CN116341283A - 一种基于深水淤泥采样的水下地形仿真方法和系统 - Google Patents

一种基于深水淤泥采样的水下地形仿真方法和系统 Download PDF

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CN116341283A CN202310568729.8A CN202310568729A CN116341283A CN 116341283 A CN116341283 A CN 116341283A CN 202310568729 A CN202310568729 A CN 202310568729A CN 116341283 A CN116341283 A CN 116341283A
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Abstract

本发明提出一种基于深水淤泥采样的水下地形仿真方法和系统,通过仿真方法与水下测试的相互耦合,构建水下淤泥仿真地形候选模型,实施水下模拟作业,得到水下地形在水下地形淤泥检测环境下的实际淤泥检测质量参数并对模型实施调整,淤泥检测环境切分处理后实施水下地形仿真分析,得到可信度最高的可信水下地形参数,以首选淤泥检测环境来实施水下模拟作业得到首选实际淤泥检测质量参数,与可信度最高的参数实施比较,验证并输出水下地形的高程参数绘制优化结果。本发明在综合考虑其淤泥选用、地形绘制及优化的基础上,得能够综合研究人员的水下作业经验,把主观定性分析和客观数据定量计算相结合,能够避免单一定性分析或定量分析导致的片面性。

Description

一种基于深水淤泥采样的水下地形仿真方法和系统
技术领域
本发明涉及海洋测绘技术领域,具体讲是一种基于深水淤泥采样的水下地形仿真方法和系统。
背景技术
由于自然和人类活动的影响,大量的泥沙等物质融入水体之中,泥沙夹杂有机物质淤积河流、湖泊,不仅造成水质污染和淤泥污染,影响航道安全,因此,各级管理部门对于水下地形测量、航道疏浚及淤泥厚度测量也提出了更高的要求;水下地形测量由于水下环境看不到、摸不着,测量过程比陆上测量要困难和复杂很多,水下地形测量过程复杂、专业性强,传统的水下地形测量技术如有人船搭载测深仪、RTK人工作业测量精度低、效率低下,无法在危险区、复杂环境下作业,有人船或者人工涉水测量,容易造成测量区域漏测等,已无法满足目前高精度、高要求、自动化的三维水下地形测量要求。
对于需要测量水深的水利建设全周期,水深测量具有重要的地位和作用,直接影响着水利设施能否在完工后正常运行,影响着水资源的合理利用和开发,为可持续发展奠定基础。水利建设过程中,实时监测、测量水底的高程和地质变化情况,作为修建的依据,测量精度的要求是否到位,直接影响着水利建设的成败;水利运行管理中,通过定期的水深测量来了解绘制是否合理,绘制理论是否正确;通过测量水底淤泥变化情况,分析建设项目效益最大化的条件,从中找到相应的规律,为水利项目运行奠定了基础。
而现有技术中,依靠对不同地形淤泥进行仿真模型构建进而勾勒水下地形的方案还很少,而淤泥的相关属性对地形的构成作用性又不可忽视。
发明内容
本发明的目的是针对现有技术的不足,提供一种基于深水淤泥采样的水下地形仿真方法和系统,综合考虑水下地形加工过程中各种因素对大型数控水下地形的功能和质量的影响,提高了地形绘制可靠性的精确性。
第一方面,本发明提供了一种基于深水淤泥采样的水下地形仿真方法,包括:
构建水下淤泥仿真地形候选模型,通过水下淤泥仿真地形候选模型得到备选高程参数;
对水下地形实施水下模拟作业,得到水下地形在多个水下地形淤泥检测环境下的多个实际淤泥检测质量参数;
依据多个实际淤泥检测质量参数对水下淤泥仿真地形候选模型实施调整,得到调整水下地形仿真模型;
对多个水下地形淤泥检测环境实施切分处理,得到多个网格淤泥检测环境,基于调整水下地形仿真模型,对多个网格淤泥检测环境实施水下地形仿真分析,得到P个可信水下地形参数;
构建水下地形质量仿真模糊评价方法,并将多个可信水下地形参数分别输入水下地形质量仿真模糊评价方法,得到可信度最高的可信水下地形参数,可信度最高的可信水下地形参数对应的网格淤泥检测环境作为首选淤泥检测环境;
依据首选淤泥检测环境,实施水下模拟作业,得到水下地形的首选实际淤泥检测质量参数,将首选实际淤泥检测质量参数与可信度最高的可信水下地形参数实施比较,得到水下地形的高程参数绘制优化结果;
水下淤泥仿真地形候选模型包括仿真水下边缘地形候选模型、仿真水下盆地地形候选模型和仿真水下中脊地形候选模型,备选高程参数基于仿真水下边缘地形候选模型、仿真水下盆地地形候选模型和仿真水下中脊地形候选模型得到;
仿真水下边缘地形候选模型表征如下:
Figure SMS_1
式中,
Figure SMS_2
为淤泥流速,即给定泥沙环境在低泥沙量情况下的淤泥平均速度,取各河道在低泥沙量情形下的平均淤泥速度,为河道的最高历史速度;/>
Figure SMS_3
为淤泥阻塞密度,以饱和河床底部间距换算;/>
Figure SMS_4
为阻塞密度下对应的速度值,对应淤泥在河床运动的最低速度,在实际泥沙流流动中,如果河床运动的区域未出现泥沙现象而引发停车淤泥阻塞,淤泥将采用低速缓慢地前进,流入下游,/>
Figure SMS_5
是不为零的速度,/>
Figure SMS_6
为常数;
针对淤泥的运动,在实际泥沙流流动中,淤泥的流动速度低于砂石,设定淤泥流动速率的调控系数为
Figure SMS_7
,淤泥的流动速率如下式:
Figure SMS_8
仿真水下盆地地形候选模型表征如下:
普通-淤泥在河谷运动等待的时间大于在流动河道的时间,河道独立且互不干扰,到达河谷后,依据转向需求选择相应的河道,从选择河道的盆地线开始以垂直方向堆叠,关注运动河谷盆地数而非运动长度,任意河道上的运动河谷盆地数由下式计算:
Figure SMS_9
式中
Figure SMS_10
为间隔(t-/>
Figure SMS_11
,t)内河道上的运动河谷盆地数,/>
Figure SMS_12
为间隔(t-/>
Figure SMS_13
,t)内加入运动的河谷盆地数,/>
Figure SMS_14
为间隔内的放行河谷盆地数;
仿真水下中脊地形候选模型表征如下:
河床运动的砂石或淤泥i从河道
Figure SMS_15
流入下游河道/>
Figure SMS_16
时,淤泥i判断其所在的运动河道上,前方是否仍有运动的淤泥,如果有,淤泥i将继续在河道内进行点运动,等待放行;
如果没有,淤泥i判断下游河道
Figure SMS_17
上的目标河道组是否仍有剩余的容量,如果下式的条件不满足,淤泥i流入河道/>
Figure SMS_18
靠近上游的河床等候,以点运动的形式在河床堆叠,待满足下式的条件时,以预设的饱和河床底部时距放出:
Figure SMS_19
式中,
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为/>
Figure SMS_21
河道目标河道组中=河道剩余空间允许容纳的河谷盆地数,
Figure SMS_22
为河道/>
Figure SMS_23
的最大容量,即河道空间允许容纳的河谷盆地数上限,/>
Figure SMS_24
分别表示/>
Figure SMS_25
河道上己有的运动河谷盆地数与流动河谷盆地数;
如果满足上式条件,淤泥i判断下游河道
Figure SMS_26
目标河道组中剩余容量最大的河道,完成三步判断后,淤泥i将流入相应河道。
进一步地,对水下地形实施水下模拟作业,得到水下地形在多个水下地形淤泥检测环境下的多个实际淤泥检测质量参数,具体包括:
设置水下地形的水下地形淤泥检测环境一和水下地形淤泥检测环境二;
分别依据水下地形淤泥检测环境一与水下地形淤泥检测环境二对水下地形实施水下模拟作业,得到实际淤泥检测质量参数一与实际淤泥检测质量参数二;
依据多个实际淤泥检测质量参数对水下淤泥仿真地形候选模型实施调整,得到调整水下地形仿真模型,具体包括:
基于水下地形淤泥检测环境一,设置水下淤泥仿真地形候选模型中需调整的部分备选高程参数;
水下地形淤泥检测环境一经水下淤泥仿真地形候选模型处理后得到仿真高程参数质量一;
比较实际淤泥检测质量参数一,与仿真高程参数质量一,当仿真高程参数质量一与实际淤泥检测质量参数一之间相离度
Figure SMS_27
超过0.3时,调整所述部分备选高程参数,得到模糊调整高程参数;
基于水下地形淤泥检测环境二,调整模糊调整高程参数,得到次级调整高程参数;
水下地形淤泥检测环境二经水下淤泥仿真地形候选模型处理后得到仿真高程参数质量二;
比较实际淤泥检测质量参数二,与仿真高程参数质量二,当仿真高程参数质量二与实际淤泥检测质量参数二之间相离度
Figure SMS_28
超过0.3时,设置水下淤泥仿真地形候选模型中需调整的参数为次级调整高程参数,并基于水下地形淤泥检测环境一对次级调整高程参数再次调整,直到/>
Figure SMS_29
不超过0.3并且/>
Figure SMS_30
不超过0.3,完成调整,得到调整水下地形仿真模型。
进一步地,对多个水下地形淤泥检测环境实施切分处理,得到多个网格淤泥检测环境,基于调整水下地形仿真模型,对多个网格淤泥检测环境实施水下地形仿真分析,得到P个可信水下地形参数,具体包括:
根据水流速的历史最值[WATERFLOWmin,WATERFLOWmax],淤泥流速的历史最值[MUDFLOWmin,MUDFLOWmax]、最大侵蚀深度的历史最值[MaxErosionmin,MaxErosionmax]、波浪高度的历史最值[WaveHeightmin,WaveHeightmax],设定水下地形淤泥检测环境的历史最值;
基于水下地形淤泥检测环境的历史最值,通过均匀分布的方式,选择w个水流速的取值、x个淤泥流速的取值、y个最大侵蚀深度的取值、z个波浪高度的取值,得到P个网格淤泥检测环境,其中w,x,y,z均为正整数;
基于调整水下地形仿真模型,在P个网格淤泥检测环境下分别实施水下地形仿真分析,得到P个可信水下地形参数。
进一步地,构建水下地形质量仿真模糊评价方法,并将P个可信水下地形参数分别输入水下地形质量仿真模糊评价方法,得到可信度最高的可信水下地形参数,可信度最高的可信水下地形参数对应的网格淤泥检测环境作为首选淤泥检测环境,具体包括:
构建水下地形质量仿真模糊评价方法,并基于P个可信水下地形参数,得到P个可信水下地形参数可信度;
将P个可信水下地形参数可信度中最高的可信度对应的可信水下地形参数设为可信度最高的可信水下地形参数,并将可信度最高的可信水下地形参数对应的网格淤泥检测环境作为首选淤泥检测环境。
根据第二方面,本发明请求保护一种基于深水淤泥采样的水下地形仿真系统,包括:
备选仿真优化模型构建模块:构建水下淤泥仿真地形候选模型,通过水下淤泥仿真地形候选模型得到备选高程参数;
水下模拟作业模块:对水下地形实施水下模拟作业,得到水下地形在多个水下地形淤泥检测环境下的多个实际淤泥检测质量参数;
调整模块:依据多个实际淤泥检测质量参数对水下地形仿真模型实施调整,得到调整水下地形仿真模型;
仿真切分模块:对多个水下地形淤泥检测环境实施切分处理,得到多个网格淤泥检测环境,基于调整水下地形仿真模型,对多个网格淤泥检测环境实施水下地形仿真分析,得到P个可信水下地形参数;
首选评价模块:构建水下地形质量仿真模糊评价方法,并将P个可信水下地形参数分别输入水下地形质量仿真模糊评价方法,得到可信度最高的可信水下地形参数,可信度最高的可信水下地形参数对应的网格淤泥检测环境作为首选淤泥检测环境;
优化验证模块:依据首选淤泥检测环境,实施水下模拟作业,得到水下地形的首选实际淤泥检测质量参数,将首选实际淤泥检测质量参数与可信度最高的可信水下地形参数实施比较,得到水下地形的高程参数绘制优化结果;
水下淤泥仿真地形候选模型包括仿真水下边缘地形候选模型、仿真水下盆地地形候选模型和仿真水下中脊地形候选模型,备选高程参数基于仿真水下边缘地形候选模型、仿真水下盆地地形候选模型和仿真水下中脊地形候选模型得到;
仿真水下边缘地形候选模型表征如下:
Figure SMS_31
式中,
Figure SMS_32
为淤泥流速,即给定泥沙环境在低泥沙量情况下的淤泥平均速度,取各河道在低泥沙量情形下的平均淤泥速度,为河道的最高历史速度;/>
Figure SMS_33
为淤泥阻塞密度,以饱和河床底部间距换算;/>
Figure SMS_34
为阻塞密度下对应的速度值,对应淤泥在河床运动的最低速度,在实际泥沙流流动中,如果河床运动的区域未出现泥沙现象而引发停车淤泥阻塞,淤泥将采用低速缓慢地前进,流入下游,/>
Figure SMS_35
是不为零的速度,/>
Figure SMS_36
为常数;
针对淤泥的运动,在实际泥沙流流动中,淤泥的流动速度低于砂石,设定淤泥流动速率的调控系数为
Figure SMS_37
,淤泥的流动速率如下式:
Figure SMS_38
仿真水下盆地地形候选模型表征如下:
普通-淤泥在河谷运动等待的时间大于在流动河道的时间,河道独立且互不干扰,到达河谷后,依据转向需求选择相应的河道,从选择河道的盆地线开始以垂直方向堆叠,关注运动河谷盆地数而非运动长度,任意河道上的运动河谷盆地数由下式计算:
Figure SMS_39
式中
Figure SMS_40
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Figure SMS_41
,t)内河道上的运动河谷盆地数,/>
Figure SMS_42
为间隔(t-/>
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,t)内加入运动的河谷盆地数,/>
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为间隔内的放行河谷盆地数;
仿真水下中脊地形候选模型表征如下:
河床运动的砂石或淤泥i从河道
Figure SMS_45
流入下游河道/>
Figure SMS_46
时,淤泥i判断其所在的运动河道上,前方是否仍有运动的淤泥,如果有,淤泥i将继续在河道内进行点运动,等待放行;
如果没有,淤泥i判断下游河道
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上的目标河道组是否仍有剩余的容量,如果下式的条件不满足,淤泥i流入河道/>
Figure SMS_48
靠近上游的河床等候,以点运动的形式在河床堆叠,待满足下式的条件时,以预设的饱和河床底部时距放出:
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河道上己有的运动河谷盆地数与流动河谷盆地数;
如果满足上式条件,淤泥i判断下游河道
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目标河道组中剩余容量最大的河道,完成三步判断后,淤泥i将流入相应河道。
进一步地,对水下地形实施水下模拟作业,得到水下地形在多个水下地形淤泥检测环境下的多个实际淤泥检测质量参数,具体包括:
设置水下地形的水下地形淤泥检测环境一和水下地形淤泥检测环境二;
分别依据水下地形淤泥检测环境一与水下地形淤泥检测环境二对水下地形实施水下模拟作业,得到实际淤泥检测质量参数一与实际淤泥检测质量参数二;
依据多个实际淤泥检测质量参数对水下淤泥仿真地形候选模型实施调整,得到调整水下地形仿真模型,具体包括:
基于水下地形淤泥检测环境一,设置水下淤泥仿真地形候选模型中需调整的部分备选高程参数;
水下地形淤泥检测环境一经水下淤泥仿真地形候选模型处理后得到仿真高程参数质量一;
比较实际淤泥检测质量参数一,与仿真高程参数质量一,当仿真高程参数质量一与实际淤泥检测质量参数一之间相离度
Figure SMS_57
超过0.3时,调整所述部分备选高程参数,得到模糊调整高程参数;
基于水下地形淤泥检测环境二,调整模糊调整高程参数,得到次级调整高程参数;
水下地形淤泥检测环境二经水下淤泥仿真地形候选模型处理后得到仿真高程参数质量二;
比较实际淤泥检测质量参数二,与仿真高程参数质量二,当仿真高程参数质量二与实际淤泥检测质量参数二之间相离度
Figure SMS_58
超过0.3时,设置水下淤泥仿真地形候选模型中需调整的参数为次级调整高程参数,并基于水下地形淤泥检测环境一对次级调整高程参数再次调整,直到/>
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Figure SMS_60
不超过0.3,完成调整,得到调整水下地形仿真模型。
进一步地,对多个水下地形淤泥检测环境实施切分处理,得到多个网格淤泥检测环境,基于调整水下地形仿真模型,对多个网格淤泥检测环境实施水下地形仿真分析,得到P个可信水下地形参数,具体包括:
根据水流速的历史最值[WATERFLOWmin,WATERFLOWmax],淤泥流速的历史最值[MUDFLOWmin,MUDFLOWmax]、最大侵蚀深度的历史最值[MaxErosionmin,MaxErosionmax]、波浪高度的历史最值[WaveHeightmin,WaveHeightmax],设定水下地形淤泥检测环境的历史最值;
基于水下地形淤泥检测环境的历史最值,通过均匀分布的方式,选择WATERFLOW个水流速的取值、Dy个淤泥流速的取值、Fmax个最大侵蚀深度的取值、WaveHeight个波浪高度的取值,得到P个网格淤泥检测环境,其中WATERFLOW、Dy、Fmax、WaveHeight均为正整数;
基于调整水下地形仿真模型,在P个网格淤泥检测环境下分别实施水下地形仿真分析,得到P个可信水下地形参数。
进一步地,构建水下地形质量仿真模糊评价方法,并将P个可信水下地形参数分别输入水下地形质量仿真模糊评价方法,得到可信度最高的可信水下地形参数,可信度最高的可信水下地形参数对应的网格淤泥检测环境作为首选淤泥检测环境,具体包括:
构建水下地形质量仿真模糊评价方法,并基于P个可信水下地形参数,得到P个可信水下地形参数可信度;
将P个可信水下地形参数可信度中最高的可信度对应的可信水下地形参数设为可信度最高的可信水下地形参数,并将可信度最高的可信水下地形参数对应的网格淤泥检测环境作为首选淤泥检测环境。
本发明提出一种基于深水淤泥采样的水下地形仿真方法和系统,通过仿真方法与水下测试的相互耦合,构建水下淤泥仿真地形候选模型,实施水下模拟作业,得到水下地形在水下地形淤泥检测环境下的实际淤泥检测质量参数并对模型实施调整,淤泥检测环境切分处理后实施水下地形仿真分析,得到可信度最高的可信水下地形参数,以首选淤泥检测环境来实施水下模拟作业得到首选实际淤泥检测质量参数,与可信度最高的参数实施比较,验证并输出水下地形的高程参数绘制优化结果。本发明在综合考虑其淤泥选用、地形绘制及优化的基础上,得能够综合研究人员的水下作业经验,把主观定性分析和客观数据定量计算相结合,能够避免单一定性分析或定量分析导致的片面性。
附图说明
图1为本申请实施例的一种基于深水淤泥采样的水下地形仿真方法的整体流程示意图;
图2为本申请实施例的一种基于深水淤泥采样的水下地形仿真方法的仿真模型与实际淤泥检测质量参数之间的验证与调整流程示意图;
图3为本申请实施例的一种基于深水淤泥采样的水下地形仿真系统的地形模块图。
具体实施方式
下面将参照附图更详细地描述本公开的示例性实施例。可以理解,本申请所使用的的术语“第一”、“第二”等可在本文本中用于描述各种元件,但除非特别说明,这些元件不受这些术语限制。这些术语仅用于将第一个元件与另外一个元件区分。虽然附图中显示了本公开的示例性实施例,然而应当理解,可以以各种形式实现本公开而不应被这里阐述的实施例所限制。相反,提供这些实施例是为了能够更透彻地理解本公开,并且能够将本公开的范围完整的传达给本领域的技术人员。
下面将结合附图对本申请的实施例作进一步地详细描述。
图1为本申请实施例的一种基于深水淤泥采样的水下地形仿真方法的整体流程示意图。以下通过具体计算实施例结合附图对发明方法的具体步骤实施说明。
根据第一实施例,本发明提供了一种基于深水淤泥采样的水下地形仿真方法,包括:
步骤(1),构建水下淤泥仿真地形候选模型,通过水下淤泥仿真地形候选模型得到备选高程参数;
步骤(2),对水下地形实施水下模拟作业,得到水下地形在多个水下地形淤泥检测环境下的多个实际淤泥检测质量参数;
步骤(3),依据多个实际淤泥检测质量参数对水下淤泥仿真地形候选模型实施调整,得到调整水下地形仿真模型;
步骤(4),对多个水下地形淤泥检测环境实施切分处理,得到多个网格淤泥检测环境,基于调整水下地形仿真模型,对多个网格淤泥检测环境实施水下地形仿真分析,得到P个可信水下地形参数;
步骤(5),构建水下地形质量仿真模糊评价方法,并将多个可信水下地形参数分别输入水下地形质量仿真模糊评价方法,得到可信度最高的可信水下地形参数,可信度最高的可信水下地形参数对应的网格淤泥检测环境作为首选淤泥检测环境;
步骤(6),依据首选淤泥检测环境,实施水下模拟作业,得到水下地形的首选实际淤泥检测质量参数,将首选实际淤泥检测质量参数与可信度最高的可信水下地形参数实施比较,得到水下地形的高程参数绘制优化结果;
水下淤泥仿真地形候选模型包括仿真水下边缘地形候选模型、仿真水下盆地地形候选模型和仿真水下中脊地形候选模型,备选高程参数基于仿真水下边缘地形候选模型、仿真水下盆地地形候选模型和仿真水下中脊地形候选模型得到;
仿真水下边缘地形候选模型表征如下:
Figure SMS_61
式中,
Figure SMS_62
为淤泥流速,即给定泥沙环境在低泥沙量情况下的淤泥平均速度,取各河道在低泥沙量情形下的平均淤泥速度,为河道的最高历史速度;/>
Figure SMS_63
为淤泥阻塞密度,以饱和河床底部间距换算;/>
Figure SMS_64
为阻塞密度下对应的速度值,对应淤泥在河床运动的最低速度,在实际泥沙流流动中,如果河床运动的区域未出现泥沙现象而引发停车淤泥阻塞,淤泥将采用低速缓慢地前进,流入下游,/>
Figure SMS_65
是不为零的速度,/>
Figure SMS_66
为常数;
针对淤泥的运动,在实际泥沙流流动中,淤泥的流动速度低于砂石,设定淤泥流动速率的调控系数为
Figure SMS_67
,淤泥的流动速率如下式:
Figure SMS_68
仿真水下盆地地形候选模型表征如下:
普通-淤泥在河谷运动等待的时间大于在流动河道的时间,河道独立且互不干扰,到达河谷后,依据转向需求选择相应的河道,从选择河道的盆地线开始以垂直方向堆叠,关注运动河谷盆地数而非运动长度,任意河道上的运动河谷盆地数由下式计算:
Figure SMS_69
式中
Figure SMS_70
为间隔(t-/>
Figure SMS_71
,t)内河道上的运动河谷盆地数,/>
Figure SMS_72
为间隔(t-/>
Figure SMS_73
,t)内加入运动的河谷盆地数,/>
Figure SMS_74
为间隔内的放行河谷盆地数;
仿真水下中脊地形候选模型表征如下:
河床运动的砂石或淤泥i从河道
Figure SMS_75
流入下游河道/>
Figure SMS_76
时,淤泥i判断其所在的运动河道上,前方是否仍有运动的淤泥,如果有,淤泥i将继续在河道内进行点运动,等待放行;
如果没有,淤泥i判断下游河道
Figure SMS_77
上的目标河道组是否仍有剩余的容量,如果下式的条件不满足,淤泥i流入河道/>
Figure SMS_78
靠近上游的河床等候,以点运动的形式在河床堆叠,待满足下式的条件时,以预设的饱和河床底部时距放出:
Figure SMS_79
式中,
Figure SMS_80
为/>
Figure SMS_81
河道目标河道组中=河道剩余空间允许容纳的河谷盆地数,
Figure SMS_82
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的最大容量,即河道空间允许容纳的河谷盆地数上限,/>
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Figure SMS_85
河道上己有的运动河谷盆地数与流动河谷盆地数;
如果满足上式条件,淤泥i判断下游河道
Figure SMS_86
目标河道组中剩余容量最大的河道,完成三步判断后,淤泥i将流入相应河道。
进一步地,对水下地形实施水下模拟作业,得到水下地形在多个水下地形淤泥检测环境下的多个实际淤泥检测质量参数,具体包括:
设置水下地形的水下地形淤泥检测环境一和水下地形淤泥检测环境二;
分别依据水下地形淤泥检测环境一与水下地形淤泥检测环境二对水下地形实施水下模拟作业,得到实际淤泥检测质量参数一与实际淤泥检测质量参数二;
依据多个实际淤泥检测质量参数对水下淤泥仿真地形候选模型实施调整,得到调整水下地形仿真模型,具体包括:
基于水下地形淤泥检测环境一,设置水下淤泥仿真地形候选模型中需调整的部分备选高程参数;
水下地形淤泥检测环境一经水下淤泥仿真地形候选模型处理后得到仿真高程参数质量一;
比较实际淤泥检测质量参数一,与仿真高程参数质量一,当仿真高程参数质量一与实际淤泥检测质量参数一之间相离度
Figure SMS_87
超过0.3时,调整所述部分备选高程参数,得到模糊调整高程参数;
基于水下地形淤泥检测环境二,调整模糊调整高程参数,得到次级调整高程参数;
水下地形淤泥检测环境二经水下淤泥仿真地形候选模型处理后得到仿真高程参数质量二;
比较实际淤泥检测质量参数二,与仿真高程参数质量二,当仿真高程参数质量二与实际淤泥检测质量参数二之间相离度
Figure SMS_88
超过0.3时,设置水下淤泥仿真地形候选模型中需调整的参数为次级调整高程参数,并基于水下地形淤泥检测环境一对次级调整高程参数再次调整,直到/>
Figure SMS_89
不超过0.3并且/>
Figure SMS_90
不超过0.3,完成调整,得到调整水下地形仿真模型。
进一步地,对多个水下地形淤泥检测环境实施切分处理,得到多个网格淤泥检测环境,基于调整水下地形仿真模型,对多个网格淤泥检测环境实施水下地形仿真分析,得到P个可信水下地形参数,具体包括:
根据水流速的历史最值[WATERFLOWmin,WATERFLOWmax],淤泥流速的历史最值[MUDFLOWmin,MUDFLOWmax]、最大侵蚀深度的历史最值[MaxErosionmin,MaxErosionmax]、波浪高度的历史最值[WaveHeightmin,WaveHeightmax],设定水下地形淤泥检测环境的历史最值;
基于水下地形淤泥检测环境的历史最值,通过均匀分布的方式,选择w个水流速的取值、x个淤泥流速的取值、y个最大侵蚀深度的取值、z个波浪高度的取值,得到P个网格淤泥检测环境,其中w,x,y,z均为正整数;
基于调整水下地形仿真模型,在P个网格淤泥检测环境下分别实施水下地形仿真分析,得到P个可信水下地形参数。
进一步地,构建水下地形质量仿真模糊评价方法,并将P个可信水下地形参数分别输入水下地形质量仿真模糊评价方法,得到可信度最高的可信水下地形参数,可信度最高的可信水下地形参数对应的网格淤泥检测环境作为首选淤泥检测环境,具体包括:
构建水下地形质量仿真模糊评价方法,并基于P个可信水下地形参数,得到P个可信水下地形参数可信度;
将P个可信水下地形参数可信度中最高的可信度对应的可信水下地形参数设为可信度最高的可信水下地形参数,并将可信度最高的可信水下地形参数对应的网格淤泥检测环境作为首选淤泥检测环境。
根据本发明的另一实施例,对于水下地形的地形优化绘制还可以包括:
1)对水下地形进行数字化质量参数仿真;
2)根据水下地形的质量参数对实际地形制造进行整体规划;
3)根据实际地形制造的整体规划构建实际地形制造的模糊评价模型,并对该模型进行集成与融合,生成仿真地形制造;
4)对仿真地形制造进行仿真验证;
5)根据仿真结果,若满足绘制要求,则开始步骤6),若整体规划不满足绘制要求,返回步骤2),若构建的模糊评价模型不满足绘制要求,返回步骤3);
6)根据验证后的仿真地形制造构建实际地形制造;
7)建立实际地形制造与仿真地形制造的双向映射关系,实现仿真地形制造对实际地形制造的管控。
1)中,对水下地形进行数字化质量参数仿真;对水下地形进行数字化质量仿真参数是以水下地形的三维数模为核心,用集成的三维实体模型代替传统二维水下作业图纸,并基于三维PMI标注信息、地形绘制注释技术图解、三维仿真动画以及工序描述信 息等地形绘制指导信息,完整表达水下地形显性几何尺寸信息及隐性地形绘制信息,实现产品三维地形绘制文件的全息表达。具体实施通过创建地形绘制地形、进行地形绘制路线绘制,并完成详细质量参数,创建水下地形的三维模型,并三维标注。
2)中,根据水下地形的质量参数对实际地形制造进行整体规划:地形制造 的整体规划是指结合场地特点、水下地形 特点、特殊要求,确定设备选型与数量,确定各工序的淤泥检测内容,制定生产流 程与设备流转顺序;规划地形制造的整体排布,确定运动形式与运动路径。
3)中,根据实际地形制造的整体规划构建实际地形制造的模糊评价模 型,并对该模型进行集成与融合,生成仿真地形制造。
按照构件、运转流程、策略三个层面划分为地形制造的构件层建模、地形制造的运转流程层建模、地形制造的策略层建模。地形制造的构件主要就是设备,设备模糊评价 模型包括:设备三维模型、数字空间的位置信息、设备运转流程、虚实接口。具体实施方式在创建设备的三维模型,确定数字空间的位置信息,并将其建立设备模型库,并对具有 运动属性的设备进行运动机构建模和运动姿态建模,确定设备运转流程。
地形制造的运转流程层建模是在构件层模型基础上确定,加入驱动及扰动因素,对地形制造构件的顺序性、并发性、联动性等特征进行描述。具体实施方式是设置设备模糊评价模型虚实接口输入参数,在仿真时编写 相应的控制逻辑,以控制地形制造设备的顺序性、并发性、联动性运转流程。
策略层建模是将地形制造的策略规律映射到相应的构件模型和运转流程模型上。具体实施方式是建立全部构件模型的信号链接,设置运转流程模型控制逻辑的判断环境。
对地形制造模糊评价模型进行集成与融合,形成与现实世界中水下地形、工业机器人、工件、物料单元实时位置、位姿、速度、状态信息相一致的仿真地形制造。
图2为本申请实施例的一种基于深水淤泥采样的水下地形仿真方法的仿真模型与实际淤泥检测质量参数之间的验证与调整流程示意图;
具体的,步骤(2)还包括:
将水下地形放置于水下地形水下勘探平台,并连接好气体供给管道、冲床负载等。待水下地形刚度性检测合格后,按照水下地形说明规定的初检淤泥检测环境对其实施初检,直至初检过程完成。
基于水下地形的测试和仿真需求,设置水下地形的水下地形淤泥检测环境一,水下地形淤泥检测环境一的水流速为WATERFLOW1、淤泥流速为MUDFLOW1、最大侵蚀深度为T1、波浪高度为P1;
基于水下地形的测试和仿真需求,设置水下地形的水下地形淤泥检测环境二,水下地形淤泥检测环境二的水流速为WATERFLOW2、淤泥流速为MUDFLOW2、最大侵蚀深度为T2、波浪高度为P2;
依据水下地形淤泥检测环境一与水下地形淤泥检测环境二对水下地形实施水下模拟作业,得到实际淤泥检测质量参数一与实际淤泥检测质量参数二。
在一些实施例中,水下地形的测试和仿真需求通常是基于水下地形样品的指导手册选择的,也就是可以根据客户的需求,实施个性化定制,只要是在样品流动的淤泥检测环境区间,比如最大侵蚀深度60-90,淤泥流速40%-100%等,那从中任取工况组合就可以(比如取最大侵蚀深度60,淤泥流速40%),且针对所有工况具有普适性。
按照水下地形淤泥检测环境一的参数,设置水下勘探平台的测试淤泥检测环境,对水下地形实施测试,得到其高程参数绘制与淤泥量之间的关系图,即水下地形淤泥检测环境一下水下地形的极化曲线质量。
按照水下地形淤泥检测环境二的参数,设置水下勘探平台的测试淤泥检测环境,对水下地形实施测试,得到其高程参数绘制与淤泥量之间的关系图,即水下地形淤泥检测环境二下水下地形的极化曲线质量。
具体的,步骤(3)还包括:基于实测水下地形的地形与绘制参数,设置仿真模型中对应参数:
在一些实施例中, 水下地形淤泥检测环境一经水下淤泥仿真地形候选模型处理后得到仿真高程参数质量一;通过第一仿真实际淤泥检测质量参数中水下地形淤泥检测环境一的极化曲线质量,对仿真模型实施调整,使得当仿真高程参数质量一与实际淤泥检测质量参数一之间相离度超过0.3时,调整部分备选高程参数,得到模糊调整高程参数。
经过计算得出,在第一轮模型调整过程中,水下地形淤泥检测环境一的仿真结果与实际淤泥检测质量参数之间相离度为7.3%,此时对应的波浪高度约为21m。
基于实际淤泥检测质量参数中水下地形淤泥检测环境二的参数,调整模糊调整高程参数,得到次级调整高程参数。
基于仿真模型在水下地形淤泥检测环境二下的仿真高程参数质量二实施调整,得到模型仿真结果,并与实际淤泥检测质量参数二实施对比,得到仿真高程参数质量二与实际淤泥检测质量参数二之间相离度;
在一些实施例中,经过计算得出,在第一轮模型调整过程中,仿真高程参数质量二与第二仿真实际淤泥检测质量参数之间相离度为22.7%,此时对应的波浪高度约为23m。
由于水下地形淤泥检测环境二中仿真高程参数质量二与实际淤泥检测质量参数二之间相离度超过0.3,因此需要重新对于水下地形淤泥检测环境一以及水下地形淤泥检测环境二实施验证与调整。
经过计算得出,在第二轮模型调整过程中,仿真高程参数质量一与实际淤泥检测质量参数一之间相离度为4.3%,仿真高程参数质量二与实际淤泥检测质量参数二之间相离度为26.2%,需要重新对于水下地形淤泥检测环境一以及水下地形淤泥检测环境二实施验证与调整。
经过计算得出,在第三轮模型调整过程中,仿真高程参数质量一与实际淤泥检测质量参数一之间相离度为4.9%,仿真高程参数质量二与实际淤泥检测质量参数二之间相离度为20.4%,需要重新对于水下地形淤泥检测环境一以及水下地形淤泥检测环境二实施验证与调整。
经过计算得出,在第四轮模型调整过程中,仿真高程参数质量一与实际淤泥检测质量参数一之间相离度为2.9%,仿真高程参数质量二与实际淤泥检测质量参数二之间相离度为23.1%,需要重新对于水下地形淤泥检测环境一以及水下地形淤泥检测环境二实施验证与调整。
通过比较实际淤泥检测质量参数二,与仿真高程参数质量二,当仿真高程参数质量二与实际淤泥检测质量参数二之间相离度
Figure SMS_91
超过0.3时,设置水下淤泥仿真地形候选模型中需调整的参数为次级调整高程参数,并基于水下地形淤泥检测环境一对次级调整高程参数再次调整,直到/>
Figure SMS_92
不超过0.3并且/>
Figure SMS_93
不超过0.3,完成调整,得到调整水下地形仿真模型。
水下地形淤泥检测环境二
Figure SMS_94
和/>
Figure SMS_95
的计算表达式如下:
Figure SMS_96
在一些实施例中,经过计算得出,在第五轮模型调整过程中,仿真高程参数质量一与实际淤泥检测质量参数一之间相离度为5.6%,此时对应的波浪高度约为20m。仿真高程参数质量二与实际淤泥检测质量参数二之间相离度为6.8%,此时对应的波浪高度约为16m。
具体的,步骤(4)基于调整水下地形仿真模型,在P个淤泥检测环境下分别实施水下地形仿真分析,得到P个可信水下地形参数:
P的数量为a×b×c×d。
在一些实施例中,步骤(5)中的水下地形质量仿真模糊评价方法表达式中def分别为模糊评价权重因子,其数值分别为1/3,1/3,1/3。
基于上述40组淤泥检测环境下的模型输出结果,经过计算得出质量仿真模糊评价方法的数值。
基于上述水下地形质量仿真模糊评价方法的计算结果,选择可信水下地形参数可信度最大的对应的淤泥检测环境,将其定义为首选淤泥检测环境。
待水下地形刚度性检测合格后,按照首选淤泥检测环境的参数,设置水下勘探平台的测试淤泥检测环境,对水下地形实施测试,得到其高程参数绘制与淤泥量之间的关系图。
在该实施例,通过仿真方法与水下测试的相互耦合,既能够降低水下地形淤泥检测环境优化过程中所需的试验数量与试验周期,而且能够提高仿真结果的可靠性与准确率,更好地发挥仿真方法在优化过程中的作用,最终以较低的试验成本及较短的研发周期实现水下地形质量的提升。
经过计算得出,按照水下地形质量仿真模糊评价方法的数值,在首选淤泥检测环境下的质量表现比水下地形淤泥检测环境下的质量表现分别提升了8.4%,9.7%。
经过计算得出,在首选淤泥检测环境下,水下地形仿真模型结果与实际淤泥检测质量参数之间相离度分别为6.1%,6.9%。
另外,对应上述质量优化方法,参照附图3,根据第二实施例,本发明请求保护一种基于深水淤泥采样的水下地形仿真系统,包括:
备选仿真优化模型构建模块:构建水下淤泥仿真地形候选模型,通过水下淤泥仿真地形候选模型得到备选高程参数;
水下模拟作业模块:对水下地形实施水下模拟作业,得到水下地形在多个水下地形淤泥检测环境下的多个实际淤泥检测质量参数;
调整模块:依据多个实际淤泥检测质量参数对水下地形仿真模型实施调整,得到调整水下地形仿真模型;
仿真切分模块:对多个水下地形淤泥检测环境实施切分处理,得到多个网格淤泥检测环境,基于调整水下地形仿真模型,对多个网格淤泥检测环境实施水下地形仿真分析,得到P个可信水下地形参数;
首选评价模块:构建水下地形质量仿真模糊评价方法,并将P个可信水下地形参数分别输入水下地形质量仿真模糊评价方法,得到可信度最高的可信水下地形参数,可信度最高的可信水下地形参数对应的网格淤泥检测环境作为首选淤泥检测环境;
优化验证模块:依据首选淤泥检测环境,实施水下模拟作业,得到水下地形的首选实际淤泥检测质量参数,将首选实际淤泥检测质量参数与可信度最高的可信水下地形参数实施比较,得到水下地形的高程参数绘制优化结果;
水下淤泥仿真地形候选模型包括仿真水下边缘地形候选模型、仿真水下盆地地形候选模型和仿真水下中脊地形候选模型,备选高程参数基于仿真水下边缘地形候选模型、仿真水下盆地地形候选模型和仿真水下中脊地形候选模型得到;
仿真水下边缘地形候选模型表征如下:
Figure SMS_97
式中,
Figure SMS_98
为淤泥流速,即给定泥沙环境在低泥沙量情况下的淤泥平均速度,取各河道在低泥沙量情形下的平均淤泥速度,为河道的最高历史速度;/>
Figure SMS_99
为淤泥阻塞密度,以饱和河床底部间距换算;/>
Figure SMS_100
为阻塞密度下对应的速度值,对应淤泥在河床运动的最低速度,在实际泥沙流流动中,如果河床运动的区域未出现泥沙现象而引发停车淤泥阻塞,淤泥将采用低速缓慢地前进,流入下游,/>
Figure SMS_101
是不为零的速度,/>
Figure SMS_102
为常数;
针对淤泥的运动,在实际泥沙流流动中,淤泥的流动速度低于砂石,设定淤泥流动速率的调控系数为
Figure SMS_103
,淤泥的流动速率如下式:
Figure SMS_104
仿真水下盆地地形候选模型表征如下:
普通-淤泥在河谷运动等待的时间大于在流动河道的时间,河道独立且互不干扰,到达河谷后,依据转向需求选择相应的河道,从选择河道的盆地线开始以垂直方向堆叠,关注运动河谷盆地数而非运动长度,任意河道上的运动河谷盆地数由下式计算:
Figure SMS_105
式中
Figure SMS_106
为间隔(t-/>
Figure SMS_107
,t)内河道上的运动河谷盆地数,/>
Figure SMS_108
为间隔(t-/>
Figure SMS_109
,t)内加入运动的河谷盆地数,/>
Figure SMS_110
为间隔内的放行河谷盆地数;
仿真水下中脊地形候选模型表征如下:
河床运动的砂石或淤泥i从河道
Figure SMS_111
流入下游河道/>
Figure SMS_112
时,淤泥i判断其所在的运动河道上,前方是否仍有运动的淤泥,如果有,淤泥i将继续在河道内进行点运动,等待放行;
如果没有,淤泥i判断下游河道
Figure SMS_113
上的目标河道组是否仍有剩余的容量,如果下式的条件不满足,淤泥i流入河道/>
Figure SMS_114
靠近上游的河床等候,以点运动的形式在河床堆叠,待满足下式的条件时,以预设的饱和河床底部时距放出:
Figure SMS_115
式中,
Figure SMS_116
为/>
Figure SMS_117
河道目标河道组中=河道剩余空间允许容纳的河谷盆地数,
Figure SMS_118
为河道/>
Figure SMS_119
的最大容量,即河道空间允许容纳的河谷盆地数上限,/>
Figure SMS_120
分别表示/>
Figure SMS_121
河道上己有的运动河谷盆地数与流动河谷盆地数;
如果满足上式条件,淤泥i判断下游河道
Figure SMS_122
目标河道组中剩余容量最大的河道,完成三步判断后,淤泥i将流入相应河道。
进一步地,对水下地形实施水下模拟作业,得到水下地形在多个水下地形淤泥检测环境下的多个实际淤泥检测质量参数,具体包括:
设置水下地形的水下地形淤泥检测环境一和水下地形淤泥检测环境二;
分别依据水下地形淤泥检测环境一与水下地形淤泥检测环境二对水下地形实施水下模拟作业,得到实际淤泥检测质量参数一与实际淤泥检测质量参数二;
依据多个实际淤泥检测质量参数对水下淤泥仿真地形候选模型实施调整,得到调整水下地形仿真模型,具体包括:
基于水下地形淤泥检测环境一,设置水下淤泥仿真地形候选模型中需调整的部分备选高程参数;
水下地形淤泥检测环境一经水下淤泥仿真地形候选模型处理后得到仿真高程参数质量一;
比较实际淤泥检测质量参数一,与仿真高程参数质量一,当仿真高程参数质量一与实际淤泥检测质量参数一之间相离度
Figure SMS_123
超过0.3时,调整所述部分备选高程参数,得到模糊调整高程参数;
基于水下地形淤泥检测环境二,调整模糊调整高程参数,得到次级调整高程参数;
水下地形淤泥检测环境二经水下淤泥仿真地形候选模型处理后得到仿真高程参数质量二;
比较实际淤泥检测质量参数二,与仿真高程参数质量二,当仿真高程参数质量二与实际淤泥检测质量参数二之间相离度
Figure SMS_124
超过0.3时,设置水下淤泥仿真地形候选模型中需调整的参数为次级调整高程参数,并基于水下地形淤泥检测环境一对次级调整高程参数再次调整,直到/>
Figure SMS_125
不超过0.3并且/>
Figure SMS_126
不超过0.3,完成调整,得到调整水下地形仿真模型。
进一步地,对多个水下地形淤泥检测环境实施切分处理,得到多个网格淤泥检测环境,基于调整水下地形仿真模型,对多个网格淤泥检测环境实施水下地形仿真分析,得到P个可信水下地形参数,具体包括:
根据水流速的历史最值[WATERFLOWmin,WATERFLOWmax],淤泥流速的历史最值[MUDFLOWmin,MUDFLOWmax]、最大侵蚀深度的历史最值[MaxErosionmin,MaxErosionmax]、波浪高度的历史最值[WaveHeightmin,WaveHeightmax],设定水下地形淤泥检测环境的历史最值;
基于水下地形淤泥检测环境的历史最值,通过均匀分布的方式,选择WATERFLOW个水流速的取值、Dy个淤泥流速的取值、Fmax个最大侵蚀深度的取值、WaveHeight个波浪高度的取值,得到P个网格淤泥检测环境,其中WATERFLOW、Dy、Fmax、WaveHeight均为正整数;
基于调整水下地形仿真模型,在P个网格淤泥检测环境下分别实施水下地形仿真分析,得到P个可信水下地形参数。
进一步地,构建水下地形质量仿真模糊评价方法,并将P个可信水下地形参数分别输入水下地形质量仿真模糊评价方法,得到可信度最高的可信水下地形参数,可信度最高的可信水下地形参数对应的网格淤泥检测环境作为首选淤泥检测环境,具体包括:
构建水下地形质量仿真模糊评价方法,并基于P个可信水下地形参数,得到P个可信水下地形参数可信度;
将P个可信水下地形参数可信度中最高的可信度对应的可信水下地形参数设为可信度最高的可信水下地形参数,并将可信度最高的可信水下地形参数对应的网格淤泥检测环境作为首选淤泥检测环境。
除非另作定义,本发明中使用的技术术语或者科学术语应当为本发明所属领域内具有技能的人士所理解的通常意义。本发明中使用的“第一”、“第二”以及类似的词语并不为任何顺序、数量或者重要性,而只是用来区分不同的组成部分。“连接”或者“相连”等类似的词语并非限定于实际的或者机械的连接,而是可以包括电性的连接,不管是直接的还是间接的。“上”、“下”、“左”、“右”等仅用于为相对位置关系,当被描述对象的绝对位置改变后,则该相对位置关系也相应地改变。
以上是本发明的优选实施方式,应当指出,对于本技术领域的普通技术人员来说,在不脱离本发明原理的前提下,还可以作出若干改进和润饰,这些改进和润饰也应视为本发明的保护范围。

Claims (9)

1.一种基于深水淤泥采样的水下地形仿真方法,其特征在于,包括:
构建水下淤泥仿真地形候选模型,通过所述水下淤泥仿真地形候选模型得到备选高程参数;
对所述水下地形实施水下模拟作业,得到所述水下地形在多个水下地形淤泥检测环境下的多个实际淤泥检测质量参数;
依据多个所述实际淤泥检测质量参数对所述水下淤泥仿真地形候选模型实施调整,得到调整水下地形仿真模型;
对多个所述水下地形淤泥检测环境实施切分处理,得到多个网格淤泥检测环境,基于所述调整水下地形仿真模型,对多个所述网格淤泥检测环境实施水下地形仿真分析,得到P个可信水下地形参数;
构建水下地形质量仿真模糊评价方法,并将多个所述可信水下地形参数分别输入所述水下地形质量仿真模糊评价方法,得到可信度最高的可信水下地形参数,所述可信度最高的可信水下地形参数对应的所述网格淤泥检测环境作为首选淤泥检测环境;
依据所述首选淤泥检测环境,实施所述水下模拟作业,得到水下地形的首选实际淤泥检测质量参数,将所述首选实际淤泥检测质量参数与所述可信度最高的可信水下地形参数实施比较,得到所述水下地形的高程参数绘制优化结果。
2.如权利要求1所述的一种基于深水淤泥采样的水下地形仿真方法,所述水下淤泥仿真地形候选模型包括仿真水下边缘地形候选模型、仿真水下盆地地形候选模型和仿真水下中脊地形候选模型,所述备选高程参数基于所述仿真水下边缘地形候选模型、所述仿真水下盆地地形候选模型和所述仿真水下中脊地形候选模型得到;
仿真水下边缘地形候选模型表征如下:
Figure QLYQS_1
式中,
Figure QLYQS_2
为淤泥流速,即给定泥沙环境在低泥沙量情况下的淤泥平均速度,取各河道在低泥沙量情形下的平均淤泥速度,为河道的最高历史速度;/>
Figure QLYQS_3
为淤泥阻塞密度,以饱和河床底部间距换算;/>
Figure QLYQS_4
为阻塞密度下对应的速度值,对应淤泥在河床运动的最低速度,在实际泥沙流流动中,如果河床运动的区域未出现泥沙现象而引发停车淤泥阻塞,淤泥将采用低速缓慢地前进,流入下游,/>
Figure QLYQS_5
是不为零的速度,/>
Figure QLYQS_6
为常数;
针对淤泥的运动,在实际泥沙流流动中,淤泥的流动速度低于砂石,设定淤泥流动速率的调控系数为
Figure QLYQS_7
,淤泥的流动速率如下式:
Figure QLYQS_8
仿真水下盆地地形候选模型表征如下:
普通-淤泥在河谷运动等待的时间大于在流动河道的时间,河道独立且互不干扰,到达河谷后,依据转向需求选择相应的河道,从选择河道的盆地线开始以垂直方向堆叠,关注运动河谷盆地数而非运动长度,任意河道上的运动河谷盆地数由下式计算:
Figure QLYQS_9
式中
Figure QLYQS_10
为间隔(t-/>
Figure QLYQS_11
,t)内河道上的运动河谷盆地数,/>
Figure QLYQS_12
为间隔(t-/>
Figure QLYQS_13
,t)内加入运动的河谷盆地数,/>
Figure QLYQS_14
为间隔内的放行河谷盆地数;
仿真水下中脊地形候选模型表征如下:
河床运动的砂石或淤泥i从河道
Figure QLYQS_15
流入下游河道/>
Figure QLYQS_16
时,淤泥i判断其所在的运动河道上,前方是否仍有运动的淤泥,如果有,淤泥i将继续在河道内进行点运动,等待放行;
如果没有,淤泥i判断下游河道
Figure QLYQS_17
上的目标河道组是否仍有剩余的容量,如果下式的条件不满足,淤泥i流入河道/>
Figure QLYQS_18
靠近上游的河床等候,以点运动的形式在河床堆叠,待满足下式的条件时,以预设的饱和河床底部时距放出:
Figure QLYQS_19
式中,
Figure QLYQS_20
为/>
Figure QLYQS_21
河道目标河道组中=河道剩余空间允许容纳的河谷盆地数,/>
Figure QLYQS_22
为河道/>
Figure QLYQS_23
的最大容量,即河道空间允许容纳的河谷盆地数上限,/>
Figure QLYQS_24
分别表示/>
Figure QLYQS_25
河道上己有的运动河谷盆地数与流动河谷盆地数;
如果满足上式条件,淤泥i判断下游河道
Figure QLYQS_26
目标河道组中剩余容量最大的河道,完成三步判断后,淤泥i将流入相应河道。
3.如权利要求1所述的一种基于深水淤泥采样的水下地形仿真方法,其特征在于:
所述对所述水下地形实施水下模拟作业,得到所述水下地形在多个水下地形淤泥检测环境下的多个实际淤泥检测质量参数,具体包括:
设置所述水下地形的水下地形淤泥检测环境一和水下地形淤泥检测环境二;
分别依据所述水下地形淤泥检测环境一与所述水下地形淤泥检测环境二对所述水下地形实施水下模拟作业,得到实际淤泥检测质量参数一与实际淤泥检测质量参数二;
所述依据多个所述实际淤泥检测质量参数对所述水下淤泥仿真地形候选模型实施调整,得到调整水下地形仿真模型,具体包括:
基于所述水下地形淤泥检测环境一,设置所述水下淤泥仿真地形候选模型中需调整的部分所述备选高程参数;
所述水下地形淤泥检测环境一经所述水下淤泥仿真地形候选模型处理后得到仿真高程参数质量一;
比较所述实际淤泥检测质量参数一,与所述仿真高程参数质量一,当所述仿真高程参数质量一与所述实际淤泥检测质量参数一之间相离度
Figure QLYQS_27
超过0.3时,调整所述部分所述备选高程参数,得到模糊调整高程参数;
基于所述水下地形淤泥检测环境二,调整所述模糊调整高程参数,得到次级调整高程参数;
所述水下地形淤泥检测环境二经所述水下淤泥仿真地形候选模型处理后得到仿真高程参数质量二;
比较所述实际淤泥检测质量参数二,与所述仿真高程参数质量二,当所述仿真高程参数质量二与所述实际淤泥检测质量参数二之间相离度
Figure QLYQS_28
超过0.3时,设置所述水下淤泥仿真地形候选模型中需调整的参数为所述次级调整高程参数,并基于所述水下地形淤泥检测环境一对所述次级调整高程参数再次调整,直到所述/>
Figure QLYQS_29
不超过0.3并且所述/>
Figure QLYQS_30
不超过0.3,完成调整,得到所述调整水下地形仿真模型。
4.如权利要求3所述的一种基于深水淤泥采样的水下地形仿真方法,其特征在于,所述对多个所述水下地形淤泥检测环境实施切分处理,得到多个网格淤泥检测环境,基于所述调整水下地形仿真模型,对多个所述网格淤泥检测环境实施水下地形仿真分析,得到P个可信水下地形参数,具体包括:
根据水流速的历史最值[WATERFLOWmin,WATERFLOWmax],淤泥流速的历史最值[MUDFLOWmin,MUDFLOWmax]、最大侵蚀深度的历史最值[MaxErosionmin,MaxErosionmax]、波浪高度的历史最值[WaveHeightmin,WaveHeightmax],设定所述水下地形淤泥检测环境的历史最值;
基于所述水下地形淤泥检测环境的历史最值,通过均匀分布的方式,选择w个所述水流速的取值、x个所述淤泥流速的取值、y个所述最大侵蚀深度的取值、z个所述波浪高度的取值,得到P个所述网格淤泥检测环境,其中w,x,y,z均为正整数;
基于所述调整水下地形仿真模型,在P个所述网格淤泥检测环境下分别实施水下地形仿真分析,得到P个所述可信水下地形参数。
5.如权利要求4所述的一种基于深水淤泥采样的水下地形仿真方法,其特征在于,所述构建水下地形质量仿真模糊评价方法,并将多个所述可信水下地形参数分别输入所述水下地形质量仿真模糊评价方法,得到可信度最高的可信水下地形参数,所述可信度最高的可信水下地形参数对应的所述网格淤泥检测环境作为首选淤泥检测环境,具体包括:
构建水下地形质量仿真模糊评价方法,并基于P个所述可信水下地形参数,得到P个可信水下地形参数可信度;
将所述P个可信水下地形参数可信度中最高的可信度对应的所述可信水下地形参数设为所述可信度最高的可信水下地形参数,并将所述可信度最高的可信水下地形参数对应的所述网格淤泥检测环境作为首选淤泥检测环境。
6.一种基于深水淤泥采样的水下地形仿真系统,其特征在于,包括:
备选仿真优化模型构建模块:构建水下淤泥仿真地形候选模型,通过所述水下淤泥仿真地形候选模型得到备选高程参数;
水下模拟作业模块:对所述水下地形实施水下模拟作业,得到所述水下地形在多个水下地形淤泥检测环境下的多个实际淤泥检测质量参数;
调整模块:依据多个所述实际淤泥检测质量参数对所述水下淤泥仿真地形候选模型实施调整,得到调整水下地形仿真模型;
仿真切分模块:对多个所述水下地形淤泥检测环境实施切分处理,得到多个网格淤泥检测环境,基于所述调整水下地形仿真模型,对多个所述网格淤泥检测环境实施水下地形仿真分析,得到P个可信水下地形参数;
首选评价模块:构建水下地形质量仿真模糊评价方法,并将所述P个可信水下地形参数分别输入所述水下地形质量仿真模糊评价方法,得到可信度最高的可信水下地形参数,所述可信度最高的可信水下地形参数对应的所述网格淤泥检测环境作为首选淤泥检测环境;
优化验证模块:依据所述首选淤泥检测环境,实施所述水下模拟作业,得到水下地形的首选实际淤泥检测质量参数,将所述首选实际淤泥检测质量参数与所述可信度最高的可信水下地形参数实施比较,得到水下地形的高程参数绘制优化结果;
所述水下淤泥仿真地形候选模型包括仿真水下边缘地形候选模型、仿真水下盆地地形候选模型和仿真水下中脊地形候选模型,所述备选高程参数基于所述仿真水下边缘地形候选模型、所述仿真水下盆地地形候选模型和所述仿真水下中脊地形候选模型得到;
仿真水下边缘地形候选模型表征如下:
Figure QLYQS_31
式中,
Figure QLYQS_32
为淤泥流速,即给定泥沙环境在低泥沙量情况下的淤泥平均速度,取各河道在低泥沙量情形下的平均淤泥速度,为河道的最高历史速度;/>
Figure QLYQS_33
为淤泥阻塞密度,以饱和河床底部间距换算;/>
Figure QLYQS_34
为阻塞密度下对应的速度值,对应淤泥在河床运动的最低速度,在实际泥沙流流动中,如果河床运动的区域未出现泥沙现象而引发停车淤泥阻塞,淤泥将采用低速缓慢地前进,流入下游,/>
Figure QLYQS_35
是不为零的速度,/>
Figure QLYQS_36
为常数;
针对淤泥的运动,在实际泥沙流流动中,淤泥的流动速度低于砂石,设定淤泥流动速率的调控系数为
Figure QLYQS_37
,淤泥的流动速率如下式:
Figure QLYQS_38
仿真水下盆地地形候选模型表征如下:
普通-淤泥在河谷运动等待的时间大于在流动河道的时间,河道独立且互不干扰,到达河谷后,依据转向需求选择相应的河道,从选择河道的盆地线开始以垂直方向堆叠,关注运动河谷盆地数而非运动长度,任意河道上的运动河谷盆地数由下式计算:
Figure QLYQS_39
式中
Figure QLYQS_40
为间隔(t-/>
Figure QLYQS_41
,t)内河道上的运动河谷盆地数,/>
Figure QLYQS_42
为间隔(t-/>
Figure QLYQS_43
,t)内加入运动的河谷盆地数,/>
Figure QLYQS_44
为间隔内的放行河谷盆地数;
仿真水下中脊地形候选模型表征如下:
河床运动的砂石或淤泥i从河道
Figure QLYQS_45
流入下游河道/>
Figure QLYQS_46
时,淤泥i判断其所在的运动河道上,前方是否仍有运动的淤泥,如果有,淤泥i将继续在河道内进行点运动,等待放行;
如果没有,淤泥i判断下游河道
Figure QLYQS_47
上的目标河道组是否仍有剩余的容量,如果下式的条件不满足,淤泥i流入河道/>
Figure QLYQS_48
靠近上游的河床等候,以点运动的形式在河床堆叠,待满足下式的条件时,以预设的饱和河床底部时距放出:
Figure QLYQS_49
式中,
Figure QLYQS_50
为/>
Figure QLYQS_51
河道目标河道组中=河道剩余空间允许容纳的河谷盆地数,/>
Figure QLYQS_52
为河道/>
Figure QLYQS_53
的最大容量,即河道空间允许容纳的河谷盆地数上限,/>
Figure QLYQS_54
分别表示/>
Figure QLYQS_55
河道上己有的运动河谷盆地数与流动河谷盆地数;
如果满足上式条件,淤泥i判断下游河道
Figure QLYQS_56
目标河道组中剩余容量最大的河道,完成三步判断后,淤泥i将流入相应河道。
7.如权利要求6所述的一种基于深水淤泥采样的水下地形仿真系统,其特征在于:
所述对所述水下地形实施水下模拟作业,得到所述水下地形在多个水下地形淤泥检测环境下的多个实际淤泥检测质量参数,具体包括:
设置所述水下地形的水下地形淤泥检测环境一和水下地形淤泥检测环境二;
分别依据所述水下地形淤泥检测环境一与所述水下地形淤泥检测环境二对所述水下地形实施水下模拟作业,得到实际淤泥检测质量参数一与实际淤泥检测质量参数二;
所述依据多个所述实际淤泥检测质量参数对所述水下淤泥仿真地形候选模型实施调整,得到调整水下地形仿真模型,具体包括:
基于所述水下地形淤泥检测环境一,设置所述水下淤泥仿真地形候选模型中需调整的部分所述备选高程参数;
所述水下地形淤泥检测环境一经所述水下淤泥仿真地形候选模型处理后得到仿真高程参数质量一;
比较所述实际淤泥检测质量参数一,与所述仿真高程参数质量一,当所述仿真高程参数质量一与所述实际淤泥检测质量参数一之间相离度
Figure QLYQS_57
超过0.3时,调整所述部分所述备选高程参数,得到模糊调整高程参数;
基于所述水下地形淤泥检测环境二,调整所述模糊调整高程参数,得到次级调整高程参数;
所述水下地形淤泥检测环境二经所述水下淤泥仿真地形候选模型处理后得到仿真高程参数质量二;
比较所述实际淤泥检测质量参数二,与所述仿真高程参数质量二,当所述仿真高程参数质量二与所述实际淤泥检测质量参数二之间相离度
Figure QLYQS_58
超过0.3时,设置所述水下淤泥仿真地形候选模型中需调整的参数为所述次级调整高程参数,并基于所述水下地形淤泥检测环境一对所述次级调整高程参数再次调整,直到所述/>
Figure QLYQS_59
不超过0.3并且所述/>
Figure QLYQS_60
不超过0.3,完成调整,得到所述调整水下地形仿真模型。
8.如权利要求7所述的一种基于深水淤泥采样的水下地形仿真系统,其特征在于,所述对多个所述水下地形淤泥检测环境实施切分处理,得到多个网格淤泥检测环境,基于所述调整水下地形仿真模型,对多个所述网格淤泥检测环境实施水下地形仿真分析,得到P个可信水下地形参数,具体包括:
根据水流速的历史最值[WATERFLOWmin,WATERFLOWmax],淤泥流速的历史最值[MUDFLOWmin,MUDFLOWmax]、最大侵蚀深度的历史最值[MaxErosionmin,MaxErosionmax]、波浪高度的历史最值[WaveHeightmin,WaveHeightmax],设定所述水下地形淤泥检测环境的历史最值;
基于所述水下地形淤泥检测环境的历史最值,通过均匀分布的方式,选择w个所述水流速的取值、x个所述淤泥流速的取值、y个所述最大侵蚀深度的取值、z个所述波浪高度的取值,得到P个所述网格淤泥检测环境,其中w,x,y,z均为正整数;
基于所述调整水下地形仿真模型,在P个所述网格淤泥检测环境下分别实施水下地形仿真分析,得到P个所述可信水下地形参数。
9.如权利要求8所述的一种基于深水淤泥采样的水下地形仿真系统,其特征在于,所述构建水下地形质量仿真模糊评价方法,并将多个所述可信水下地形参数分别输入所述水下地形质量仿真模糊评价方法,得到可信度最高的可信水下地形参数,所述可信度最高的可信水下地形参数对应的所述网格淤泥检测环境作为首选淤泥检测环境,具体包括:
构建水下地形质量仿真模糊评价方法,并基于P个所述可信水下地形参数,得到P个可信水下地形参数可信度;
将所述P个可信水下地形参数可信度中最高的可信度对应的所述可信水下地形参数设为所述可信度最高的可信水下地形参数,并将所述可信度最高的可信水下地形参数对应的所述网格淤泥检测环境作为首选淤泥检测环境。
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Citations (8)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US20060104721A1 (en) * 2004-11-16 2006-05-18 Choi Kuen H Method for recovering underwater ecosystem of a river
CN107895059A (zh) * 2017-09-18 2018-04-10 水利部交通运输部国家能源局南京水利科学研究院 一种淤泥质海岸高浊度海区岛礁促淤工程模拟方法
US20180267205A1 (en) * 2017-03-14 2018-09-20 Cgg Services Sas System and method for estimating the spatial distribution of an earth resource
CN108562287A (zh) * 2018-01-08 2018-09-21 哈尔滨工程大学 一种基于自适应采样粒子滤波的水下地形辅助导航方法
CN110986876A (zh) * 2019-11-14 2020-04-10 河海大学 一种基于无人机反演淤泥质潮沟水下地形的方法
CN111340946A (zh) * 2020-03-12 2020-06-26 五邑大学 河道地形模型构建方法、装置、机器人和存储介质
CN113239520A (zh) * 2021-04-16 2021-08-10 大连海事大学 一种近水底三维水下地形环境建模方法
CN115951361A (zh) * 2023-03-13 2023-04-11 珠江水利委员会珠江水利科学研究院 基于大数据平台的海上风电桩的智能地形扫测方法

Patent Citations (8)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US20060104721A1 (en) * 2004-11-16 2006-05-18 Choi Kuen H Method for recovering underwater ecosystem of a river
US20180267205A1 (en) * 2017-03-14 2018-09-20 Cgg Services Sas System and method for estimating the spatial distribution of an earth resource
CN107895059A (zh) * 2017-09-18 2018-04-10 水利部交通运输部国家能源局南京水利科学研究院 一种淤泥质海岸高浊度海区岛礁促淤工程模拟方法
CN108562287A (zh) * 2018-01-08 2018-09-21 哈尔滨工程大学 一种基于自适应采样粒子滤波的水下地形辅助导航方法
CN110986876A (zh) * 2019-11-14 2020-04-10 河海大学 一种基于无人机反演淤泥质潮沟水下地形的方法
CN111340946A (zh) * 2020-03-12 2020-06-26 五邑大学 河道地形模型构建方法、装置、机器人和存储介质
CN113239520A (zh) * 2021-04-16 2021-08-10 大连海事大学 一种近水底三维水下地形环境建模方法
CN115951361A (zh) * 2023-03-13 2023-04-11 珠江水利委员会珠江水利科学研究院 基于大数据平台的海上风电桩的智能地形扫测方法

Non-Patent Citations (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Title
杨勇;王可东;: "等值线匹配算法的地形适应性研究", 宇航学报, no. 09 *
王毅: "水下地形与淤泥厚度测量", 《测绘与空间地理信息》, vol. 29, no. 3 *

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