基于BP神经网络的城市给水管网爆损预测模型研究

通过使用BP神经网络模型的训练算法,并借助MATLAB神经网络工具箱,初步建立了具有一定精度的城市供水管网爆管和漏损预测模型,对管网事故预防、管网维护及更新起到了一定的指导作用。

温度影响下供水管道力学行为数值模拟研究

夏冬季节供水管道漏损和爆管事故频发,表明温度是影响供水管道结构运行安全的重要因素。然而,已有研究大多忽视温度变化对供水管道力学行为的影响。因此,本文采用有限元数值模拟方法,建立了考虑管‑土相互作用的热力耦合三维数值模型,研究了地表温度变化对供水管道周围土壤温度场的影响,分析了供水管道因土壤与水温差异造成的力学行为变化,研究了不同温度影响下埋深、管径和壁厚三个因素对供水管道力学行为的影响。最后,采用均匀试验设计方法,通过大量的有限元数值模拟,建立了供水管道最大应力、最大竖向位移和地表温度变化之间的经验预测方程。研究结果表明:土壤的温度变化幅度小于地表的温度变化幅度,即存在“冬暖夏凉”的效果。因土壤与水体的温度差异,供水管道容易出现“热胀冷缩”的现象,使得供水管道发生漏损或爆管。本文建立的经验预测方程和有限元模拟结果拟合较好,可直接用于评估供水管道不同季节的结构运行风险和沉降风险。