公伯峡水轮机参数与性能的优化

黄河公伯峡水电站水轮机在设计与采购中，对其参数与运行性能采取了各种优化途径，在水轮机运行的稳定性和可靠性方面尤为重视，配合厂家做了大量优化工作。例如：提高机组钢强度设计水平；加强机组的轴系计算；避免共振现象发生；合理选择压力脉动幅值等，以提高公伯峡水轮机运行稳定性。并采用全不锈钢整体转轮，减少了残余应力，提高了设备安全裕度等措施，从而优化了水轮机运行的稳定性和可靠性。     

基于遗传算法的TOPMODEL参数优化

模型参数的确定是模型研制与应用成功与否的关键．一般采用人工经验率定和自动率定两种方法来确定．遗传算法和一般的优化算法不同,它具有全局寻优能力,是一类优秀的非线性函数优化算法．利用遗传算法来进行TOPMODEL参数优化,并和人工率定的计算结果作了简要的对比,明显地显示该方法的优点．采用遗传算法所得到的精度较高,可以类推到其他水文模型的参数优化中去．     

FMODM法在梯段爆破参数优化中的应用研究

采用一种对爆破参数选取进行多目标参数模糊优化的方法，利用，加权相对偏差距离最小法，建立相应的目标函数模糊矩阵，优化出了符合工程要求和尽可能降低爆破成本的最优设计方案，并通过某工程的实际数据进行了比较。     

非线性水电工程模型的参数优化

给出了非线性水电工程模型的参数优化的一种改进基因算法，并通过实例计算对该法与传统参数优化方法进行了比较，结果表明，该法直观，简单，拟合精度高，通用性强，易为广大水电工程技术人员理解和使用。     

基于优化遗传算法的结构参数识别

将复合形算子引入遗传算法中,对遗传算法进行改造,提出一种优化遗传算法.并将该遗传算法与人工神经网络结合,用于结构参数识别问题,具有较好的全局性和收敛效率.     

某水电站上游滑坡体抗滑桩治理方案参数优化研究

滑坡会对下游水利设施的正常运行造成严重影响。以广东省某水电站上游的HP-3滑坡体为例,利用数值模拟的方法对抗滑桩的桩间距、桩长两个主要施工参数进行优化研究,并获得最佳设计方案。施工后监测数据显示,治理效果良好。     

GAS优化水质预测经验公式参数研究

通过对水质预测的影响因子分析和经验公式的概化,结合黄河干流小浪底至高村河段2000年1月至2003年12月的常规月监测历史数据,采用GAS（遗传算法genetic algorithms,简称GAS）优化经验公式参数的方法,对主要水质污染物指标NH3-N和COD的传播输移规律进行了模拟和预测,历史数据模拟和预测检验结果的精度评价表明,该方法模拟与预测精度可靠,能够为生产实践中的预测预报提供依据。     

基于遗传算法参数优化的供水管网模型研究

提出一种基于遗传算法参数优化的管网模型建立方法,将现代控制方法与传统力学模型相结合计算管网的局部水头损失和沿程水头损失。分别运用BP算法模型和基于遗传算法优化的海澄威廉模型对结构简单的供水管道网络实例进行管道仿真和比较,结果证实基于遗传算法优化管道模型参数方法既保证了模型的稳定性,又能提高模型的精度,同时降低了模型建立的复杂度。     

基于改进遗传算法的水轮机调速器参数优化

本文提出了一种用改进的遗传算法优化水轮机调速器参数的新方法，通过引入自适应变化的变异概率和交叉概率，改善了遗传算法的寻优效率，并提出了分段加权的目标函数，能够改善水轮机调速器的反冲影响，通过仿真表明，改进遗传算法寻优效率较简单遗传算法有了大幅提高，具有很强的鲁棒性。     

POS优化算法在SWAT模型参数优化中的应用

当前,分布式水文模型SWAT模型在国内水文模拟中应用较为广泛,但模型参数较多,人工经验设定参数存在工作量较为繁杂,且模拟精度不高的缺陷,为此本文引入POS优化算法,对SWAT模型参数进行批量优化,并以汤河西支流域为研究区域,结合区域实测水文数据,对比分析参数优化前后,对SWAT模型模拟精度的影响。研究结果表明： POS优化算法可实现SWAT模型参数的批量优化,相比参数优化前,参数优化后SWAT模型模拟径流深相对误差减少5.7%,流量过程拟合系数提高0.118。研究成果对于水文模型参数优化和自动率定提供参考价值。     

商丘试区水文地质参数优化模型研究

利用商丘试区水文地质参数的初始值,建立了试区的参数优化模型及计算程序,求得了中等干旱年份试区的最优水文地质参数,并采用单纯形法反求了地下水位预报模型的逆问题。按该预报模拟模型对试区年初和年末地下水位进行的计算表明,所求的水文地质参数与实际情况符合程度良好。     

新P-Ⅲ型参数优化准则的探讨

本文将排序后的样本点看作是一组次序统计量的一次赋值,以样本点和相应次序统计量期望值之间的距离为依据,建立了新的P-Ⅲ型参数优化准则,并在此基础上使用十进制编码遗传算法来求解参数,结果表明新的参数优化准则计算结果优于矩法计算结果。     

群居蜘蛛优化算法在水文频率曲线参数优化中的应用

利用一种新型群体智能仿生算法——群居蜘蛛优化算法(SSO)优化水文频率曲线参数,以云南省丽江仁里站和总管田站年径流量数据为例进行实例研究,分别将离差平方和准则(OLS)、离差绝对值和准则(ABS)以及相对离差平方和准则(WLS)作为SSO算法最优适应度函数对皮尔逊Ⅲ型分布参数进行优化,优化结果与粒子群优化算法(PSO)、矩法进行对比。结果表明:利用SSO算法优化仁里站和总管田站得到的OLS、ABS、WLS均优于PSO算法及矩法,比矩法提高了11%以上。SSO算法具有收敛速度快、全局寻优能力强等特点,基于SSO算法的优化适线法能够降低水文频率的分析误差,有效提高理论频率曲线与实测数据的拟合精度,是一种可行的水文频率分析方法。     

区间参数优化反分析在水利工程中的应用

研究了区间参数摄动法和区间参数优化反分析法,提出了区间参数单调性优化反分析法．基于可变容差优化反分析法,开发了区间优化反分析程序．通过分析得出结论:（1）可利用区间数概念合理解决监测资料中分离分量相关性的问题;（2）可利用工程结构中位移为待反分析材料参数的增函数或减函数的测点位移的上、下限,来反演得到不确定性材料参数的上、下限;（3）工程算例分析表明,区间参数摄动优化反分析法和区间参数单调性优化反分析法都能得到令人满意的参数区间．     

基于遗传算法的水轮机调节系统 PID参数优化整定

应用基于实数编码的遗传算法,在整定水轮机调节系统最优调节参数的同时,进行遗传算子的设计,避免了根据经验公式不易获得最佳参数以及采用单纯形法易陷入局部最小值的缺陷,有效地解决了传统遗传算法中海明悬崖、计算精度等问题．由此获得的调节参数优于传统公式整定的调节参数,性能指标良好．     

多元优化算法在马斯京根模型参数优化中的应用

以2个实例为研究对象,利用一种新型群体智能算法——多元优化(MVO)算法优化马斯京根模型参数,并与相关文献中加速遗传算法等多种方法的优化结果进行对比。结果表明:MVO算法优化结果优于其他算法,利用MVO算法优化马斯京根模型参数,可以获得比相关文献更高的模拟精度,不但为精确估计马斯京根模型参数提供了有效方法,而且拓展了MVO算法在水文模型参数优化中的应用。     

中国南海北部湾海区风浪极值参数的研究—LAGFD数值模式群的应用

本文采用先进的LAGFD风,浪模式对影响南海北部湾海区的最强的75个热带气旋个例逐个后报,根据 Weibull三参数分布给出了北部湾海区（1/2）°×（1/2）°网格上共38个点的风和海浪的多年一遇参数,使人们对该海区有全面地了解,为海洋环境研究与工程开发提供了基础参考数据。     

改进粒子群优化算法在水文模型参数优化中的应用研究

引入改进的粒子群优化算法,对垂向混合产流模型计算参数进行优化,并对比参数优化前后水文模拟精度。研究结果表明：改进的粒子群优化算法模型可较快完成参数优化,相比于参数优化前,垂向混合产流模型年尺度模拟相对误差减少6.15%,模拟的过程确定性系数平均提高0.11;在次洪模拟中,模拟相对误差平均减少3.03%,模拟的洪水过程确定性系数平均提高0.19,水文模拟精度得到较大程度提高。研究成果对于区域水文模型参数优化提供参考价值。     

多自由主行星变速箱方案机构参数的优化计算

讨论了多自由度行星变速箱方案机构参数的优化计算方法。基于分层降维离散变量优化方法，对建立的数学模型进行了计算。并通过算例分析证明了该方法的有效性。