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《广东工业大学》 2012年
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基于人工神经网络的给水管网爆管因素及定位技术研究

王珅  
【摘要】:城市给水管网是城市重要的基础设施,关系到社会生活的方方面面。但频发的爆管事故,对城市供水安全不断造成危害,已引起国内外工程界学者和技术人员的重视。积极发掘爆管事故影响因素并掌握其分布规律,可以提前进行预警维护,从而降低事故的发生频率。同时,通过开发爆管的快速定位技术,提高供水管理部门的应急处理能力,可以有效减少爆管事故带来的危害。这两方面的工作对节约水资源、保障社会用水安全、提高供水企业经济效益等具有十分重要的研究意义。本文开展了广州市芳村区爆管规律研究,并基于BP神经网络技术进行了爆管事故快速定位技术研究。 首先,在管网属性数据和爆管数据调查整理的基础上,统计分析了供水管网爆管主要影响因素,并对其规律进行了发掘:大管径管道爆管概率低于小管径;钢管和水泥管爆管概率低于普通铸铁管和塑料管;管材是爆管成因的主要影响因素;慢车道和人行道位置发生爆管频率高于快车道和内街。另外,通过绘制爆管点时空分布图,反映出爆管事故的分布在时间和空间上具有集聚性:主要集中在管网连接结构复杂部位和气温偏低的11月份到2月份发生。 其次,为量化爆管事故主要静态影响因素分布规律,使用AHP层次分析法建立多层次权重分析模型,计算结果:管材0.5081,管道施工安装0.2161,动车载荷0.1355,管径0.0947,破坏事件0.0457。 最后,以BP神经网络技术为核心,使用管网实际监测数据进行爆管快速定位程序研究。依据爆管规律研究和试验比对,确定采用压力和时间参数结合的形式建立神经网络定位模型,并通过模型内部函数正交实验选定最优函数组合:训练函数trainlm、收敛函数learngdm、传递函数logsig。通过模拟仿真实验校核,定位效果可以达到:当置信区域面积为研究目标区域面积的0.75%时,程序定位预报准确度为85%。 以上研究成果可以为城市供水管网爆管事故分析和控制提供切实可行的帮助,并为城市供水系统的安全运行与管理提供科学依据和技术支持。
【学位授予单位】:广东工业大学
【学位级别】:硕士
【学位授予年份】:2012
【分类号】:TU991.38

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