基于SWMM的城市雨水管网可靠性分析以及多目标改建优化研究

发布时间：2017-10-31 19:14

  本文关键词：基于SWMM的城市雨水管网可靠性分析以及多目标改建优化研究

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【摘要】：随着我国经济的快速发展,城市化进程日益加快,城市面貌发生巨大的变化。现如今,城市市区大量地铺设硬化地面,地面截水的能力大幅度下降,在暴雨强度和汇水面积相同的情况下地面径流系数明显比以前提高,因此在暴雨来临时雨洪流量也相应地增多。针对很多老城区,排水管网是按照与多年前城市环境所相对应的地表径流系数、重现期等相关参数来进行设计的,而如今城市的发展和改造必然导致径流系数和流量的大幅度提高,致使老城区的已建管网系统常常不堪重负,在强降雨或者连续性降雨的情况下出现水涝灾害等现象,对城市人民的生命以及财产安全造成严重的威胁。本文从雨水管网的角度出发,研究城市雨水管网的可靠性以及多目标改建优化问题,以提高城市现有雨水排水系统的排水能力。本文从以下几个方面进行了研究：首先,针对雨洪管理软件SWMM的应用现状、计算原理以及建模步骤进行了详细的总结和阐述。结合南京市某排水区雨水管网数据,建立SWMM雨水管网模型。通过构建SWMM软件的接口程序,将SWMM动态链接库中的计算函数嵌入MATLAB程序平台中,实现MATLAB与SWMM数据的动态传输,能够充分利用MATLAB软件强大数值计算能力及SWMM软件雨水管网性能模拟功能,自动模拟和计算降雨后城市雨水管网排水情况,减少了人工手动操作的步骤,提高运行计算的效率。其次,结合结构可靠性理论探讨了已建雨水管网的可靠性问题。以管径、粗糙系数以及管道的铺设偏差为随机变量,基于节点的角度建立极限状态方程。采用已经被广泛应用于结构可靠性分析的蒙特卡罗法对雨水管网节点可靠度进行计算,将SWMM源程序耦合进蒙特卡罗法的MATLAB计算程序之中,求解出雨水管网系统中可靠度较低的节点,为雨水管网工程的维修和改扩建提供依据。最后,针对雨水管网多目标改建问题进行研究。以降低改建成本、挖槽土方量以及溢流量为三个目标,以雨水管网设计过程中的水力条件为约束,以管径的大小和检查井的埋深为变量建立管网多目标改建模型。利用多目标粒子群优化算法对雨水管网多目标改建优化模型进行求解,将SWMM源程序嵌入多目标粒子群的MATLAB计算程序中,自动计算每一次模拟之后的管网系统中的溢流量大小并将其作为输入数据导入模型的目标函数计算过程中,提高计算效率和精度。
【关键词】：雨水管网 SWMM 可靠性分析 多目标优化
【学位授予单位】：大连理工大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2016
【分类号】：TU992.23
【目录】：

• 摘要4-5
• Abstract5-9
• 1 绪论9-19
• 1.1 研究背景及意义9-10
• 1.2 国内外研究综述10-17
• 1.2.1 城市雨水管网可靠性研究现状10-11
• 1.2.2 可靠性分析方法11-14
• 1.2.3 城市排水管网改建优化研究发展14-15
• 1.2.4 管网优化方法15-17
• 1.3 论文的研究内容及结构17-19
• 1.3.1 研究内容17-18
• 1.3.2 技术路线18-19
• 2 SWMM模型19-39
• 2.1 SWMM模型概述19-21
• 2.1.1 SWMM模型基本介绍19-20
• 2.1.2 SWMM模型应用20-21
• 2.2 SWMM模型组成21-27
• 2.2.1 降雨模型22
• 2.2.2 产流模型22-24
• 2.2.3 下渗模型24-25
• 2.2.4 汇流模型25-26
• 2.2.5 管网水动力模型26-27
• 2.3 SWMM建模基本步骤27-33
• 2.4 研究区雨水管网建模33-35
• 2.4.1 模型的建立33-34
• 2.4.2 研究区降雨情景设计34-35
• 2.5 SWMM调用接口35-38
• 2.6 本章小结38-39
• 3 城市雨水管网可靠性分析39-49
• 3.1工程结构可靠性的有关基本概念39-40
• 3.2 雨水管网节点可靠度分析40-43
• 3.2.1 雨水管网水力计算40-41
• 3.2.2 雨水管网输水能力不确定分析41-43
• 3.2.3 基于节点的极限状态方程43
• 3.3 基于Monte-Carlo的节点可靠度计算43-46
• 3.3.1 MATLAB与SWMM的数据传输43-44
• 3.3.2 节点可靠度分析流程44-46
• 3.4 计算实例46-47
• 3.5 本章小结47-49
• 4 城市雨水管网多目标改建优化49-61
• 4.1 雨水管网多目标优化数学模型49-52
• 4.1.1目标函数49-51
• 4.1.2 约束条件51-52
• 4.2 多目标粒子群优化算法52-55
• 4.2.1 多目标粒子辞算法的基本理论52-53
• 4.2.2 多目标粒子群优化算法的流程53-55
• 4.3 计算实例55-60
• 4.4 本章小结60-61
• 5 结论与展望61-64
• 5.1 结论61-62
• 5.2 展望62-64
• 参考文献64-70
• 攻读硕士学位期间发表学术论文情况70-71
• 致谢71-73

【参考文献】

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本文编号：1123392