基于自适应惩罚遗传算法的给水管网优化设计

针对给水管网遗传优化设计中常规惩罚函数边界约束条件存在的问题,提出了一种能根据每代计算结果自适应调节惩罚因子的自适应惩罚遗传算法,并应用改进遗传算法寻求管网投资最小的设计方案.研究表明,应用该方法能够更有效地搜索最优解,可节约工程费用2.29%～12.01%,在工程优化设计中有一定的实用价值.     

给水管网优化设计的多目标遗传算法

为兼顾给水管网优化设计中的经济性和可靠性问题,以管网年费用和管网系统可靠性为目标函数建立给水管网优化设计的多目标遗传算法数学模型;并将系统可靠性定义为"节点富余水头加权平均值"和"管网恢复力",进而对多目标遗传算法模型求解过程进行分析。最后以一个典型的工程案例加以验证,结果表明,多目标遗传算法所得到的目标函数值和管网水力性能明显优于传统设计方法,充分说明了多目标遗传算法用于管网优化设计的实用性和有效性。     

基于回路法的环状给水管网水力计算的研究

大型环状给水管网具有复杂的拓扑关系,可充分发挥图论的优势对其进行稳态情况下的水力计算.将图论理论的回路法应用到算例管网的水力计算中,结果显示该方法的收敛速度和计算精度明显高于Hardy Cross法.     

基于遗传算法的喷灌管网优化设计

结合管网优化设计理论和实际工程中管径计算的要求,将遗传算法引入喷灌管网优化设计．提出求解喷灌管网管径优化解的计算思路,增强了管网设计方案的经济性,且求解出来的管径不需按标准管径调整。在此基础上,提出把经济性与可靠性结合起来进行管网优化设计,以及采用遗传算法求解该多目标问题。     

基于GS的降雨径流预报方法研究

为满足降雨径流预报的需要，研究了基于GIS的降雨径流预报方法。分析了水文过程的影响因素并阐述了数据信息的预处理方法；提出了基于遗传算法的神经网络模型，该模型提高了神经网络的训练精度和效率，将该模型应用在降雨径流预测中能有效提高预测水平；提出了结合地理信息系统流域降雨径流预报，通过GIS对降雨信息的处理，提高了降雨径流预报模型的输入数据的精度；通过实例分析，验证了该方法在降雨径流预报应用中的可靠性和高效性。     

GS环境下枝状供水管网水力计算

枝状管网是小城镇供水管网的主要布置形式，提出了在GIS环境下构建水表、管段和开口的拓朴关系，利用抄表水量确定节点流量的方法，并针对枝状配水管网的水力计算问题，提出了一种简便快速计算的方法——递归方法，分析了递归原理、链式表的建立以及递归算法的具体实现等。实践证明该方法对提高城镇输配水管网的水力计算精度高，有较大的应用价值。     

基于环路和改进遗传算法的树状灌溉管网优化

以投资最小为目标函数,建立了树状灌溉管网优化数学模型,用外部惩罚函数法将问题转化为无约束优化问题,并采用改进遗传算法进行求解。根据树状管网优化的特点,遗传算法采用二进制编码和整数编码相结合的双重编码,以同时对管网布置形式和管径进行优化。在遗传算法产生初始解及交叉、变异操作时,采用基于环路的方法,减少了不可行解的产生,提高了算法的计算效率,算例说明该优化方法有效、实用。     

基于遗传算法的树状灌溉管网优化设计

针对树状灌溉管网优化设计的特点,以管网投资最小为优化目标,提出了一种符合实际且能结合设计人员经验的灌溉管网优化布置,并利用基于整数编码的遗传算法进行求解,减少了非可行解的产生。并编制了matlab优化设计程序,通过实例进行验证,并与相关生成树算法进行比较,研究表明,该方法可获得较优的设计方案。     

基于双重编码遗传算法的树状管网优化设计

以投资最小为目标函数,建立了树状管网优化数学模型,并采用遗传算法进行求解.针对树状管网优化的特点,遗传算法采用二进制编码和整数编码相结合的双重编码,以同时对管网布置形式和管径进行优化,并结合了模拟退火算法,调整了适应函数,给出了初温的确定方法,操作过程中采用随机多父辈适应函数值加权交叉,提出了与优化问题相适应的变异方法.算例说明了该优化方法的有效性.     

基于双重编码遗传算法和图论的自压树状管网优化

以投资最小为目标函数,压力、流速、管径等限制为约束条件,建立了自压树状管网优化数学模型,并采用改进遗传算法进行求解.根据树状管网优化的特点,遗传算法采用二进制编码和整数编码相结合的双重编码,实现了同时对管网布置形式和管径进行优化.根据图论中树的性质,在产生初始解及变异操作时,采用基于圈的方法,对交叉方法进行了改进,从而减少了不可行解的产生.同时对遗传算法的操作过程进行了改进,结合了模拟退火算法,调整了适应函数,改进了交叉率和变异率的计算方法.算例表明了该优化方法的有效性.     

基于GIS的小流域设计洪水计算

山区洪水是农村自然灾害之一,以流经浙江省衢州寺坞村段的庙源溪为研究对象,针对小流域缺乏实测洪水资料的特点,基于地理信息系统（GIS）实现高精度和高效率的流域特征提取,利用不规则三角形网格和空间分析功能生成水文统计参数等值线,实现所需研究区的等值线的内插。根据GIS获取的水文模型参数,通过频率计算得到不同历时下不同频率的设计雨量,进而采用推理公式法计算得到设计洪峰,为山洪灾害预警提供依据。     

基于可靠性的排洪沟水力计算

基于现有计算公式，分析了小流域排洪沟水力计算中的不确定因素，对设计中的广义抗力和广义荷载进行了分析和假定；由可靠性设计方法，给出了基于可靠性设计的功能函数，推导了一阶近似水力计算公式。由算例计算说明了该方法的可行性和合理性，适合小流域排洪沟的可靠性水力设计。     

基于遗传算法的汽车ESP液压系统参数辨识

ESP液压系统是保证汽车行驶安全性的重要执行机构,根据ESP液压系统的结构原理,在Matlab/Simulink环境下建立其实时仿真模型。采用实车测试环境下记录的试验数据作为参考数据,基于遗传算法对ESP液压系统模型的未知特征参数进行辨识。对比运行于实时仿真机的ESP液压系统模型输出的制动轮缸压力与实车测试环境下的记录值,结果表明用辨识数据参数化的ESP液压系统模型具有较高的符合度,可满足构建ESP系统硬件在环仿真测试环境的需求。     

改进遗传算法在环状管网水力平衡计算中的应用

标准遗传算法不擅于局部微调,在标准遗传算法的基础上,利用传统的优化方法中坐标轮换寻优方法对个体进行局部微调,寻优能力明显提高。把该算法用于环状管网水力平衡计算,计算结果精度较高。     

信赖域法用于给水管网水力计算的研究

给水管网水力计算是进行管网优化设计和进行管网运行工况模拟的一个不可缺少的重要环节,该过程的计算结果和求解速度决定了管网优化设计和运行模拟的可靠性和实时性.为快速、准确实现管网水力计算,建立了给水管网水力计算模型,针对该模型的为求解非线性方程组实质,以及常规求解方法存在的缺陷,提出了管网水力计算的信赖域法,并着重对信赖域法数学模型和求解过程进行剖析,用MATLAB编程语言编写了管网水力计算的计算程序.最后以河南省清丰县一个复杂的给水管网实例进行验证,结果说明了信赖域法能有效地应用于给水管网水力计算.同时也为信赖域法在给水领域和其他工程领域的应用提供了借鉴.     

基于GIS的水资源管理决策系统的设计

应用面向对象技术、数据库、决策支持系统和地理信息系统(GIS)理论和水质模型,在GIS平台提供的强大空间功能基础上集成开发了水资源管理决策系统.针对长江镇江段采用河流数字网络模型、水质模型与GIS的耦合,对时空实时处理提出了解决方法.同时,利用该系统可以对水资源进行监控和管理;对空间特性和属性信息进行查询、分类、汇总、统计分析,可以分析水质变化和未来趋势,实时监控水质情况和污染源,防止污染,并进行辅助决策分析.     

基于遗传算法的农业无线传感器节点部署算法设计

农业无线传感器网络是物联网技术在农业领域的重要应用,农业无线传感器节点的部署是限制其生命周期的重要因素。为了提高农业无线传感器网络节点的检测范围利用率,减少传输数据冗余,延长无线传感器网络的生命周期,在随机部署的基础上提出了一种迭代求解的无线传感器节点部署算法。该算法使用遗传算法优化求解,以覆盖率作为适应函数,利用离散的图形计算实现功能,该算法可以在传感器数量一定的情况下,求得覆盖率较高的部署方案。     

基于遗传算法的自适应水轮机调节系统

为了进一步改善水轮机调速器的鲁棒性，有利于我国的水电行业向着“无人值班”的管理模式健康发展，提出了基于遗传算法的自适应水轮机调节系统的硬件结构和软件结构，并针对应用实例进行了仿真计算。由于基于遗传算法的自适应水轮机调节系统能够根据调节对象的变化，辨识并优化控制器参数，因而使得调节器具有智能化的特点，符合调速器的发展方向。     

基于遗传算法和遗传神经网络算法的堆石料参数反演分析研究

面板堆石坝应力变形计算过程相当费时费力,如果直接调用有限元计算程序进行反演计算,难度相当大,效率也非常低.利用遗传算法优化BP神经网络权值与阈值,建立遗传神经网络模型代替堆石坝的有限元计算程序以提高反演计算效率,同时利用遗传优化算法全局搜索功能寻找使遗传神经网络模拟值和实测值之间误差最小的最优参数组,并通过MATLAB实现基于遗传算法和遗传神经网络算法的堆石料参数反演分析,反演结果表明该算法能够很好地提高反分析效率及准确性.     

Matlab语言在梯形明渠水力计算中的应用

Matlab语言以其独有的优越性而广泛应用于各种复杂的计算中。通过对梯形明渠水力计算公式进行适当变换,建立了4种水力计算的数学模型,并以实例应用Matlab语言进行编程计算,其编程过程简单、计算结果就是精确解,计算方法容易掌握。