基于EWT和修正Morris法的抽水蓄能电站主进水阀自激振动研究

为研究主进水阀的自激振动机理,首先基于瞬变流理论建立抽水蓄能电站过水系统精细化数值模型,计算得到上游测压管水位随时间的变化曲线。然后采用经验小波变换法(EWT)对电站采集的主进水阀自激振动信号和数值仿真信号进行特征提取和频谱分析,以验证数值模型的正确性。接着引入修正Morris参数筛选法,从众多性能参量中探明管道长度、管道的水击波速和主进水阀阀门间隙为敏感参量。最后,针对敏感参量设置3个方案分别进行数值模拟,以研究其对自激振动过程的具体影响。结果表明:主进水阀阀门间隙对自激振动的振幅增长速率及幅值影响大,但对系统的周期影响小;管道的水击波速及长度对自激振动的振幅增长速率、幅值以及周期影响极大。

基于Morris筛选法的SWMM参数敏感性分析

以徐州市某一住宅小区为例,选用修正的Morris筛选法,利用(storm water management model)模型中11个参数为变量,研究参数的变化对径流系数及洪峰流量的影响。研究结果显示,不渗透性/%(imperv)、最小渗入速率(minrate)、漫流宽度(width)的变化对径流系数影响较大;漫流宽度(width)、不渗透性/%(imperv)、渗透性粗糙系数(N perv)对洪峰流量影响较大。研究结果可为SWMM模型参数的取值提供参考。

中国半湿润流域WRF-Hydro模型参数敏感性分析

为提高WRF-Hydro模型在中国半湿润流域的模拟预报精度,以半湿润的陈河流域为研究对象,选取了WRF-Hydro模型中土层厚度乘子、水箱模型指数、土层渗透系数、地表截留深乘子、地表糙率乘子和河道糙率乘子6个参数进行敏感性分析。通过数据模拟这6个参数在合理取值范围内的不同取值对洪水模拟及各评价指标的影响,定性分析了各参数的敏感性,并采用修正的Morris筛选法定量判断各参数的敏感性。结果表明:土层厚度乘子、土层渗透系数及河道曼宁糙率非常敏感,根据目标函数与典型洪水分析,建议分别在0.1~1.0、0.0~1.0、0.5~1.5内取值。

暴雨洪水管理模型参数敏感性分析

暴雨洪水管理模型(SWMM)是研究城市洪涝问题的有效手段之一,其敏感参数取值不仅影响模型参数率定效率,还影响模型预测的精确性。为了准确辨识敏感参数,本文从局部和全局的角度,分别采用修正Morris筛选法和互信息法对参数进行敏感性分析。研究结果表明:洪峰流量和径流系数的敏感参数均为透水区曼宁系数和最小入渗率。本文选用的修正Morris筛选法和互信息法都可以识别出主要敏感参数,但前者对于敏感参数的识别能力有限,后者识别效率较低,建议在需要快速辨识模型主要敏感参数时采用修正Morris筛选法,进一步识别模型其他敏感等级参数时结合互信息法。

基于SWMM模型的参数灵敏度分析

结合云南省某市工业园区的实例,根据实际降雨数据,运用修正Morris法对SWMM模型中的水文参数进行灵敏度分析,为参数率定提供参考。分析结果表明,不透水面洼蓄量、管道曼宁系数和汇流区宽度是对SWMM模型地表径流总量和管段径流峰值最敏感的参数。降雨量对于SWMM模型水文参数中的Horton入渗模型参数的灵敏度有较大影响;研究区域地表现状对参数灵敏度也有较大的影响。

城市雨水管网模型的水文参数灵敏度分析

为定量分析上海某区域的SWMM模型输出的总径流量和峰值流量对输入水文参数的变化响应的灵敏度,使用修正的Morris灵敏度分析法分析了3场降雨中SWMM模型中总径流量和峰值流量对水文参数不渗透性洼地蓄水(Destore-Imperv)、渗透性洼地蓄水(Destore-perv)、不渗透性粗糙系数曼宁值(Manning-Imperv)、渗透性粗糙系数曼宁值(Manning-perv)等参数的局部灵敏度。模拟结果证明,总降雨量变大,峰值流量对于参数Manning-Imperv、Destore-Imperv响应的灵敏度程度变大,并且峰值降雨强度越大,总径流量对于参数Max.Infiltration Rate、Decay Constant、Min.Infiltration Rate响应的灵敏度随之变大。

基于BP神经网络的SWMM参数全局灵敏度分析方法

为了准确高效地分析SWMM模型参数的灵敏度,识别模型关键校准参数,提出了基于BP神经网络的参数全局灵敏度分析方法。以汇水区面积、宽度、不透水率等12个参数作为模型输入,以Nash-Sutcliffe效率系数(NSE)代表模型输出,设计了3套验证方案及其比较参考准则,对BP神经网络法与修正Morris法、线性回归法、LH-OAT法、多项式回归法等灵敏度分析方法进行了比较分析。结果表明,应用BP神经网络的连接权值作为全局灵敏度分析依据时,BP神经网络法的灵敏度分析精度优于线性回归法、LH-OAT法和多项式回归法。因此,BP神经网络法是SWMM模型参数全局灵敏度分析的一种可行方法。SWMM模型参数灵敏度分析精度与分析模型的非线性拟合程度存在密切关系,优良的非线性拟合能力是BP神经网络方法优于其他灵敏度分析方法的重要原因。通过比较不同灵敏度分析方法的效果,提出了以Morris扰动灵敏度分析结果作为真值基准、以SWMM模型几何参数作为灵敏度指示参数、以线性回归法和拟合优度作为比较基准等方法,可为灵敏度分析方法效果评价提供借鉴。基于BP神经网络的SWMM模型参数灵敏度分析方法为解决复杂模型参数“参数灵敏度分析-参数寻优”多重循环校准开拓了新路径。

HEC-HMS模型在官山河流域的应用研究

以官山河流域为研究区域,根据流域数字高程模型(digital elevation model,DEM)、土地利用、土壤类型等数据,建立HEC-HMS(the Hydrologic Engineering Center’s-hydrologic modeling system)模型。基于修正的Morris筛选法分析HEC-HMS模型参数敏感性,选取研究区域内4场雨洪资料进行模型参数率定及验证,研究结果表明:HECHMS模型主要的敏感性参数为径流曲线数(curve number,CN)、不透水面积比、流域滞时、峰值系数、衰退系数和峰值比率;4场洪水的洪峰流量误差均小于20%,洪水总量误差均小于20%,峰现时刻误差均不大于3 h,Nash效率系数均大于0.7,表明该模型在官山河流域的降雨洪水模拟上具有良好的适用性。