【大数据】在本文的背景下,虽然“大数据”这个词并未直接涉及,但可以推测,大数据技术可能被用于处理和分析实验过程中收集的大量波浪数据。大数据技术在现代科研中扮演着重要角色,尤其是在复杂的物理实验或模拟中,它能够处理海量的数据,帮助研究人员发现模式、趋势和关联,从而更好地理解非线性波浪的行为。
【算法】在港口非线性波浪的实验研究中,算法可能应用于数值模型的构建和数据分析。例如,Boussinesq方程的计算模型可能需要高效的数值算法来求解,以预测波浪在港口中的传播和共振行为。此外,数据分析阶段可能使用了特定的算法来处理实验数据,如机器学习算法来识别波浪压力的模式,或者统计算法来分析压力随周期和波高的变化规律。
【非线性波浪】非线性波浪是指那些不能用线性理论准确描述的海洋波动,特别是在波长较长、波高较大或水深较浅的情况下,非线性效应显著。在港口环境中,由于空间尺度较大,非线性波浪可能导致共振,对港口设施造成显著影响。实验研究表明,非线性波浪的压力特性表现出强烈的非线性现象,如一阶压力减小、高阶压力增大,甚至出现高阶压力超过低阶压力的情况。
【波浪压力】波浪压力是波浪作用于物体表面的力,对于港口工程和船舶设计至关重要。实验(一)和实验(二)探讨了非线性和池壁反射如何改变波浪压力,揭示了压力随周期和波高变化的规律。在长周期波浪中,非线性效应可能导致压力的异常变化,这在工程实践中需要考虑。
【次谐振荡】实验(三)在封闭水池中进行,观察到点压力的次谐振荡现象,即周期与入射波不一致的振荡。这种现象可能由水池的三维效应引起,包括港池固有频率、船体和流体自振频率等因素。次谐振荡对压力的影响因测量点位置的不同而异,为理解和设计港口结构提供了新的视角。
总的来说,这篇硕士论文通过实验和数据分析,深入研究了非线性波浪在港口环境中的行为,特别是它们对波浪压力和港口结构的影响。这些研究成果对于港口工程的设计和安全评估,以及大数据和算法在海洋工程中的应用,都具有重要的理论和实践价值。