基于贝叶斯网络理论与仿生技术的翼形量水槽优化

摘要

翼形量水槽的工作原理决定其工作必然会产生一定的水头损失，为保证量水槽自由出流的渠道比降随水头损失增大而增大，本文通过仿生优化减小翼形量水槽工作水头损失，扩大其在平原灌区渠道的适用范围。探索性地利用鸟类翅膀飞行减阻特性选取3种鸟翼作为仿生原型，截取仿生翼形曲线10条，按10个攻角水平应用处理得到78条仿生翼形量水槽外轮廓线；选取3个收缩比开展3种流量工况的仿真试验，采用极差分析法评价仿生翼形量水槽外轮廓线两因素的显著性水平和优水平；运用贝叶斯网络图模型推理分析方法解决仿生翼形曲线和攻角优组合的不确定性问题，并通过模型试验验证应用可行性。结果表明：翼形曲线是影响优化的主要因素，赛鸽鸽身与鸽翼交界截面曲线为优曲线、–10°为优攻角；攻角–5°与优曲线联合作用效果最佳，将优曲线按攻角–5°应用处理的仿赛鸽翼截面曲线作为优选仿生翼形量水槽外轮廓线；仿赛鸽翼截面曲线型量水槽各工况临界淹没出流状态为测流精度很高（测流平均误差约1.28%），壅水高度平均降低7.46%，水头损失平均降低5.81%，最大临界淹没度可达0.933，上游佛汝德数均小于0.4（可形成平稳缓流），最小工作比降可达1∶4 960。综上，利用仿生技术优化翼形量水槽可行，新型仿赛鸽翼截面曲线型量水槽综合量水性能很好，可用于灌区小比降渠道精细量水。

关键词

数值仿真 / 仿生 / 贝叶斯网络 / 极差分析 / 翼形量水槽