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三角迷宫式侧堰的水力特性研究
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作者 李珊珊 曹顶业 +1 位作者 沈桂莹 李国栋 《力学季刊》 CAS CSCD 北大核心 2024年第1期177-186,共10页
迷宫式侧堰具有较大的泄流能力,广泛应用于流量控制、农田灌溉和排水系统.为研究三角迷宫式侧堰的复杂水力特性、泄流规律及泄流影响因素,本研究首先基于FLOW-3D软件和RNG k-ε湍流模型,对侧堰的15种工况进行数值模拟计算,获得侧堰水面... 迷宫式侧堰具有较大的泄流能力,广泛应用于流量控制、农田灌溉和排水系统.为研究三角迷宫式侧堰的复杂水力特性、泄流规律及泄流影响因素,本研究首先基于FLOW-3D软件和RNG k-ε湍流模型,对侧堰的15种工况进行数值模拟计算,获得侧堰水面流态、流速分布等水力特性.同时,通过白金汉π定理推出影响迷宫式侧堰流量系数的无量纲参数,探究流量系数C_(d)与无量纲参数之间的变化规律,利用人工智能遗传规划(Genetic Programming,GP)算法拟合出流量系数计算公式.结果表明:主渠道内水流为缓流,堰顶角θ较小时,二次流使得水面流态变化,流速在靠近侧堰时发生急剧变化,堰内产生回流.随着θ的增大,堰顶上方水舌从对称分布变为偏右侧下泄,堰内回流现象消失;C_d随上游弗劳德数Fr和溢流前沿与堰顶水深之比l/h_(1)的增加而减小,随堰高与堰上水头之比p/h_(1)的增加而增加,θ越大,C_(d)变化趋势越大;流量系数预测公式在测试阶段的决定系数R^(2)=0.913,均方根误差RMSE=0.045,流量系数预测值与试验值的散点图拟合效果良好,数据点分布均匀且关于拟合线对称,表明GP模型得出的结果较为准确,满足灌区量水精度要求.该研究成果可为迷宫式侧堰在实际工程中的应用提供理论依据和技术支撑. 展开更多
关键词 三角迷宫式侧堰 水力特性 遗传规划算法 数值模拟
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基于机器学习和全局敏感性的弧形闸门淹没特性 被引量：1
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作者 李珊珊 曹顶业 +1 位作者 沈桂莹 李国栋 《农业工程学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2023年第15期25-33,共9页
为了实现灌区精确量水、准确率定闸门流量系数,该研究针对弧形闸门泄流特性,采用支持向量机(support vector machine,SVM)、广义回归神经网络(generalized regression neural network,GRNN)、极限学习机(extreme learning machine,ELM)... 为了实现灌区精确量水、准确率定闸门流量系数,该研究针对弧形闸门泄流特性,采用支持向量机(support vector machine,SVM)、广义回归神经网络(generalized regression neural network,GRNN)、极限学习机(extreme learning machine,ELM)及核函数极限学习机(kernel extreme learning machine,KELM),对其淹没流态的泄流量进行预测,通过评价指标、目标函数(objective function,OBJ)准则和不确定分析等方法对模型性能进行综合评估。基于最优预测模型性能,引入全局敏感性分析Sobol法对无量纲参数进行量化分析,得出各参数对泄流量的重要程度,并进一步探究影响泄流的重要参数与流量系数(C_(d))之间的变化规律。结果表明:KELM模型在测试阶段决定系数R^(2)=0.972、平均绝对百分比K_(MAPE)=5.038%、均方根误差KRMSE=0.020、威尔莫特一致性指数K_(WIA)=0.993,目标函数值K_(OBJ)=0.0127,95%置信区间为[−0.04927,0.04956],与SVM、GRNN和ELM模型相比,该模型具有更高的准确性和鲁棒性,可作为弧形闸门流量校核的高效高精度模型;Sobol法全局敏感性分析表明,耳轴销高度与上游水深之比(h/Y0)、闸门半径与上游水深之比(R/Y0)、闸门宽度与上游水深之比(B/Y0)对Cd的一阶敏感性系数和全局敏感性系数分别为0.1162、0.0754、0.0752和0.5311、0.4966、0.4959,是影响Cd的主要因素,且C_(d)随h/Y0、R/Y0、B/Y0的增加而增大,在工程设计中应当重点考虑。该研究成果可进一步完善和丰富闸门淹没流态下的水力学机制,为校核闸孔流量提供方法。 展开更多
关键词 人工智能 模型 敏感性分析 弧形闸门 流量系数 淹没出流
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基于智能算法的圆柱形堰闸流量预测模型
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作者 曹顶业 李珊珊 +1 位作者 李国栋 沈桂莹 《水电能源科学》 北大核心 2023年第9期202-206,共5页
堰闸结构具有较大的泄流能力,为准确高效校核堰闸流量,采用BP神经网络、支持向量机(SVM)和广义回归神经网络(GRNN)3种智能算法对圆柱形堰闸流量系数(Cd)进行预测,并探究了无量纲参数与流量系数之间的相关性及变化规律。结果表明,广义回... 堰闸结构具有较大的泄流能力,为准确高效校核堰闸流量,采用BP神经网络、支持向量机(SVM)和广义回归神经网络(GRNN)3种智能算法对圆柱形堰闸流量系数(Cd)进行预测,并探究了无量纲参数与流量系数之间的相关性及变化规律。结果表明,广义回归神经网络GRNN模型和BP神经网络模型均可准确预测圆柱形堰闸流量系数,BP模型测试阶段决定系数为0.997,均方根误差为0.009,平均绝对百分比为0.801%,纳什效率系数为0.997,优于GRNN模型,可作为堰闸流量系数的高效高精度预测模型。闸门开度与圆柱直径之比(a/D)、堰顶水头与圆柱直径之比(Hw/D)与Cd之间具有强相关性。Cd随上游弗劳德数(Fr)、Hw/D的增加而增加,a/D越大,Cd增幅越大。研究结果可为圆柱形堰闸在实际工程中的推广应用提供理论参考和技术支撑。 展开更多
关键词 圆柱形堰闸 流量系数 预测 人工智能
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