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双评价粒子群算法在反求非线性流特征参数中的应用

作　者: 王菲
导　师: 刘元会
学　校: 长安大学
专　业: 应用数学
关键词: 非线性流渗流速度水头降深双评价粒子群算法非线性参数含水层参数
分类号: TP18
类　型: 硕士论文
年　份: 2013年
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内容摘要

含水层参数是定量描述含水层储水性、导水性的基本物理参数，也是进行地下水资源评价的基础数据。利用抽水实验数据，选用适当的解析数学模型进行反演，是确定含水层参数的主要途径之一。目前，在地下水渗流计算中大多采用的是线性（达西）流模型，这一假设在大多数情况下和渗流实际是相符的。然而，在含水层厚度较小、介质粒径较大或者抽水流量过大等情况下，在抽水井附近就可能出现非线性流。在国内外已有学者对非线性流做了研究，且推导出来了定流量抽水条件下水头降深及渗流速度的解析表达式。然而，这些表达式含有4个表示非线性流特征的参数，其解析表达式远比线性流情况复杂很多，难以在实际中应用和推广。为了解决这个问题，本文在已推导的两种流态并存区域上非稳定井流问题解析解基础上，应用双评价粒子群优化算法，根据抽水资料，反演该渗流模型中的非线性特征参数和含水层参数。主要工作如下：（1）对两种流态并存区域上非稳定井流问题解析解，应用数值分析的方法，进行了进一步的推导和简化，得到了能够方便计算任一时刻水头降深的数值表达式；（2）根据最小二乘原理，构造了确定含水层参数与非线性特征参数的目标函数。（3）应用改进的粒子群优化算法反演含水层参数。（4）通过数值算例验证了方法的可行性和可靠性。

双评价粒子群算法在反求非线性流特征参数中的应用

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