区域饱和-非饱和多孔介质的溶质运移简化模型

在迭代求解区域饱和非饱和拟三维渗流模型的基础上,建立区域溶质运移简化模型。该模型将溶质运动在非饱和带简化为一维垂直运动,饱和带简化为二维剖面运动,在非饱和带与饱和带分别形成对流_弥散方程,并通过维持近饱和带溶质质量守恒组成统一的系统,采用有限单元法数值处理技巧,在同一个矩阵方程中求解饱和与非饱和含水层的浓度变化。该模型无需迭代计算,大大减少工作量,为求解区域溶质运移问题提供了新方法。算例验证表明,区域溶质运移简化模型技术可行,结果可信。     

改进混沌蚁群算法在新疆冰川河流水质模型参数反演优化中的应用

文章采用改进的混沌蚁群算法对新疆某冰川河流水质模型进行参数反演优化研究,并结合数值试验的方式对比改进前后算法对水质模型参数反演优化计算时效的影响。分析结果表明:改进后的算法在水质参数计算时效上有较为明显的提高,相比于传统算法,改进算法的粗搜索序列迭代次数平均减少90次,收敛率提高42.7%,计算时间均值减少0.499min。改进算法反演优化参数拟合的COD浓度数据和断面监测数据误差相比于传统算法减少15.9%,拟合系数提高0.24。研究成果对于新疆冰川河流水生态保护研究提供方法参考。     

基于Richards方程切换的土壤水流及溶质运移数值模拟

根据每个节点的土壤水分状态来选择合适的Richards方程形式,并用隐式迭代算法求解,得到一种用于模拟土壤水盐运移过程的通用方程切换方法。该方法能自由切换任意节点的控制方程,从而充分利用水头型和含水量型Richards方程的优势,适用于所有主流的迭代求解算法。成功将该方法应用于非均质土壤饱和-非饱和的溶质运移过程模拟。通过室内及数值试验,证明其在干燥砂土淋盐及干湿交替上边界的土壤积盐等普遍难题中,相比传统数值算法能大幅度提高计算效率和精度。本文方法对大区域饱和-非饱和水流运动及溶质运移数值模拟具有显著优势及应用前景。     

畦灌施肥地表水流与非饱和土壤水流-溶质运移集成模拟：Ⅰ模型

本文基于零惯性量方程和一维对流-弥散方程建立起畦灌溉施肥地表水流溶质运移模型,并利用HYDRUS-2D软件模拟二维非饱和土壤水流溶质运移过程,以一维地表水流溶质运移模拟得到的通量条件作为二维非饱和土壤水流溶质运移模拟的上边界,利用编制的程序将两个模型进行集成,构建起畦灌施肥地表与非饱和土壤水流溶质运移集成模型。基于多时段分步迭代计算方法,实现沿畦长地表入渗溶质通量动态变化条件下的二维非饱和土壤水流溶质运移模拟。     

改进的水动力参数模型在非饱和土壤溶质运移问题中的应用

传统水分和溶质运移参数模型(导水率、扩散率和水动力弥散系数)只是含水率的函数,难以反映土壤初始含盐量以及溶液浓度对含水率和溶质入渗透性的影响。该文对传统以含水率为变量的水动力参数模型进行改进(引入反映浓度的参数α、β和γ),并通过室内不同初始含盐量(2、4、6、8和10g.kg-1)清水淋洗试验和不同浓度氯化钠溶液(0、15、25、50和100g.L-1)入渗试验对模型进行验证。试验表明土壤初始含盐量和入渗溶液浓度越大,相同入渗时间湿润锋和累积入渗量越小。数值模拟表明:(1)含水率和溶质浓度的实测值与计算值吻合较好,改进后的模型较传统模型精度提高了6.31%;(2)参数α、β和γ越大,相同位置含水率和溶质浓度越大,相同时间湿润锋运移距离越大。参数敏感性分析表明,参数α、β和γ对扩散率、导水率及水动力弥散系数的敏感度不受含水率的影响,但随着浓度的增大而增大。     

饱和-非饱和土壤中吸附性溶质水动力弥散实验研究

本文通过室内土柱对轻壤土和重壤土饱和、非饱和水动力弥散实验，得到了吸附性溶质水动力弥散参数的计算方法。根据一维饱和弥散实验结果，由相应的解析解，用简化计算方法求得饱和水动力弥散系数Dsh和阻滞因子R；对于一维非饱和弥散实验，在分析溶质的水动力弥散理论的基础上，推导出求解非饱和土壤水动力弥散系数Dsh(θ)的计算公式。     

冻结条件下非饱和土水、热、溶质耦合运移模拟

冰土地带在我国有广泛的分布,研究冻土的物理力学性质对在冻土地带建设各种工程具有重要意义。以土壤水动力学、土壤溶质运移、冻土物理学为基础,建立了在冻结条件下非饱和土壤水、热、溶质耦合迁移的数学模型,采用Crank-Nicolsen差分格式及线性化迭代法进行求解。通过模拟结果与实测结果对比,发现取得了较好的效果,表明数学模型和计算方法是可靠的,为研究含多种溶质的水、热、溶质耦合运移以及田间水、热、溶质耦合运移奠定了一定基础。     

地表与非饱和土壤水流溶质运移集成模型研究综述

畦灌施肥地表与非饱和土壤水流溶质运移集成模型对改进畦灌施肥技术,提高田间氮肥利用率及促进灌溉农业可持续发展具有重要意义。本文评述了畦灌施肥地表与非饱和土壤水流溶质运移集成模型研究现状及其存在的问题,结论认为,有必要引入二维非饱和土壤水流溶质运移模型,以构建一维地表与二维非饱和土壤水流溶质运移集成模型并扩展其功能;求解地表溶质运移对流弥散方程ADE时,应研究更为高效便捷的方法,以更有效解决数值误差问题。     

改进蚁群算法在机器人路径规划中的应用

机器人路径规划是机器人技术研究中的一项关键技术。针对蚁群算法在求解机器人路径规划中准确性不高以及求解时间长的问题,提出了一种基于改进蚁群算法的机器人路径规划方法,采用栅格法构建了相应的数学模型。为了提高蚁群算法的全局搜索能力,防止算法早熟收敛,在状态转移规则中引入了随机策略;同时引入了基于狼群分配的策略来更新启发式信息,这样可以进一步提高算法的收敛速度。实验结果表明,改进的蚁群算法具有更强的全局寻优能力,求解时间更短,它可以有效地求解机器人路径规划问题。     

改进的实数编码加速遗传算法在暴雨强度公式参数优化中的应用

针对城市暴雨强度公式参数识别时,传统求解方法(如牛顿迭代法、高斯-牛顿法等)存在间接拟合,而优化算法(如实数编码加速遗传算法、蚁群算法等)存在随机性,盲目地在一个区间内寻优拟合精度不高等问题,本文将两种方法结合,提出一种改进的实数编码加速遗传算法(RAGA),为暴雨强度公式参数识别提供一种新途径。该方法将传统求解方法所求的可行解作为改进遗传算法的初始参数,通过在每次代际寻优时设置各参数廊道约束来改进RAGA以提高算法搜索效率,直至公式拟合精度无法提高为止。将该方法应用于国内多地暴雨强度公式参数识别中以评估算法的有效性,结果表明此方法实用可行、搜索效率较高,可以快速收敛到最优解。实例表明该方法在暴雨强度公式参数识别中是实用有效的。     

蚁群算法在工程项目工期—费用优化问题中的应用

论述了工期—费用优化问题的原理,分析了传统优化方法的优缺点。针对工期-费用这一连续空间优化问题,综合了基于网格划分策略的连续域蚁群算法和求解旅行商问题的基本蚁群算法的思想,构造了一种改进的蚁群算法。实例计算结果表明,该方法在求解工期费用优化问题方面是有效的。     

蚁群算法求解梯级电站短期优化调度改进研究

本文提出一种改进蚁群算法(Improved ant Colony Optimization Algorithm)求解梯级水库群短期优化调度问题。该算法的改进主要包括嵌入邻域搜索的单库轮换寻优、基于出力反推的初始解生成技术和约束优先的目标函数比较方法。以四川某中型流域梯级三级电站联合运行为背景,对蚁群算法和改进蚁群算法的求解质量和收敛性进行比较,实例验证表明,改进蚁群算法可以获得较好的优化调度结果。     

用于求解函数优化的蚁群算法设计

为了求解一般的函数优化，在标准蚁群算法的基础上，引入了遗传算法的编码方式，对蚁群算法的信息素更新进行改进。通过对几个经典测试函数的求解，证明了该算法的有效性。     

非饱和土壤中吸附性溶质运移的基本方程和参数结构

本文应用随机场的谱分析方法，研究了吸附性溶质在非饱和，非均匀土体中运动时平均浓度所遵循的基本方程。当非饱和水分运动以重务为主要作用力时，设经对数变换后的土壤饱和渗透系数，吸附系数和α参数为正态平稳随机场，求得了宏观弥散度的解析表达式。研究结果表明，宏观散度由三部分组成，分别来源于非饱和渗透系数的自相关函数，非饱和渗透系数吸附参数的互相关函数，以及吸附参数的自相关函数。     

一种新型智能仿生类算法-蚁群算法

蚁群算法是一种新型智能仿生类算法,是受到蚂蚁在觅食过程中建立蚁巢到食物最短路径时的搜索机制启发而提出的一种算法。蚁群算法在求解一系列困难的组合优化问题上取得成效,成为解决TSP、VRP、QAP、JSP等典型问题的一种新型强有力算法。本文对蚁群算法理论研究的主要内容和方法、基于算法的改进等,进行了系统的总结与综述。     

地下水与土壤盐渍化关系的动态模拟

在大气－土壤－地下水连续系统中，本文将土壤水－地下水部分动力学理论和数值模拟技术结合的方法，研究了地下水与土壤盐渍化关系，并进行了动态模拟。在完成土壤水盐数据自动采集系统研制、水盐运动参数测定，数学模型建模识别，数值计算方法选择评价４项基础研究后，针对干旱区的一个大型灌区土壤－水环境中溶质迁移动态进行了系统模拟，获得复杂环境条件下多因子、多处理组合模式化的图谱，有助地下水与土壤盐渍化定量关系深入揭     

边坡临界滑动面搜索的奖惩蚁群算法研究

边坡滑动面搜索是边坡稳定计算中一项关键的问题，其实质为安全系数最小的滑动路径的搜索问题，采用路径搜索算法蚁群算法是目前研究的热点。为了克服传统蚁群算法效率低、效果差的缺点，通过引入奖惩策略，加快较优路径和普通路径上信息素的差异，分化各条路径上的信息素，从而提出了一种奖惩蚁群算法。通过把边坡滑动面搜索问题的离散模型化，采用奖惩蚁群算法解决滑动面搜索问题，提出了一种临界滑动面搜索的新方法。通过一个简单边坡和复杂边坡的典型算例计算及一个大坝边坡的工程的应用实例应用，验证了新滑动面搜索算法的有效性及其高效性。结果表明，无论是对简单边坡还是复杂边坡，本文算法都可以能以更快的速度搜索得到效果更好的临界滑动面，且工程应用效果良好。     

混沌蚁群算法在水库优化调度中的应用

提出一种基于混沌优化算法和蚁群算法相结合的混合算法,在求解水库优化调度问题的方法。根据混沌变量的随机性和遍历性,利用混沌变量进行优化搜索,从而有效地克服了蚁群算法存在的效率低、易于演化停滞及陷入局部最优等问题。又利用蚁群算法信息素正反馈的优点,改善了混沌搜索的盲目性,提高了搜索的效率。通过实例计算,结果表明该算法具有效率高及较强的全局寻优能力。     

改进蚁群算法及其在水利工程项目管理中的应用

为了更加有效解决水利工程项目管理中的多目标决策问题,提出了一种改进蚁群算法。该算法首先利用遗传算法的全局搜索能力将信息素初始化,然后在算法进行遍历过程中引入变异操作和交叉操作,提高算法的鲁棒性和有效性。水利工程项目多目标优化案例分析表明,较传统遗传算法和蚁群算法,本文提出的方法对于解的寻找速度更快,解的质量更高,该算法具有较高的全局寻优能力。该研究为水利工程项目管理多目标决策问题的解决提供了一种新的思路和方法。