5、明渠水流中的水跃与临界流分析

明渠水流中的水跃与临界流分析

1. 水跃相关方程推导与应用

1.1 水跃上下游水深关系方程

在明渠水流中,经过一系列推导得出水跃上下游水深关系的重要方程。首先将相关等式两边同除以 (y_1^2) 可得:
[
\frac{2V_1^2}{gy_1} = \frac{y_2}{y_1}(\frac{y_2}{y_1} + 1)
]
引入弗劳德数 (Fr_1 = \frac{V_1}{\sqrt{gy_1}}),上述方程可转化为:
[
(\frac{y_2}{y_1})^2 + \frac{y_2}{y_1} - 2Fr_1^2 = 0
]
求解该方程得到:
[
\frac{y_2}{y_1} = \frac{1}{2}(-1 + \sqrt{1 + 8Fr_1^2})
]
这里舍去根号项前取负号的解,因为它会得到负的水深比,这在物理上是不可能的。同理,还能推导出以 (Fr_2) 表示的方程:
[
\frac{y_1}{y_2} = \frac{1}{2}(-1 + \sqrt{1 + 8Fr_2^2})
]
若已知水跃一侧的水深和流速,就可利用上述方程和连续性方程求出另一侧的水深和流速,再通过能量方程计算能量损失。

1.2 水跃实例分析

1.2.1 消力池底板高程确定实例

已知某溢洪道宽 (B = 30m),流量 (Q = 800m^3/s),上游水库水位为 (El.200m),下游河流水位为 (El.100m),要确定与溢洪道同宽的消力池底板高程,使水跃在池中形成。

六自由度机械臂ANN人工神经网络设计:正向逆向运动学求解、正向动力学控制、拉格朗日-欧拉法推导逆向动力学方程(Matlab代码实现)内容概要:本文档围绕六自由度机械臂的ANN人工神经网络设计展开,详细介绍了正向逆向运动学求解、正向动力学控制以及基于拉格朗日-欧拉法推导逆向动力学方程的理论Matlab代码实现过程。文档还涵盖了PINN物理信息神经网络在微分方程求解、主动噪声控制、天线分析、电动汽车调度、储能优化等多个工程科研领域的应用案例,并提供了丰富的Matlab/Simulink仿真资源和技术支持方向,体现了其在多学科交叉仿真优化中的综合性价值。; 适合人群:具备一定Matlab编程基础,从事机器人控制、自动化、智能制造、电力系统或相关工程领域研究的科研人员、研究生及工程师。; 使用场景及目标:①掌握六自由度机械臂的运动学动力学建模方法;②学习人工神经网络在复杂非线性系统控制中的应用;③借助Matlab实现动力学方程推导仿真验证;④拓展至路径规划、优化调度、信号处理等相关课题的研究复现。; 阅读建议:建议按目录顺序系统学习,重点关注机械臂建模神经网络控制部分的代码实现,结合提供的网盘资源进行实践操作,并参考文中列举的优化算法仿真方法拓展自身研究思路。
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