压力输水树状管网遗传优化布置和神经网络优化设计

分别应用单亲遗传算法和Hopfield神经网络方法进行机压式树状管网的优化布置和优化设计,能够在管网投资最小的最优树状管网布置形式上,获得年费用最低的最优设计方案。研究表明:该方法是可行的和有效的,能减小管网工程投资,提高设计水平和设计效率     

对置水塔树状管网系统优化设计的线性规划模型

树状管网系统广泛用于乡镇供水工程，通过优化设计，可获得管网系统最经济的设计方案。该文在考虑管网系统最高用水和最大转输两种工况的基础上，针对对置水塔树状管网系统各组成部分的压力和流量关系，建立了该管网系统优化设计的线性规划模型，应用这一优化设计模型，以管网系统年费用最小为目标函数，在保证管网系统各节点所需流量和压力条件下，可确定管段尺寸、水塔高度和泵站扬程的最优值，获得树状网前水塔管网系统的优化设计方案。     

置水塔树状管网系统优化设计的线性规划模型

树状管网系统广泛用于乡镇供水工程,通过优化设计,可获得管网系统最经济的设计方案.该文在考虑管网系统最高用水和最大转输两种工况的基础上,针对对置水塔树状管网系统各组成部分的压力和流量关系,建立了该管网系统优化设计的线性规划模型,应用这一优化设计模型,以管网系统年费用最小为目标函数,在保证管网系统各节点所需流量和压力条件下,可确定管段尺寸、水塔高度和泵站扬程的最优值,获得树状网前水塔管网系统的优化设计方案.     

机压喷灌干管管网优化的模糊线性规划法

在考虑了机压管道式喷灌系统配水干管管网流量变化的基础上,针对该管网控制点压力约束所具有的模糊性,建立了管网优化计算的模糊线性规划模型,在模型的求解过程中,通过适当的变换,将模糊线性规划问题转换成普通的线性规划问题。应用上述模型,可进行机压管道式喷灌系统配水干管管网的优化计算,可确定水泵最优扬程及干管各管段尺寸最优值,以使干管管网系统年费用值达最小。与普通线性规划模型相比,所提出的方法可使设计结果更加经济合理。     

基于混合变邻域的自动化滴灌轮灌分组算法

为了解决自动化滴灌轮灌分组手工计算效率低的问题。该研究分析比较自动化滴灌与手工控制滴灌问题特征和划分原则,构建以轮灌组流量均衡为目标的数学模型,模型以流量标准差最小为目标函数,以流量差、压力差和离散度指标等为约束条件,以支管数量、流量大小和轮灌组数为决策变量,并提出一种基于混合变邻域的GSRV-GA算法进行模型求解。算法通过设计罚函数以及子代修复算法来解决工程约束以及交叉变异产生的非法解问题,然后将选择算子结合模拟退火机制以避免优化解陷入局部最优。为了提高算法搜索精度,设计基于流量和位置调整的2种邻域结构,通过变邻域搜索来强化遗传算法的搜索能力。对新疆某团场灌区工程进行实例优化分析,求解的最小标准差为10.03 m3/h,算法在350代左右实现收敛,求解时间为2 504.53 s。在3组不同规模的案例中求解最小标准差分别为15.18、13.93和7.52 m3/h,在1～5个支管堵塞抖动试验中离散度指标均达到1。该模型和算法可为后续挖掘自动化滴灌节水技术提供研究基础。     

采用改进的遗传算法求解高速犁体曲面的优化模型

针对高速犁体曲面的最优化问题，提出用一种新的鲁棒全局优化算法——改进的遗传算法，并采用该算法求解犁体曲面。通过6400个数值试验优选出遗传算子，用Turbo C语言编制了相应的软件进行了仿真试验。试验结果表明，该方法能较成功地解决犁体曲面优化设计时高度非线性函数优化求解难的问题，求解时间是复合形法的1/360。     

单井滴灌干管管网的优化设计

为解决单井运行滴灌干管管网的优化设计问题，提出了干管管网优化设计的数学模型，并采用动态规划法对该问题进行求解。所提出的方法，不仅能得出一个优化的干管管网，而且还能确定出所需水泵扬程及流量，并确定水泵型号。     

基于最大控制面积和最低费用的微灌小区管网优化

传统微灌田间管网优化设计需讨论系统允许水头差在毛管、支管间的分配和不同地形坡度下管道压力最大、最小值的位置,且对灌水小区最大控制面积缺乏准确地定量描述。为扩大灌水小区面积、简化管网系统并进一步降低管网建设和运行成本,该文为毛管单向和双向布置的微灌灌水小区建立基于最大控制面积和单位面积管网最低投资费用的目标函数,应用遗传算法进行优化求解,得到满足灌水均匀度压力约束条件的各目标函数的管道组合方式。该优化方法将灌水小区作为一个整体,依据系统内压差影响因素坡度(地形高差)和水力坡度(沿程、局部水头损失)直接获得各出水口的相对压力值,方法简便且能使结果趋于最优。经算例计算表明,若以控制面积最大为目标,毛管双向布置的单位面积费用可比毛管单向布置少23%~36%,同时前者控制面积扩大23%~24%;若以单位面积费用最低为目标,与毛管单向布置相比,毛管双向布置的单位面积费用节省7%~10%、控制面积扩大105%~200%。可见,2种布置模式中,毛管双向布置在单位面积经济性和控制面积最大化方面比单向布置优势更大。该研究对于微灌管网优化设计具有重要的理论价值和实践意义。     

改进的变尺度优化算法在节水灌溉制度优化设计中的应用

应用改进的变尺度混沌优化算法对水分生产函数模型进行求解,求解程序用Visual Basic编写.以河西武威绿洲春小麦数据为例,将混沌算法应用于小麦灌溉制度优化设计中,并与动态规划法进行对比,证明改进的混沌优化算法可以提高灌溉制度优化设计的精度与速度.     

改进的变尺度优化算法在节水灌溉制度优化设计中的应用

应用改进的变尺度混沌优化算法对水分生产函数模型进行求解,求解程序用Visual Basic编写。以河西武威绿洲春小麦数据为例,将混沌算法应用于小麦灌溉制度优化设计中,并与动态规划法进行对比,证明了改进的混沌优化算法可以提高灌溉制度优化设计的精度与速度。     

基于PSO-SVM算法的梯级泵站管道振动响应预测

泵站管道振动响应信号实测比较困难,为实现利用较少机组数据预测管道振动状况,提出基于粒子群(particle swarm optimization,PSO)的支持向量机(support vector machine,SVM)预测方法。利用粒子群全局跟踪搜索算法优化SVM核函数和惩罚因子,弱化SVM参数优化不足导致预测精度低的问题。以景电梯级二期3泵站2号管道为研究对象,基于机组和管道的振动实测数据,首先利用频谱分析和数理统计方法确定管道振动的振源贡献率,并计算机组和管道振动相关系数,确定机组和管道之间的强耦合关系。然后建立泵站管道振动的PSO-SVM预测模型,选取机组不同时段振动实测数据作为输入因子,相应时段管道振动数据作为输出因子进行训练和振动预测,并将管道振动预测结果与BP神经网络预测结果进行对比。与BP网络神经预测结果相比,该方法预测结果与实测值吻合度高,其平均相对误差最大为6.8%,根均方误差最大为0.261,预测精度更高。能够有效实现管道的振动响应预测,从而达到管道实时在线安全运行监测的目的。     

潜水贯流泵装置过流部件水力性能分析与优化

为研究潜水贯流泵装置过流部件的水力性能,该文采用CFD方法对潜水贯流泵装置进行数值计算,分析了不同过流部件形式对泵装置内水力性能的影响,并对计算结果进行试验验证。结果表明:潜水贯流泵装置灯泡体支撑片的数量会影响导叶与支撑片之间的水流流态,支撑片的数量应与导叶片数一致。潜水贯流泵装置宜采用椭球体的灯泡体尾部形式,能避免回流、脱流等不良流态的产生。采用流线形进线孔,并且将进线孔与支撑片结合在一起,能改善出水灯泡体的流态,提高装置效率。在闸门槽间的进水流道过渡形式宜采用渐缩方管式。优化后泵装置在最优工况点的效率提高2.5%,达到78.0%。在最高效率点,数值计算预测扬程和流量的不确定度均小于1%,试验与数值计算结果吻合较好。该研究可为潜水贯流泵装置在实际工程中推广应用提供参考。     

基于径向基函数神经网络的地下水数值模拟模型的替代模型研究

近年来提出的替代模型方法是一种连接数值模拟模型与优化模型的有效途径,替代模型质量的好坏取决于采样方法和替代模型种类。以金泉工业园区地下水水源地为研究区,基于拉丁超立方抽样方法,结合研究区地下水数值模拟模型,获取输入(抽水量)输出(水位降深)数据集,运用人工神经网络方法,建立径向基函数神经网络模型,作为地下水数值模拟模型的近似替代模型。经验证,径向基函数神经网络模型输出得到的水位降深均值与模拟模型计算结果的拟合平均相对误差为0.038;水位降深剩余标准差的拟合平均相对误差为0.042。拟合平均相对误差较小,表明径向基函数神经网络模型能够有效地替代地下水数值模拟模型,为日后替代模型的深入研究提供了科学依据。     

农田环境下无人机图像并行拼接识别算法

为改善在农田环境下无人机图像计算速度和效率,该研究提出了一种农田环境下无人机图像并行拼接识别算法。利用倒二叉树并行拼接识别算法,通过提取图像拼接中的变换矩阵,实现拼接识别同时进行。根据边缘设备的CPU核心数和图像数量自动将图像拼接识别任务划分为多个子进程,并分配到不同核心上执行,以提高在农田环境下的计算效率。试验结果表明：相同试验环境和数据集条件下,倒二叉树并行拼接算法的拼接耗时相较于商业软件平均减少了60%～90%左右;在农田环境下,倒二叉树并行拼接识别相较于串行拼接识别的耗时减少了70%,图像识别的平均像素交并比提升了10.17个百分点,说明在农田环境下采用多线程倒二叉树并行算法可以更好地利用农田环境下边缘设备的计算资源,大幅提升无人机图像的拼接和识别的速度,为无人机的快速实时监测提供技术支撑。     

基于苹果树冠层计盒维数的光照分布预测

果园精细管理中,苹果树冠层结构决定了叶幕期光照分布情况,而叶幕期光照分布又是关系到果实产量和质量的重要因素之一。该文以纺锤体苹果树为研究对象,提出了基于苹果树冠层计盒维数的光照分布预测方法。在冠层尺度内,按照网格法划分休眠期苹果树冠层三维点云数据,通过分析该数据构成的果树冠层空间结构,提出用计盒维数量化果树冠层结构的方法;通过分析休眠期冠层结构特征和叶幕期冠层相对光照分布特点,研究了休眠期苹果树三维冠层网格空间计盒维数与叶幕期冠层光照空间分布之间的关系,预测了叶幕成形期苹果树冠层光照分布。通过连续3 a的数据分析,叶幕期苹果树冠层阳面光照分布平均预测精度为76.11%,阴面平均光照分布预测精度为74.10%,该方法可为苹果树自动化修剪合理性评判提供技术支持。     

基于UNet-ResNet14*半监督学习的无人机影像森林树种分类

无人机遥感在森林树种精细和高效分类制图中具有巨大的潜力。为了快速准确获取森林的优势树种分布信息,该研究探讨了半监督学习方法在树种分类方面的有效性。以福建省福州市、龙岩市和三明市的4个试验区为例,构建精简的ResNet18为主干的UNet树种分类模型（UNet-ResNet14*）,使用交叉熵和Dice系数的联合损失函数来优化模型参数,对比分析Self-training和Mean teacher两种不同的半监督学习方法在无人机影像森林树种分类模型的泛化能力。结果表明,以ResNet14*作为主干的分类模型与其他模型相比精度更高且预测速度更快,当联合损失函数权重值为0.5的情况下模型预测效果最好,总体精度达到了91.15%。经过Self-training的模型在木荷、马尾松、杉木3个样本充足的类别中精度均有所提升,总精度为91.08%,比原始模型略低,但在独立验证区的精度为88.50%,比原始模型高;Mean teacher方法的总精度为88.56%,在独立验证区的精度为73.56%。因此,研究认为可以采用Self-trainin半监督方法结合UNet-ResNet14*的方案快速得到试验区的树种组成信息。     

风送喷雾雾滴冠层穿透模型构建及应用

研究雾滴在树冠内的分布规律,对优化喷雾参数,提高喷雾效果有重要意义。该文以叶密度、出口风速和取样深度为试验变量,用试验法研究了树冠内雾滴穿透比例分布规律;试验结果表明:雾滴穿透比例随叶密度、取样深度的增加而减小,随喷雾机出口风速的增大而增大,其中取样深度对穿透比例影响最为显著。在此基础上,结合试验数据与统计学方法,构建了雾滴穿透比例二次指数数学模型,并确定了模型的待定系数,其模型精度R2高于0.95,经检验模型有一定的合理性和可靠性。基于此模型,计算了雾滴冠后飘移率,与实测值相比,平均相对误差为16.73%。进一步对雾滴冠后飘移率影响因素、双面喷雾机理、喷雾参数优化进行了分析,拓展了模型应用,对模型局限性和进一步优化模型的后续研究设想展开了说明。研究对风送喷雾雾滴分布规律研究具有一定的参考价值。     

微型植物工厂内部环境调控试验平台研制及试验

为解决植物工厂研究中存在的控制对象模型缺失问题,该文介绍了一种微型植物工厂内部环境调控试验平台。该平台舍弃了常用的参数设定间接调控模式,赋予控制算法对加热、降温等执行器的开关控制权,从而为更加直接地观测植物工厂内部环境的控制响应创造了条件。实际测试表明,该试验平台的加热、降温调控功能运行良好。同时,初步的数据分析确定了系统的延迟特性和平台内部温湿度因子间的相关性特征,为采样周期的选择以及后续开展温湿度智能优化调控奠定了良好的基础。     

热源井填砾抽灌同井流/热贯通及温度锋面运移数值模拟

针对填砾抽灌同井流贯通、热贯通及温度锋面运移研究的不足,该文在已验证的数值模型中建立监测点、线、面和体对以上问题进行量化分析,并将热源井回水经过回填砾石直接流入抽水管的流量占总回水流量的百分比定义为流贯通强度。研究结果表明,填砾抽灌同井回水进入含水层后的流速可以用某一方向的分速度代替;该模型中的流贯通强度为1.2%,热贯通发生与完全形成的时间分别为模型运行2.5和12 min,抽水温度变化较剧烈的时刻与热贯通形成发展的时刻基本一致。在地下水渗流速度大于1×10~(-3)m/s的区域,速度锋面运移较温度锋面运移快;反之,温度锋面运移快于速度锋面运移。通过对填砾抽灌同井流贯通、热贯通及温度锋面运移的量化分析,为进一步探索填砾抽灌同井最优运行策略和更高换热效率提供了理论基础。