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两种流态并存区域上井流问题的渗流速度 总被引:4,自引:0,他引:4
为了对两种流态并存区域上的井流问题精确求解,在非线性区域内,就非线性指数n是径向距离r的线性连续减函数的情况,对建立起来的水均衡方程,用Boltzmarm变换进行求解,推导出了线性与非线性渗流区域内井流问题渗流速度的解析表达式. 相似文献
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借助于奇、偶行(列)矩阵,前、后行(列)矩阵,奇偶行(列)分块矩阵及分块矩阵的准数乘运算等概念,分析了按时间抽取(DIT)的基-2 FFT算法分量形式的特点.将以自然数次序输出的按时间抽取(DIT)的基-2 FFT算法用较简单的矩阵形式来表示. 相似文献
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将差分-遗传混合算法用于分析直线隔水边界条件下的抽水试验数据,求解含水层参数。在易陷入早熟的遗传算法中,加入搜索能力强、受控参数少的差分进化算法,构成差分-遗传混合算法。该混合算法具有确定性运算和随机性搜索的优点,能够较好地平衡全局搜索和局部搜索。试验结果表明,差分-遗传混合算法能够有效地应用于分析抽水试验数据,识别含水层参数,与其他方法相比较,具有对初值的依赖性小、收敛性好和计算结果精度高等优点。 相似文献
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将单纯形-粒子群混合算法应用于分析二维河流横向扩散情况下的水团示踪试验数据,估计河流的横向扩散系数、断面平均流速和污水排放位置。数值试验结果表明:(1)加速因子c_1,c_2和参数初值取值范围综合影响粒子的搜索能力,当加速因子c_1=c_2=1.72时,有利于保持粒子的搜索能力;(2)在同样的条件下,混合算法的时间性能指标值小于单一的粒子群优化算法;(3)参数初值的取值范围对混合算法收敛性几乎没有影响;(4)混合算法可以有效地应用于河流水质数学模型参数识别问题。混合算法能改善粒子群算法在迭代后期出现的收敛速度慢、早熟的不足,是分析河流水质模型参数的一种有效方法。 相似文献
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以花粉算法为基础,采用立方映射产生的混沌序列,模拟花粉配子初始化提高算法的全局搜索能力,加入单纯形算法提高计算精度,建立改进的花粉算法.分别采用基本花粉算法和改进的花粉算法,分析直线供水边界含水层抽水试验数据,确定含水层参数.就种群规模和待估参数初值范围等因素对算法收敛性的影响,进行了数值实验.结果表明,改进的花粉算法能够有效地应用于求解分析抽水试验数据,确定含水层的计算问题;种群规模越大,算法精度越高,但耗时太长;待估参数的取值范围对收敛性有一定的影响,范围较小收敛性更好.较基本的花粉算法,改进的花粉算法具有搜索能力强,计算精度高,收敛速度快等优点. 相似文献
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针对粒子群优化算法后期存在的收敛速度慢、早熟、易陷入局部极小等问题,将局部搜索能力强的单纯形算法和粒子群算法结合,构造单纯形-粒子群混合算法。以第一类越流系统情况下的非稳定井流问题的解析解为基础,将单纯形-粒子群混合算法应用于分析抽水试验数据,计算含水层参数的问题。数值实验结果表明:单纯形-粒子群混合算法能有效地应用于分析抽水试验数据,确定含水层参数,且具有局部搜索能力强、运算速度快和计算精度高等优点。 相似文献
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