基于SVR-GA算法的跌扩型消力池优化研究

• 作者: 刁明军 官夏菲 蒋雷 路信
• 来源期刊: 水力发电学报
• 学科: 工学
• 关键词: 水力学 消力池 跌坎 优化设计 CFD 支持向量回归 遗传算法
• 年，卷（期）: 2018,（10）
• 页码范围: 66-75
• 页数: 10页
• 分类号: TV135.21
• 语种: 中文
• DOI: 10.11660/slfdxb.20181008

摘要

消力池的优化设计一直是水利工程中的热点课题.传统的消力池优化方法往往采用试错法.试错法不但效率低,而且在设计过程中很难兼顾多个优化目标.因此,建立一套系统性的、目标定向的优化方法十分必要.研究以位于四川省广元市的大寨水库消力池为例,采用SVR回归模型(support vector regression,SVR)建立优化变量(跌坎高度d、突扩比β和尾坎坡度θ)与优化目标(消能率△E/E1、临底流速v)之间的近似模型,并采用遗传算法(genetic algorithm,GA)求解该近似模型,得到一个优化后的消力池体型.对比优化前体型,优化后的消力池消能率几乎不变,但最大临底流速明显降低,底板时均压强分布趋于均匀,消力池综合性能得到了提高.结果表明,提出的优化方法同样适用于类似水工建筑物的体型优化设计问题.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	刁明军	四川大学水力学与山区河流开发保护国家重点实验室	44	541	12.0	22.0
2	蒋雷	四川大学水力学与山区河流开发保护国家重点实验室	5	3	1.0	1.0
3	官夏菲	四川大学水力学与山区河流开发保护国家重点实验室	3	1	1.0	1.0
4	路信	四川大学水力学与山区河流开发保护国家重点实验室	3	1	1.0	1.0