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时间:2019-02-03
《基于瞬变流动分析的给水管网事件模型基础研究》由会员上传分享,免费在线阅读,更多相关内容在学术论文-天天文库。
1、摘要摘要现阶段,给水管网运行状态的分析方法主要是以EPANET软件模型为代表的管网延时分析模型,分析的水力时间尺度一般为小时,所分析的状态为该时段的特征状态,并非实时状态,只是统计意义上的“期望”状态,不能满足管网机械设备控制动作及管网节点用水量变化的实时表达,不能更“真实”的描述管网状态变化。管网的状态变化本质上是组成管网的各个管网物理构件的状态变化及其对管网其它构件状态的影响,若能够知道管网构件状态的变化过程以及构件状态变化对管网状态的影响,就能够建立管网的在线模型,能够描述管网状态的实时变化过程。管网构件状态的变化过程一般是应用SCADA系统及相关算法对构件状态进行估计。对于构件状
2、态变化的描述及其对管网状态的影响,本文引入一个新概念:事件模型加以描述和表达。给水管网的事件模型抽象、封装了管网构件状态变化触发的管网瞬变流动分析逻辑,本论文基于给水管网事件模型的分析主要作了以下各项创新性工作:(1)架构了给水管网框架模型系统。基于面向对象的分析与设计原理,分析了管网模型设计的要求以及将来模型应用的需要。基于模型设计的要求以及软件工程学的方法论,构建了给水管网基础模型框架。并对管网的主要构成构件进行具体分析,给出了管网及管网构件的模型具体表述及类型表达,它是管网事件模型的表达基础及重要组成部份。(2)设计了给水管网模型系统的数据库表结构。主要包括:构件静态数据表,动态数
3、据表,模型选项配置表,流体特性表,单位表等。(3)给水管网系统用水量分析。用水量的准确估算是给水管网模型运行的重要条件,也是给水管网事件分析模型得以建立并运行的必要条件。本文对用水量的时序特征,空间分布及运行时管网节点用水量的计算都进行了分析。(4)推导了瞬变流动的动力方程与连续性方程,应用特征线法,将运动方程与连续性方程两个偏微分方程转化为在两条特征线上的常微分方程,通过对常微分方程积分的方法来求解流体的流量与水头等运动参量的时序变化;推导了管网中各类边界条件的处理方法(包括管线与连接点、水泵、阀门、水库、水箱等构件的连接),对在管网瞬变流动计算中的管系分段与网格剖分问题的多种方法作了
4、探讨(包括刚化法、波速调整法、内插法、重分阻尼系数法等),最后对瞬变流动管壁阻力模型的发展做了回顾。(5)提出了管网的事件及事件分析模型的概念,讲述了事件原型的结构及构成对象,对于多事件的模拟应采用事件池的结构来解决,同时对于事件的触发机制及事件类型进行了分析,引进控制理论相关知识来表征流体瞬变的特性(如:北京工业大学工学博士学位论文延迟时间、上升时间、峰值时间、最大超调量、调节时间或过渡时间、振荡次数等)。(6)对管网构件的状态变化对管网的状态影响进行了分析,并对示例管网进行了案例分析,主要有:水泵停车影响分析,水泵启动影响分析,水泵调速影响分析,用水点异常突发用水影响分析,阀门的开启
5、、关闭影响分析等。关键词给水管网系统;瞬变流动;事件驱动模型:框架设计;节点用水量IIAbstractAbstractAtthisphase,theprimarymethodofwaterdistributionsystemanalysisisextendedperiodanalysissuchasEpanetsoftwaremodel.Thetimescaleofthismethodisgeneralhours,andthestateofpipelinesanalyzedischaracteristicstatusofthatperiodtime,notreal—timestatus,
6、itisonly”expectations”state,andcannotsatisfyrequirementsoftheanalysisfornetworkmechanicalequipmentcontrolmovementsandjunctionwaterdemandvariation.Changesinthestatusofthenetworkareessentiallyaccordingtovariationofthestateofnetworkcomponents.Ifvariationprocessofcomponentsstatesanditsimpactsonnetwor
7、kstateareknown,thereal—timemodelofpipelinescanbebuiIttodescribereal—timevariationofpipelinesstatus.VariationofcomponentstatusiscommonlydetectedbyusingSCADAsystemandestimatedbysomealgorithms.Thenewconception:event—drive
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