水深对内潮能通量影响的时候得出结论:有限深海洋中海面对内潮的反射使得正压潮向内潮的能量转化相比较无限深海的情况显著降低,对于选定的地形,在无限深海假定下得到的能通量是该地形上内潮能通量的上限。鉴于前人所研究的基本上都是平滑的地形,而实际的海洋地形总是比较粗糙的,本文探讨了粗糙地形上内潮能通量随水深的变化。选取了弦函数地形、随机白噪声地形、弦函数地形叠加在高斯地形之上、随机白噪声地形叠加在高斯地形之上和随机白噪声地形与弦函数地形同时叠加在高斯地形之上5种情况进行了研究,发现对于这5种情况,都存在海洋有限深时的能通量大于无限深假定时的能通量,这说明前人得出的"有限深海洋中海面对内潮的反射使得正压潮向内潮的能量转化相比较无限深海的情况显著降低"的结论对于粗糙地形并不适用。 相似文献
14.
15.
日本对虾仔虾呼吸和排泄的初步研究 总被引:3,自引:0,他引:3
本文采用水瓶法和径流装置研究了不同温度下摄食和饥饿的日本对虾(Penaeus japonicus)仔虾(P)的呼吸与排泄。结果表明,日本对虾仔虾体长与干体重呈指数函数关系,DW=0.006e^0.515L(r^2=0.999,n=16);耗氧和氨排泄率随着温度的升高而提高、随着仔虾体重的增长反而变小;耗氧和氨排泄率与体重呈幂函数关系,30和26℃下耗氧率(R)与体重的关系方程式分别是R=2.669DW^-1.041(r^2=0.953,n=8)和R=2.370DW^-0.708,(r^2=0.533,n=8),30和26℃下氨排泄率(E)与体重的关系方程式分别是E=36.81DW^-0.615(r^2=0.654,n=8) 和E=15.28DW^-0.795(r^2=0.652,n=8);饱食仔虾的耗氧率明显高于饥饿的仔虾,因摄食使仔虾(P15)额外消耗的能量为4%-20%,仔虾的特殊动力作用(SDA)大约在摄食5-7h后发生,并可持续作用10h左右。 相似文献
16.
将一个三维湍能封闭模型应用于开阔海区的风暴潮,通过数值计算探讨了Taylor底摩擦二次率的拖曳系数随空间的分布及拖曳系数与水深、海底粗糙度、风向和风速等因素的关系。本文对底摩擦二次率的可靠性做了评价。 相似文献
17.
牙鲆鱼耗氧率、氮排泄率与体重及温度的关系 总被引:2,自引:0,他引:2
对个体重2.5~34.5g的牙鲆幼鱼在不同水温(12、17、22、27℃)下的耗氧率和氮排泄率进行了测试和分析。结果表明,牙鲆幼鱼的耗氧率和氮排泄率均随体重的增加而增加,其差异均达到极显著水平(P<0.01);牙鲆幼鱼的耗氧率随水温上升而增加,但仅27℃组与其他3个温度梯度组分别比较,出现差异极其显著(P<0.01),后3个温度梯度组之间的差异则不显著(P>0.05);牙鲆幼鱼的氮排泄率也随温度的提高而增加,其差异亦达到极显著水平(P<0.01)。作者认为,在牙鲆养殖生产过程中,养殖水体溶解氧应维持在3mg/L以上,养殖水温以不超过27℃为宜。 相似文献
18.
蒸汽压差法是开发浓度差能源的一种新方法。本文介绍了该方法的工作原理,并对其热循环作了简要分析。与此同时文章对蒸汽压差法的应用也作出了扼要的介绍。 相似文献
19.
研制了 30 0双向自调导叶透平试验机组 ,安装在 10 0 0活塞式往复流透平试验台上 ,对两种叶轮方案和 6种不同喷咀、扩压器进行了不同活塞行程、不同周期和不同恒定输出电压下性能试验。试验结果表明在喷咀出口角α1=2 1 5°、扩压器入口角α2 =6 5 5°和α1=2 4°、α2 =6 3°组合最佳 ,最高效率达 5 3 3% ,而且在宽广流量系数范围内 ,特别是大流量系数范围内都有较高效率。大大优于常用对称翼透平。将上下游导叶固定 ,变成双向固定导叶透平。用No 1叶轮和 6种导叶出口角组合进行试验。表明最佳导叶出口角为 2 4°~ 30°,最高效率仍达 38 5 % ,比对称翼透平仍高许多 相似文献
20.
基于蚁群智能的遥感影像分类新方法 总被引:5,自引:0,他引:5
智能式遥感分类是遥感研究的新热点.提出了一种基于蚁群智能规则挖掘(ant-miner)的遥感影像分类新方法.遥感数据各波段之间存在较强的相关性,这种相关性往往会导致分类产生误差.而ant-miner算法中的信息素是基于规则整体性能的,信息素的动态更新能有效地处理相关性较强的数据,所提供的正反馈信息能纠正启发式函数缺陷所造成的错误.因此,蚁群智能算法应用于遥感分类具有一定的优势.将该方法用于广州市地区的遥感影像,取得了较好的分类结果.并与See5.0决策树方法及最大似然方法(MLH)进行了对比研究,实验结果表明,蚁群智能算法分类精度比后两者的分类精度更高. 相似文献