發(fā)布時(shí)間：2024-04-08 20:46

　　水環(huán)境是一個(gè)充滿(mǎn)不確定性的復(fù)雜巨系統(tǒng)，若要更加準(zhǔn)確、真實(shí)地反映水環(huán)境系統(tǒng)中的各種現(xiàn)象，不確定性水質(zhì)數(shù)學(xué)模型的研究與應(yīng)用是十分必要的，但長(zhǎng)期以來(lái)這方面的工作還局限于假設(shè)河道均勻情況下的穩(wěn)態(tài)問(wèn)題方面。本研究通過(guò)確定性水質(zhì)數(shù)學(xué)模型、Monte Carlo隨機(jī)模擬方法與人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(ANN)相互耦合、優(yōu)勢(shì)互補(bǔ)的方式構(gòu)建了一種適用于天然河流復(fù)雜河道的不確定性耦合水質(zhì)數(shù)學(xué)模型，突破了已有模型的局限性，將其應(yīng)用于黃河白銀段進(jìn)行實(shí)例研究并與已有模型進(jìn)行比較，結(jié)果表明：該耦合模型具備在復(fù)雜水環(huán)境下對(duì)河流水質(zhì)進(jìn)行不確定性模擬的能力，并且提供的水質(zhì)信息相當(dāng)豐富。 1、論文主要研究結(jié)論與成果如下： (1)論文提出的不確定性耦合水質(zhì)模型豐富了不確定性水環(huán)境的研究方法，對(duì)復(fù)雜水環(huán)境變化過(guò)程的理解與掌握具有一定的貢獻(xiàn)；同時(shí)這種研究思路以及研究手段對(duì)于其它類(lèi)似復(fù)雜環(huán)境系統(tǒng)行為的不確定性認(rèn)識(shí)也具有一定的借鑒作用。 (2)本研究通過(guò)二次開(kāi)發(fā)后的ANSYS有限元軟件與MATLAB的耦合，完成了確定性水質(zhì)模型、Monte Carlo隨機(jī)模擬方法與ANN在MATLAB環(huán)境下的集成，并將該不確定性耦合水質(zhì)模型應(yīng)用于黃河白銀段主要...

【文章頁(yè)數(shù)】：125 頁(yè)

【學(xué)位級(jí)別】：博士

【部分圖文】：

圖3一1模型參數(shù)隨機(jī)化的主要流程

先確定水質(zhì)模型中主要隨機(jī)變量的概率模型;然后利用MonieCarl。方法對(duì)基本隨機(jī)變量重復(fù)N次有目的的抽樣，產(chǎn)生各個(gè)變量對(duì)應(yīng)分布以及分布特征值的隨機(jī)模擬序列。模型參數(shù)隨機(jī)化的主要流程如圖3一1所示:象象敷一___~_)))一一一~一翻箭{{{圖3一1模型參數(shù)隨機(jī)化的主要流程Fi....

圖3一5水質(zhì)模型參數(shù)循環(huán)定義模塊

3.3.5.1循環(huán)定義參數(shù)模塊的開(kāi)發(fā)圖3一5為本研究利用APDL宏語(yǔ)言開(kāi)發(fā)的循環(huán)定義水質(zhì)模型縱向離散系數(shù)Ex與橫向紊動(dòng)擴(kuò)散系數(shù)馬的子模塊。

圖3一6gure3一6水質(zhì)模型邊界條件循環(huán)加載模塊

定義向量PARAZ的循環(huán)語(yǔ)句含義與PARAI類(lèi)似，不再贅述。3.3.5.2循環(huán)加載模塊的開(kāi)發(fā)圖3一6為水質(zhì)模型邊界條件—速度載荷與濃度載荷的加載模塊。***DIM，枕甄N，111***V升衛(wèi)幼，姐L(1，....

圖4一12004年黃河白銀段水質(zhì)污染構(gòu)成比Figure4一IM/aterPollutanteomPositionofBaiyinseetionofyellow形ver，2004

共17項(xiàng)指標(biāo)為評(píng)價(jià)參數(shù)。2004年黃河白銀段污染綜合指數(shù)為0.44，水質(zhì)屬輕污染。主要污染物依次為化學(xué)需氧量、氨氮、溶解氧、總鉛、五日生化需氧量和總磷。這六項(xiàng)污染物分擔(dān)率占17項(xiàng)污染因子中的55.1%，詳見(jiàn)圖4一1。溶解氧9.83%高錳酸鹽指數(shù)7.78%其它37.14%化學(xué)需....

本文編號(hào)：3948789