方卫华
- 作品数:213 被引量:315H指数:11
- 供职机构:水利部南京水利水文自动化研究所更多>>
- 发文基金:江苏省水利科技项目国家自然科学基金江苏省自然科学基金更多>>
- 相关领域:水利工程自动化与计算机技术理学天文地球更多>>
- 一种杆式位移计批样自动率定装置和方法
- 本发明公开了一种杆式位移计批样自动率定装置,包括计算机、与计算机连通的测量控制单元和与测量控制单元连通的率定架;所述率定架包括支架,设置在支架一端的伺服电机,与伺服电机联动的精密丝杆和率定仪器夹具活动底座,用于固定待率定...
- 方卫华周柏兵张娜章丽娟吴健琨陆纬李家群边鸿儒徐兰玉
- 文献传递
- 均质土坝溃坝分级预警指标的提取方法
- 本发明公开了一种均质土坝溃坝分级预警指标的提取方法,采用滑动窗口方法分割测值序列,基于主成分分析(PCA)或核主成分分析算法(KPCA)提取土坝监测物理量滑动窗口矩阵,在85%贡献率的基础上确定主成分个数/主成分矩阵范数...
- 方卫华张娜董万军储华平周凌辉陆敏陈允平卞红娟
- 水库大坝安全监测法规及技术标准研究被引量:8
- 2013年
- 大坝安全监测是水库大坝安全管理工作的重要组成部分,大坝安全监测法规和技术标准是大坝安全监测工作的依据,对提高大坝安全监测工作的有效性具有十分重要的意义。通过对现行大坝水库法规、规章及规范性文件、技术标准进行系统分析,指出其特点和不足,并给出下一步工作的建议,从而为更好地理解相关规范奠定了基础,也为规范的修订和完善提供了参考。
- 方卫华范连志
- 关键词:水库大坝安全监测技术标准
- 基于CNN-LSTM的大坝变形组合预测模型研究
- 2024年
- 为了提高大坝变形预测模型精度和泛化能力,建立了一种基于卷积神经网络(Convolutional neural networks,CNN)与深度学习长短期记忆(Long short-term memory,LSTM)神经网络的组合预测模型CNN-LSTM。该模型先利用CNN提取大坝变形监测时间序列的特征,再利用LSTM生成特征描述,该模型精度高、泛化能力强。以柏叶口水库混凝土面板堆石坝为例,经过CNN-LSTM模型计算,将模型变形预测值与原型监测资料进行对比,再与LSTM模型及CNN模型的预测结果进行对比。结果表明,CNN-LSTM模型预测值最接近监测资料实测结果。
- 王润英林思雨方卫华赵凯文
- 关键词:大坝变形卷积神经网络柏叶口水库
- 大坝安全监测仪器广义参数及其获取方法
- 2005年
- 根据大坝安全监测对仪器的要求,给出了仪器参数的广义定义,将仪器参数分成三类,并给出参数的确切涵义和具体获取方法,为制定相关仪器统一标准和正确的仪器选型提供基本要求和意见。
- 方卫华
- 关键词:大坝安全监测仪器
- 大坝安全监测自动化的现状与展望被引量:8
- 2000年
- 对国内大坝安全监测自动化现状进行了阐述 ,并结合科技发展和用户要求 ,展望了安全监测自动化的发展。
- 方卫华王润英
- 关键词:大坝安全监测自动化
- 基于有限测斜仪测点测值的坝体挠度获取方法
- 本发明公开了一种基于有限测斜仪测点测值的坝体挠度获取方法,采用针对小样本泛化能力强的相关向量回归,利用已有有限倾角测值作为输出变量,采用测点坐标和水位、温度、孔压、时间等影响因素作为输入变量,建立相关向量机模型,预测测线...
- 方卫华
- 文献传递
- 土体本构模型研究及自动化技术
- 2009年
- 对土体本构模型的分类、建模理论及其研究方法进行了系统总结和分析,指出土体微细结构、状态参数、受荷历史、应力路径和排水条件等都可能影响土体本构模型的建立及其参数的确定。由于土体本构模型的复杂性,采用先进的自动化与自适应技术建立土体本构模型或对模型参数进行反演具有十分重要的意义,为此在分析本构模型的基础上,对本构模型中应用的自动化技术,包括神经网络、数据库和基于现场实测资料的反演等技术进行了探讨。
- 方卫华李志明吴海涛
- 关键词:土体本构模型多尺度反分析自动化
- 堤防多尺度监测与分析评价被引量:3
- 2008年
- 在分析堤防特点和多尺度概念基础上,提出了堤防多尺度监测和分析评价的相关概念及方法,给出了具体监测尺度评价方法,重点研究了监测自动化和信息系统集成,并探讨跨尺度评价方法及存在的问题,为堤防多尺度监测和分析评价提供了参考。
- 方卫华
- 关键词:堤防多尺度分析评价
- 称重式雨量计的地面0高度雨量精准获取方法及系统
- 本发明公开了一种基于称重式雨量计的地面0高度雨量精准获取方法及系统,空间布置四组共8台相同型号、规格和批次的雨量计,同时配置视频和风速两种环境量监测传感器组成监测系统。利用系统实测数据训练轻量化深度神经网络模型获得外界影...
- 方卫华蒋新新蒋东进袁威李辉杨浩东张佩霖施克鑫陈欣刚