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        滴灌灌水小區(qū)水力設(shè)計的遺傳算法研究

        2018-01-26 07:35:23高煥芝王新坤
        江蘇水利 2018年1期
        關(guān)鍵詞:微灌毛管支管

        洪 濤,高煥芝,王新坤

        (1. 鎮(zhèn)江市工程勘測設(shè)計研究院,江蘇 鎮(zhèn)江 202003;2. 江蘇大學(xué)流體機(jī)械工程技術(shù)研究中心,江蘇 鎮(zhèn)江 212013)

        由于灌水小區(qū)內(nèi)灌水器數(shù)量眾多,計算工作量較大,微灌學(xué)者們一直在尋求準(zhǔn)確、簡單、便捷的設(shè)計方法。微灌灌水小區(qū)的設(shè)計大都是基于等距、等量出流假定,或?qū)⒃试S壓力差在支管和毛管間進(jìn)行分配,把灌水小區(qū)分成毛管和支管兩個完全獨立的單元,分別作為多孔出流管,采用多孔系數(shù)法[1]、能坡線法[2]、圖解法[3]、有限元法[4-6]、遺傳算法[7-8]等進(jìn)行計算與設(shè)計。但是將支管、毛管作為兩個獨立單元的設(shè)計方法,破壞了灌水小區(qū)的完整性,計算方法存在一定的誤差,而且很難應(yīng)用于不等間距灌水器及雙向坡地毛管的設(shè)計,也不能很好地滿足微灌系統(tǒng)要求的平均灌水器流量和灌水均勻度,也有學(xué)者采用經(jīng)驗系數(shù)[9]、有限元[10-11]及毛管流量公式[5]將支、毛管聯(lián)系為整體進(jìn)行灌水小區(qū)的設(shè)計。本文將灌水小區(qū)作為一個整體進(jìn)行優(yōu)化設(shè)計,不再采用毛管和支管的等量、等距的出流假定,應(yīng)用遺傳算法理論與方法,提出一種方便、快捷的微灌灌水小區(qū)水力設(shè)計方法。

        1 微灌灌水小區(qū)水力計算

        以圖1所示對支管節(jié)點、支管管段、毛管孔口和毛管管段進(jìn)行編號,灌水小區(qū)上的支管節(jié)點壓力、流量和毛管上各灌水器的流量、壓力以及灌水器平均流量和灌水均勻度可按下列公式與步驟計算。

        圖1 灌水小區(qū)布置與編號示意圖

        Step1: 隨機(jī)生成支管末端 s(0)節(jié)點壓力水頭Hs(0):

        Step2: 應(yīng)用二分法計算支管末端 s(0)節(jié)點處左側(cè)毛管及灌水器的流量和壓力:

        (5)若 HlL(0)-HS(0)≤ε,則左側(cè)毛管計算結(jié)束,轉(zhuǎn) Step3。否則,若 HlL(0)> HS(0),則 h''=hlL(0,0);若 HlL(0)< HS(0),則 h'=hlL(0,0),重復(fù)(2) ~ (6)的步驟。

        Step3: 應(yīng)用 step2 的方法計算支管末端 s(0)節(jié)點處的右側(cè)毛管及灌水器的流量和壓力。

        Step4: 支管 s(1)~s(n)節(jié)點的水力計算:

        i =1,2,...,n,以 Hs(i)為支管第 i節(jié)點的壓力水頭,應(yīng)用step2的方法計算支管第i節(jié)點處的左、右側(cè)毛管流量和壓力。同理進(jìn)行第i+1節(jié)點的水力計算,直至計算出灌水小區(qū)進(jìn)口水頭Hs(n)。

        Step5:

        重復(fù)Step1~Step5,直q至qd,則計算結(jié)束。式中:

        hlL(i,j)、hlR(i,j)—左、右側(cè)毛管灌水器壓力,m;

        qlL(i,j)、qlR(i,j)—左、右側(cè)毛管灌水器流量,L/h;

        ΔhlL(i,j)、ΔhlR(i,j)—左、右側(cè)毛管管段水頭損失,m;

        QlL(i,j)、QlR(i,j)—左、右側(cè)毛管管段流量,L/h;

        HlL(i)、HlR(i)—左、右側(cè)毛管進(jìn)口壓力,m;

        d1,ds—支管和毛管管徑,mm;

        Hs(i)—支管孔口壓力,m;

        Qs(i)—支管管段流量,L/h ;

        Cu—設(shè)計灌水均勻系數(shù);

        a、f、m、b—水頭損失計算系數(shù);

        SlL(i,j)、SlR(i,j)—左、右側(cè)毛管管段長度,m ;

        IlL(i,j)、IlR(i,j)—左、右側(cè)毛管地形坡度;

        Ss(i)—支管管段長度,m;

        Is(i)—支管地形坡度;

        ε—計算精度;

        s(i)—支管節(jié)點編號;

        lL(i,j)、lR(i,j)—左、右側(cè)毛管灌水器編號;

        mL、mR—左、右側(cè)毛管灌水器個數(shù)。

        上述計算過程中,只要知道支管末端s(0)節(jié)點處的壓力水頭Hs(0),通過逆遞推就能完成灌水小區(qū)的水力計算,但要確定出使q=qd的Hs(0)的值,應(yīng)用常規(guī)計算方法是難以完成的。本文借助遺傳算法的高度并行及全局搜索能力,使得q逐步逼近qd,實現(xiàn)灌水小區(qū)的水力設(shè)計。

        2 遺傳算法模型

        (1)構(gòu)造適應(yīng)度函數(shù)。根據(jù)上述灌水小區(qū)水力計算方法,可構(gòu)造如下的目標(biāo)函數(shù):

        式中:

        qd—灌水器設(shè)計流量,L/h;

        hcmin、hcmax—灌水器允許最大和最小工作水頭,m。

        將上述最小化的目標(biāo)函轉(zhuǎn)化為遺傳算法所要求的最大化問題,構(gòu)造出如下的適應(yīng)度函數(shù):

        (2)編碼。該遺傳算法的優(yōu)化變量為Hs(0)是一個連續(xù)的實數(shù)變量,采用實數(shù)編碼方式。

        (3)選擇。隨機(jī)從種群中選擇2個個體,將好的個體選作父個體。

        (4)交叉。對任意兩個已配對好的父個體X1、X2,隨機(jī)生成兩個 [0,1]間的實數(shù)λ1、λ2,則λ1X1+(1-λ1)X2和λ2X1+(1-λ2)X2都具有父個體X1、X2的遺傳基因,可以作為交叉后的子個體。

        (5)變異。隨機(jī)產(chǎn)生需要變異的個體和變量,在變量的可行域內(nèi)隨機(jī)產(chǎn)生新的值,替代原變量的值。

        (6)算法實現(xiàn)。在 [Hs(0)]的可行域 [hcmin,hcmax]內(nèi)隨機(jī)生成一定規(guī)模初始群體作為第一代遺傳群體,按照Step1~Step5的方法進(jìn)行水力計算,由式(2)計算個體適應(yīng)度,按照設(shè)計的選擇、交叉、變異操作生成新一代群體,重復(fù)執(zhí)行直到個體適應(yīng)度的值滿足精度要求為止。

        3 實例計算

        下面以均勻坡為算例進(jìn)行模擬計算,計算的基本數(shù)據(jù)見表1。

        對于上述實例的灌水小區(qū)計算問題,按圖1所示對孔口及管段進(jìn)行編號,應(yīng)用上述遺傳算法,取種群規(guī)模為30,最大遺傳代數(shù)為15,進(jìn)行模擬計算。由于毛管及灌水器數(shù)量非常多,所以只將支管的節(jié)點壓力、流量及其它典型結(jié)果列于表2顯示,其余詳見圖2和圖3。

        表1 基本數(shù)據(jù)

        由表2可知,由于沿支管的地形坡度接近于平坡,而且支管的鋪設(shè)長度短。因此,支管的最大壓力出現(xiàn)在進(jìn)口,其后壓力降低,至末端降至最小。表2還表明,計算結(jié)果中每個支管節(jié)點處的支管壓力和左、右側(cè)毛管的進(jìn)口壓力基本相同,最大誤差小于0.01%,左、右側(cè)毛管進(jìn)口流量之和與所在支管節(jié)點處的流量相同,計算所得灌水小區(qū)平均流量=2.2l/h,與qd完全相同,說明計算結(jié)果可靠、準(zhǔn)確。

        表2 灌水小區(qū)計算結(jié)果表

        圖2 左側(cè)毛管灌水器壓力曲線圖

        圖3 右側(cè)毛管灌水器壓力曲線圖

        表2和圖2、圖3表明,左側(cè)毛管最大壓力均出現(xiàn)在毛管進(jìn)口,最小壓力出現(xiàn)在末端。右側(cè)毛管的最大壓力也都出現(xiàn)在毛管進(jìn)口,最小壓力都出現(xiàn)在第88孔口處,符合坡地毛管的水力特征。支管上有8個分流孔,每個分流孔左、右側(cè)毛管上有480個灌水器,算法程序要計算近4000個節(jié)點處的流量和壓力,在一臺奔騰Dual 2.0GHz電腦上運行只需26 s,說明程序具有較好的求解效率。

        考慮隨機(jī)因素對算法求解性能評估的干擾,將算法程序獨立運行100次,比較每次計算結(jié)果的灌水器平均流量與設(shè)計流量的相對偏差以及每次計算結(jié)果的毛管進(jìn)口壓力與最優(yōu)解毛管進(jìn)口壓力的相對偏差,結(jié)果見表3。其中相對偏差小于0.01%的概率達(dá)到80%以上,小于0.5%的概率達(dá)到100%,說明算法計算結(jié)果穩(wěn)定,具有較高計算精度和可靠性。

        表3 計算結(jié)果與最優(yōu)解相對偏差

        4 結(jié)論與討論

        本文文中提出的遺傳算法模型,不但能夠進(jìn)行灌水小區(qū)的水力設(shè)計,同時能夠得到支管和毛管上每個節(jié)點的壓力、流量和水頭損失,以及灌水器平均流量、最大流量、最小流量等特征值及其孔口位置,確定壓力偏差、流量偏差、灌水均勻度等灌水質(zhì)量控制指標(biāo),便于微灌灌水小區(qū)水力特性的分析與研究,為灌水小區(qū)的管網(wǎng)布設(shè)及運行管理提供理論依據(jù)。算法程序只需要輸入灌水小區(qū)水力設(shè)計要求的已知條件,就能自行運算出設(shè)計結(jié)果,具有很高的求解效率與計算精度以及良好的通用性和實用價值,可適用于非均勻坡、變管徑、變間距坡地微灌灌水小區(qū)的水力計算與設(shè)計,也可用來對已設(shè)計或鋪設(shè)好的灌水小區(qū)進(jìn)行校核與評價。

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