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🔥 内容介绍
一、冰下排水模型的核心意义与层流、湍流片流表示的现存问题
冰下排水系统是冰川动力学与水文循环的关键连接纽带,其水流状态(层流、湍流片流)直接影响冰川底部润滑效应、冰盖物质平衡及海平面变化预测精度。当前主流冰下排水模型(如 SSA 冰流模型耦合的分布式排水模型)虽能模拟水流传输过程,但在层流与湍流片流的表示上存在明显局限,难以精准反映复杂冰下环境中的水流动力学特性,具体问题体现在以下三方面:
1.1 流态判断机制简化,与实际环境脱节
现有模型多采用 “临界雷诺数一刀切” 的判断方式(如设定雷诺数 Re=2300 为层流与湍流的分界),忽略了冰下排水通道的非均质性 —— 冰下通道可能因融水含沙量(0.1%-5%)、通道壁面粗糙度(由冰碛物附着导致的壁面起伏可达 1-5mm)、局部压力变化(冰川重量引发的压力差可达 10^5-10^6 Pa)等因素,出现 “同一通道内局部层流与湍流共存” 的现象。例如,在冰下主排水通道入口段,水流速度低、含沙量高,易呈层流状态;而在通道狭窄段,流速骤增、水流扰动加强,会转为湍流,但现有模型无法捕捉这种局部流态突变。
1.2 湍流片流的动量传输计算偏差大
冰下湍流片流的核心特征是 “通过涡旋运动实现动量交换”,但当前模型多采用经验公式(如曼宁公式、谢才公式)计算水流阻力,未考虑湍流涡旋对动量传输的影响。例如,在计算湍流状态下的水流切应力时,传统模型仅依赖通道壁面粗糙度与平均流速,忽略了湍流强度(脉动速度的均方根与平均速度的比值,冰下环境中可达 0.1-0.3)、涡旋尺度(与通道宽度相关,通常为通道宽度的 1/10-1/5)等关键参数,导致计算出的水流速度偏差可达 20%-30%,进而影响冰川底部融化速率的预测准确性。
1.3 层流 - 湍流过渡过程的动态模拟缺失
冰下排水系统的流态会随融水补给量(夏季冰川表面融化导致融水激增,补给量可提升 10-100 倍)、通道形态变化(冰下压力变化引发通道扩张或收缩)动态转换,但现有模型多假设流态一旦确定便保持稳定,无法模拟过渡过程中的水流特性。例如,当融水补给量突然增加时,水流从层流向湍流过渡的过程中,会出现 “脉动速度骤增、能量耗散率(单位质量流体的能量损失率)提升 1-2 个数量级” 的现象,而传统模型无法反映这一动态变化,导致模型对短期冰下水文事件(如融水脉冲)的响应滞后。
⛳️ 运行结果

📣 部分代码
clear all;
A = [1 2 2; 1 3 -2; 3 5 8];
B = [2; -1; 8];
X = PG(A,B);
🔗 参考文献
[1]赵一龙.高超声速进气道分离流动建模及不起动机理研究[D].国防科学技术大学,2014.DOI:10.7666/d.D01107956.
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2.2 ENS声神经网络时序、回归预测和分类
2.3 SVM/CNN-SVM/LSSVM/RVM支持向量机系列时序、回归预测和分类
2.4 CNN|TCN|GCN卷积神经网络系列时序、回归预测和分类
2.5 ELM/KELM/RELM/DELM极限学习机系列时序、回归预测和分类
2.6 GRU/Bi-GRU/CNN-GRU/CNN-BiGRU门控神经网络时序、回归预测和分类
2.7 ELMAN递归神经网络时序、回归\预测和分类
2.8 LSTM/BiLSTM/CNN-LSTM/CNN-BiLSTM/长短记忆神经网络系列时序、回归预测和分类
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2.10 DBN深度置信网络时序、回归预测和分类
2.11 FNN模糊神经网络时序、回归预测
2.12 RF随机森林时序、回归预测和分类
2.13 BLS宽度学习时序、回归预测和分类
2.14 PNN脉冲神经网络分类
2.15 模糊小波神经网络预测和分类
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2.17 时序、回归预测预测和分类
2.18 XGBOOST集成学习时序、回归预测预测和分类
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