平流池优化设计模型

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邓慧萍(19“一),女,教授,工学博士,主要研究方向为水处理理论与技术.E-mail:denghuiping国sina.eoffl
万方数据
同济大学学报(自然科学版)
第36卷
对平流式沉淀池的优化设计目的是在满足沉淀 效率及水力条件的情况下使沉淀池土建费用最低.
1 平流式沉淀池优化设计模型
1.1 目标函数的建立
(1.SchoolofEnvironment Science andEngineering,TongiiUniversity,Shanghai 200092,China;
Hya删er 2.ArcNtecture School,Nailing University,NaIlchar】g 330031,China;
ventional design.
Key words:horizontal sedimentation tank;regression orthogonal method;optimal design model;Hop—
field network
收稿日期:2006—09一18
作者简介:刘振中(197卜),女,博士生,主要研究方向为水处理理论与技术.E-mail:liuzz79@126.oom;
kl≤惫≤k2
(7)
(2)沉淀时间约束沉淀时间t的变化范围一
般需满足
£l≤t≤t2
(8)
(3)效率约束 由处理水要求,沉淀效率需满足
一定的要求
71≤17≤r/2
(9)
(4)水平流速约束 由于在沉淀池中,增大水平
流速,一方面提高了弗洛德数,加强了水流的稳定
性,从而提高沉淀效果;另一方面也提高了雷诺数
Re而不利于沉淀.因此根据经验对水平流速一般有
第36卷第5期 2008年5月
同济大学学报(自然科学版) JOURNAL OF TONGJI UNIVERSITY(NATURAL SCIENCE)
Vd.36 No.5 May 2008
平流式沉淀池优化设计模型
刘振中1,一,邓慧萍1,白 丹3,詹健2
(I.同济大学环境科学与工程学院,上海200092;2.南昌大学建筑工程学院,江西南昌330031; 3.西安理工大学水利水电学院,陕西西安710048)
(1)输人输出参数 以沉淀池的计算表面积及体积为网络的输入, 沉淀池的建设费用为网络的输出. 所谓计算表面积,若沉淀池长为L,宽为B,池 的总深度为H(包括污泥区高度),则其计算表面积 S=L·B+2(L+B)·H·k,计算体积为V=L·B· H·k,乘k是为考虑泥斗的因素,可以取小于或等 于1的数值[3]3.费用资料主要采用2000年版的《给 水排水设计手册》[4J第十册技术经济中的排水工程 投资估算指标作为数据基础. (2)隐层节点数的确定 由如下经验公式来确定隐层神经元个数的范
进行设计,借用曾光明等:6】的结论,沉淀效率与沉
淀池构筑物尺寸之间的关系式(适用于平流式初沉
池)如下:
叩2 expI/—0.—0■65■一H丁/一L、J

‘4J
推出沉淀池的构造尺寸参数,即池长L,池宽B,有 效水深h.并把各类尺寸的沉淀池换算为相应的计 算表面积以及计算体积,进而由前面训练好的BP 网络模型计算出各自的费用值.由回归正交表建立 沉淀池费用与各因素之间的数学关系式.所得数学 关系式即为沉淀池的费用函数. 1.1.3 目标函数
tank construction cost with the calculation surface area(S)and volume(V)of the tank as input data. Regression orthogonal method was used to design the aim sedimentation tank.The combined design
利用反向传播(BP)神经网络并结合回归正交 设计方法建立沉淀池的费用函数即目标函数,见图 1所示. 1.1.1 BP网络模型
利用BP网络对已知的沉淀池的费用进行函数 逼近,以获取较好的BP网络模型[卜2|.
Fig.1
图1费用函数建立过程示意图 Schematic diagram of cost function setting up process
rnin厂(X);

s.t
m(x)≤0
忌=1,2,…K
^p(z):o 户:1,2,…户}(13)
x5L’≤X≤础i=1,2,…,z J
针对上述非线性优化模型,采用罚函数法构造其增 广目标函数F.增广目标函数F由三部分组成,第
一项为非线性优化模型中的目标函数项F(Xi),第 二项、第三项为非线性规划模型中的惩罚项.用公式 表示为
一定的范围要求
刁≤V0
(10)
(5)水深约束对沉淀池的有效水深,一般也有
上下限值
h1≤h≤h2
(11)
(6)非负约束由于沉淀池中的各尺寸有实际意
义,所以要求
L>0; B>0
(12)
1.3模型求解
本文把神经网络中连续型的Hopfield网络[8]运
用到对沉淀池的优化求解中来,沉淀池非线性优化
问题的数学模型表现为
table was organized based on the design factors:the proportion of length to width(k),detention time
(t)and the efficiency(7).And the horizontal sedimentation tank cost function was gained by the
式中,声=3,j=1,2,3,2,分别代表选定的各因素, 即沉淀池的长宽比是、沉淀时间t和沉淀效率刁.风 为常数项系数;岛为一次项系数;展i为交互项系数; 届,为二次项系数;F为沉淀池建设费用. 1.2约束条件【7 J
(1)长宽比约束前面已说明k=L/B,为考虑 池内水流均匀性、沉淀池容积利用率,池子的长宽比 k有一定的范围要求,即
3.Water Resource and
Institute,Xi’813.Univemity of Technology,xi’an 710048,Chim)
Abstract:Back propagation(BP)neural network was adopted to fit the known horizontal sedimentation
关键词:平流式沉淀池;回归正交设计;优化设计模型;Hopfield网络
中图分类号:TU 991.2
文献标识码:A
文章编号:0253—374X(2008)05—0631—05
Optimal Design Model of Horizontal Sedimentation Tank
LIU Zhenzhon91,-,DENG Huipin91,BAI Dan3,ZLeabharlann Baidu-I Jian2
万方数据
第5期
刘振中.等:平流式沉淀池优化设计模型
计,确定沉淀池的其他设计参数,以达到沉淀池的建
设费用最小.但为了使研究的内容有更大的实际意
义,使其可以和水处理系统的优化设计相结合,文中
把不同的沉淀效率作为其中的设计因子.同时,在考
虑池内水流均匀性,沉淀池容积利用率的基础上,池
子的长宽比k有一定的范围要求,把长宽比作为其
式(2)可变换为
X=XrTli。+[(y一0.1)/(x一一x商。)]/0.8
(3) 由此即可还原出所代表的真实量.
②网络参数的初始化 设定输入输出节点数、传递函数、学习率、目标 精度等.经过反复的训练得到满足目标精度的网络, 确定最终的隐层节点数、权值和阈值,则模型的建立 就完成了. 1.1.2回归正交设计 回归正交设计【5 J是回归分析与正交设计两者 有机结合而发展的一种设计方法.它利用正交设计 法的“正交性”点,有计划、有目的、科学合理地在正 交表上安排设计方案,寻找最佳因素水平组合.然后 利用取得的设计数据,在给出的整个区域上找出因 素与指标之间的一个明确的函数表达式即回归方 程,建立生产过程的数学模型,从而达到减少设计次 数、计算简单、得到回归方程精度高的目的. 沉淀池在设计时,都要满足一定的沉淀效率要 求,使出水达到指定的目标.本文讨论的是单体构筑 物的优化设计,一般说来,沉淀效率越低,沉淀池的 费用就越低.因此,只需在指定的沉淀效率下进行设
由二次回归正交设计建立的沉淀池的费用函数 形式如下:
4Y=bo 4-∑6扮4-∑6≯乃4-∑啦;(5)
其中,bo为常数项系数;6i为一次项系数;bii为交 互项系数;6i为二次项系数;zi,zi为所选因素的水
平编码值;)为沉淀池建设费用,万元.把各因素水
平编码值还原为各因素值,得出目标函数如下:
Fflli。=风十∑陬一∑岛z而+∑岛z,2(6)
combined design table and the BP network.Then the integration optimal design model was set up on
the basis of the objective function with the minimum cost and the restriction hydraulic factors.The re—
sults of the model were calculated with continuous Hopfield network optimal computation theory.A
optimal ease study shows that the obtained
design can cut the charges by 8%compared with the con-
当经过适当变换,转化为0~1之间的值.因为0与 1都是响应函数的上下限值,不易作为输人输出的 实际值的使用.实际中应把输入输出值限定在0.1 --0.9之间为宜.在训练BP网络时,因根据情况确 定输入输出层的各神经元所代表实际量的最小、最 大值X曲,X。。.然后按下式变换
y=0.1+0.8(X—X。irI)/(X一一X。抽)(2)
F(x,A)=g(xi)+A∑G[鲰(墨)}]+
A∑H[h。(x)]
(14)
其中,A是lagrange乘子,G(y)和H(y)是罚函数. 函数式的稳定解对应于非线性优化问题的解,同时 也是能量函数式的极小点.
G cy,={三:Z专≥OHc了,=y2尼c㈣
根据神经网络理论,将沉淀池优化设计变量X与神 经元输出V相对应,就上述沉淀池优化问题,定义
围,即 J=厂而+a口=1~10(1)
式中:J为隐层节点数;行为输入层节点数;m为输 出层节点数.本文可以估算出隐层节点数为3~12, 扩展为2--20来寻找最佳节点数.
(3)传递函数及算法 传递函数隐层传递函数为Sigmoid和Tansig函 数,输出层传递函数为线性函数Purelin. 误差算法Levenberg.Marquardt结合牛顿算法 和梯度下降算法的优点,引入加权因子A,改变训练 函数性能,当A很小时变为牛顿算法,当A较大时 变为梯度下降算法. (4)训练及结果 ①学习样本的正规化 由于神经元的响应函数为sigmoid函数,由此 可知神经元的响应值在0(抑制)与1(激活)之间.为 了保证神经网络更好的学习样本,输入输出值也应
摘要:运用反向传播(BP)神经网络模型对已知沉淀池的建设费用进行函数逼近,以已知沉淀池的计算表面积S及 计算体积y为网络的输入,沉淀池的建设费用为网络的输出,获取BP网络模型。对目标沉淀池采用回归正交设计 方法,以沉淀池的长宽比k、沉淀时间t、效率叩为设计因子,编制组合设计表,结合BP网络模型建立平流式沉淀池 的费用函数,以该费用函数最小作为优化模型的目标函数,以沉淀池的各水力要素作为约束条件,建立沉淀池的优 化设计模型。采用连续型的Hopfield网络对模型进行优化求解。通过实例验证,得出的优化设计方案与常规设计 相比可节约费用8%。
中的设计因子;由于水流在沉淀池停留时间t不宜
过长也不宜过短,以此作为设计因子,建立三因素二
次回归正交设计.
在有沉淀资料时,已知沉淀曲线,可根据沉淀曲
线确定出满足沉淀效率刁的截留沉速乱o,其值即表
面负荷g.再由沉淀池内各参数间关系式推出其构
造尺寸参数即沉淀池的池长L,池宽B,有效水深
h;当无沉淀资料时,对满足一定沉淀效率的沉淀池
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