灌溉排水工程优化设计新方法研究与应用

为替代传统低效的经验试算法,提出试验遗传算法(EGA)以解决灌溉排水工程设计中的非线性优化问题。算例表明,EGA能有效解决灌溉渠道断面和排水沟(管)道的优化设计问题,且具有计算效率高、解的精度好等优点,在农业灌排系统优化设计中具有较高的实用性。

计算智能方法在灌排工程中的应用研究进展

现代灌排工程是一个多阶段、多目标、多层次、多属性、多功能的复杂系统,传统理论与方法处理该问题时已日显掣肘。作为现代人工智能技术研究前沿之一的计算智能,与古老而又现代的灌排系统工程相结合,是灌排工程日益增加的复杂性和人工智能技术快速发展的必然结果。该文在对灌排工程的发展现状和计算智能的基本概念进行简要介绍的基础上,分别就计算智能中常用的理论方法如模糊集理论、人工神经网络、遗传算法、模拟退火算法、粗集理论以及混沌理论等,在灌排工程的系统规划、建模预测、工程设计、综合评判以及优化运行等方面的应用研究现状进行了简要回顾与综合评述,最后对计算智能在灌排系统工程应用中存在的问题及其发展前景进行了展望。

灌区向城市引水工程的优化设计

已建大型灌区向城市引水是供水对象扩展问题,也是一个关系到区域社会、经济及生态等方面的多目标复杂系统优化问题。运用系统科学原理和方法,根据灌区供水结构调整的需要,基于系统仿真技术建立了灌区供水系统的多目标模拟模型,采用改进层次分析法将多目标问题转化为单目标函数,并提出试验遗传算法对该系统的设计参数和引水运行参数进行优化设计。通过某实际灌区的优化设计表明,该模型可以在保证城市需水要求的同时减小城市引水对农业灌溉的影响,从而提高灌区水资源的利用率,进一步发挥灌区水资源应有的经济效益和社会效益。

污泥性质的重要影响物质—胞外聚合物(EPS)

介绍了胞外聚合物的产生和组成(多聚糖,蛋白质,少量DNA,脂和腐质酸等);胞外聚合物在污泥处理系统中对污泥的絮凝性能、沉降性能、脱水性能及重金属吸附性能的影响;以及胞外聚合物本身的生物降解性。胞外聚合物在废水生物处理中发挥着重要作用。

农业灌溉水质评价的投影寻踪模型

针对农业灌溉用水水质综合评价过程中存在的评价结果不相容性和难以客观反映水质的真实属性等问题,提出了一种基于数据探索的投影寻踪综合评价模型,并采用实数编码的免疫遗传算法进行模型优化求解。结果说明:与传统水质评价方法相比,该方法数学概念清晰,评价结果更精确合理,较好地解决了系统综合评价中的片面性和不相容性问题。该投影寻踪模型在农业系统工程预测及评价中具有较强适用性。

改进属性识别模型及其在城市环境质量综合评价中的应用

应用属性识别模型进行综合评价时,评价指标权重向量的计算具有一定的主观性。据此提出基于数据驱动技术的改进方法以使权重的确定更趋合理。实例说明,改进的属性识别模型不仅原理直观,评价结果准确,而且计算简便,在复杂系统综合评价中具有较广的适用性。

基于非线性测度函数的改进属性识别模型在水质综合评价中的应用

线性测度函数的传统属性识别模型,对水质评价标准随机抽样的评价结果存在较大误差。为增加其对实测样本评价的可信度,提出了基于非线性属性测度函数的改进属性识别模型。均匀随机和正交设计两种抽样的评价试验显示,改进属性识别模型评价结果准确度明显好于传统模型,说明指标的属性测度函数对属性识别模型的综合评价结果有重要影响。太原市地下水水质的综合评价实例说明,由于非线性测度函数比线性测度函数能更好地描述评价指标的实际隶属度,故改进的属性识别模型具有更高的评价可信度,在水质综合评价中具有更广泛的适用性。

基于实数编码的免疫遗传算法研究

针对标准遗传算法(SGA)搜索效率低、收敛速度慢等缺陷,在免疫遗传算法的基础上提出了基于实数编码的免疫遗传算法(RIGA)。研究表明,RIGA对SGA的改进是有效可行的,显示出稳健的全局优化、计算量少而解的精度高等特点,具有较高的应用价值。

基于人工神经网络的模型择优预测方法及应用

针对组合预测中各模型权重难以合理确定的问题,根据"择优取用"原则将组合预测问题转化为一种模式识别问题,并采用非线性映射能力很强的改进BP人工神经网络方法进行该问题的求解。实例表明,这种择优预测方法不仅有效避免了传统组合预测模型权重的繁琐计算,而且能集各模型所长,概念清晰,计算简便。该法作为变权重组合预测方法的一个特例,在灾害风险预测等中有较高的实用价值。

SPH方法的理论及应用

对光滑粒子流体动力学(SPH)的发展背景、理论基础等进行了介绍,并分析了SPH方法在海冰和河冰模拟、具有自由表面的流动等方面的应用,作为一种无网格的纯Lagrange方法,在和其他方法对比的基础上列举了其主要优缺点,结合目前国内外研究成果总结了改善缺点的对策。

免疫遗传算法在渠道优化设计中的应用

农田水利工程中的灌溉渠道断面设计大都是非线性优化问题,在实际求解过程中一般采用传统低效的试算法.文中应用免疫遗传算法(IGA)对梯形和U形灌溉渠道断面的底宽及设计水深等参数进行了优化设计.算例表明,IGA能有效解决渠道断面设计中的优化问题,且计算量小、精度高,在工程优化设计中具有较高的应用价值.

一种免疫遗传算法研究及应用

为克服标准遗传算法(SGA)搜索效率低、收敛速度慢等缺陷,文章提出了一种免疫遗传算法(IGA),即在父代优秀个体群的基础上叠加一个服从正态分布的随机变量来产生子代个体,以此综合体现父代优秀个体的遗传性和免疫性。研究表明,IGA对SGA的改进是有效且可行的,显示出稳健的全局优化、计算量少和求解精度高等特点,具有较高的应用价值。

基于试验遗传算法的平原圩区除涝排水系统最优规划

平原圩区除涝排水系统最优规划是一个多维、非线性复杂系统优化问题。本文提出基于试验优化设计思想的试验遗传算法,即在标准遗传操作中增加了均匀设计、正态随机和摄动调优等试验操作技术。某圩区排水系统最优规划实例表明,与可分规划法及简单遗传算法相比,试验遗传算法能严格满足系统约束条件,且操作简单,计算效率更高。由于该算法兼顾了整体空间的种群多样性和局部空间极小值的搜索效率,同时能根据需要自动调整计算精度,因此较易获得复杂问题的全局最优解。

填芯与非填芯预应力混凝土管桩抗弯性能的比较

普通预应力混凝土管桩在水平地震作用下抗弯能力较差;试验结果表明,设置填芯混凝土可以大幅度提高其抗弯承载力和延性性能;通过实验,推导出填芯混凝土抗裂弯矩和抗弯承载力的计算公式,可为工程计算和设计提供一些参考。

锚桩对静载荷试验成果的影响分析

考虑锚桩与试桩的共同作用,采用弹性理论讨论在静载荷试验中选取不同锚桩方案对试验结果的影响。分析结果显示:锚桩会对试桩极限承载力产生影响,采用原始测试数据分析所得出的试桩极限承载力偏于危险,误差量随着桩顶荷载的增大而增大,随着锚桩与试桩间距的增大而减小。因此,尽量增大锚桩与试桩间距可以有效地减小锚桩对试桩极限承载力的影响。

抗滑桩最大桩间距确定方法

利用传递系数法计算出临界状态下抗滑桩前后土体的滑坡推力,进而计算出最大桩-土荷载分担比;从桩间土拱的研究中发现,影响桩-土荷载分担比的主要因素为土性和桩距,由此建立关系式得到最大桩距;通过工程实例验证了该法的可行性与合理性,并与其他算法进行了比较分析。

关于非测绘专业测量学教学改革的思考

现代测绘学科的高速发展,“3S"及其集成技术的广泛应用,使得传统测绘学科正向Geomatics (地球空间信息学)方向转变。纵观高校非测绘专业测量学教学改革的成就和存在的问题,提出关于新一轮更深层次测量学教学改革的几点思考。

好氧颗粒污泥降解有机物的数学模拟

利用好氧颗粒污泥在不同F/M值条件下进行有机底物的批式降解试验,监测降解过程中底物的利用及溶解氧的消耗,采用活性污泥3号模型(ASM3)对降解过程进行数学模拟,利用Aquasim对模型的主要参数进行估计,得到异养菌的最大比生长速率(uH)为17.17 d-1,异养菌产率(YH)为0.74g[COD]/g[COD],储存物质产率(YSTO)为0.85g[COD/]g[COD];模型验证表明模型能够很好地描述好氧颗粒对有机物的降解过程。

自适应试验遗传算法研究与应用

均匀设计与遗传算法相结合已有许多成功例子,但在应用中均匀设计表一般囿以固定形式而使二者的结合缺乏灵活性和普适性.为此提出应用亚遗传算法获得若干个任意水平数的均匀设计,并将其以3种方式嵌入标准遗传算法中:1)初始种群的均匀性分布;2)进化过程中对变量空间均匀性投点搜索;3)应用均匀设计进行调优试验,同时还增加了正态随机和摄动调优等试验操作技术,以上形成了基于试验设计、具有自适应能力的试验遗传算法.算例表明,通过以上方法改进的遗传算法可较好地保持种群多样性,寻优效率有较大提高,并能自动适应算法对搜索精度的要求.

浅谈换土垫层法在不良地基处理中的应用

根据建筑工程的工程地质情况,采用适当的地基处理方法可以收到良好的效果.本文从理论与实践二方面阐述了换土垫层法在地基处理中的应用.