文摘

一条河的河口可以被看作是一个相对自由和沿海的身体部分封闭。是连接到海洋和河流的过渡区,其中包含流程从陆地到海洋,从淡水到盐水。河口是世界上最具生产力的自然栖息地,携带大量的沉积物由于自然因素如径流和潮汐的变化。因此,许多沿海地区河河口已经成为人口最密集的地区。摘要RSM湍流(雷诺应力模型)模型和PID(比例积分微分)算法被成功用于模拟的动态模型和数值模拟在河口形成浊度最大的区域,它提供了一种理论依据的后续类似的研究。

1。介绍

河的河口是一个免费的和部分封闭的沿海水域,可以自由交换水深海(1,2]。由于海洋文明的影响,河口海岸已经是世界上人口最稠密的地区之一(3,超过一半的世界人口生活在河口和海岸(4]。因此,许多河口地区受损在许多方面,包括森林砍伐、过度放牧、和农业农业(5]。河口地区在许多方面已经受损,使土壤贫瘠和松散,容易被水冲走6]。与城市生活、工业排水和湿地,污水和动物面临导致太多的营养物质在体内的大海,这是富营养化的主要原因7,8]。底部的泥沙运动的河流、河口是影响水动力的关键因素之一(9]。波相互作用下将生成水和海底沉积物,这反过来将会创建一个自由表面与空气(10]。海岸水动力环境的一个重要因素,波控制沉积物液化的动态过程,悬架,运输、沉积和整合11]。因为在海底沉积物的重要影响,是非常重要的研究流程和沉积物的影响在海口港口航道工程(12]。从上游到下游的河,沉积过程继续形式在整个过程,直到到达大海,和速度减慢的影响下海洋力量(13]。缓慢沉积的沉积物在河口附近,不同形式的三角洲成为时代要求(14]。以前学者研究的动态模型和数值模拟在河口最大浑浊带的形成,对其未来的发展提供必要的理论支持(15]。

由于河口与人类生活密切相关,河口的水动力学一直是国内外研究者们的兴趣的话题16]。目前,相关的研究工作主要从以下几方面进行。一些学者研究了水动力问题的研究方法(17]。在理论研究中,在一定条件下,上游水的活动在浅水区非常普通。同时,上层水的活动影响了流体在较低的沉积物和双流体模型(18,19]。研究人员介绍了纵向不规则模型,精制泥的多层结构,研究了层流沉积物。在实验研究方面,研究所的研究人员已经完成了实验研究波之间的相互作用和沉积物20.,21]。波衰减和沉积物运移的过程中,学者们发现最终结果在不同条件下(22]。在数值模拟方面,一些研究人员使用数值模拟方法来研究海浪的波动作用下,用数值模拟方法研究了潜艇流的土壤(23,24]。用有限差分法计算的两层结构脉动作用下粘性流体系统(25]。一般来说,自由表面的数值研究水在河口沉积物交互很少应用(26]。

摘要RSM湍流模型和PID算法用于研究的动态模型和数值模拟在河口形成浊度最大的区域。这两个方面的研究工作已经完成。研究分为三个部分。首先,浊度的多分辨率网格细分模型最大的区域建立在数字河口。其次,RSM湍流模型优化的PID算法。最后,进行仿真计算,得到了良好的效果。

2。方法

2.1。RSM湍流模型

RSM湍流模型通常用于解决二阶矩湍流的雷诺兹压力方程,如图1(27]。在RSM湍流模型中,一个方程的常数 。这个常数是主要用于进一步改善的准确性雷诺兹压力解二阶矩湍流方程(28]。通过设置不同的值,精确调整波动系数的目的流动方程的二阶矩湍流实现(29日]这样的雷诺兹压流动方程的二阶矩湍流可以更准确地计算过程中获得30.]。值得注意的是,有很多不稳定因素流动方程的二阶矩湍流。这些不稳定因素使二阶矩湍流方程的计算结果有偏见,所以必须采取一些有效措施关闭流动方程(31日]。

RSM湍流模型的数学计算公式如下,和获得的输出如图2:

在方程(1),只有 , , ,和需要建立一个相应的模式方面,和变量 , , ,和不需要密封处理。

根据RSM湍流模型,可以建立以下模型梯度差异:

然而,由于存在许多不确定性的梯度差异模型,方程的稳定性并不令人满意。因此,方程简化如下:

简化方程可以获得使用平面剪切流。

后获得价值,线性应力-应变方程可以进一步获得的价值:

在方程(4),变量主要是用来表达缓慢的压应变,变量主要是用来表达快速应力-应变项,和变量主要是用于表示墙上反射的术语。在上面的方程计算的变量如下。

减缓压力应变项的计算公式如下:

应力-应变项的计算公式如下:

其中, , , ,和给出了方程(6)。此外, , ,和 。

墙上反射的计算方程是更复杂的比缓慢的压应变项的计算公式和快速应力-应变项的计算方程 。具体计算公式如下: 在哪里主要用于表示一个单位在墙上吗是在墙上的距离。

变量的计算公式如下: 的变量主要是实际的普朗特数用来表示动荡。一般来说,的价值主要是0.85。的变量用于表示湍流的热膨胀系数。动荡的理想状态可以直接计算通过使用以下方程:

扩散张量的计算公式如下:

在上面的方程中,变量 属于一个扩散项,所以实际的计算方程的细流马赫数如下: 的变量主要是用来表达声音的速度。理想的紊流速度散度可以直接计算通过使用下列方程 :

涡粘性系数的计算公式如下:

2.2。PID算法

早在1930年代,研究人员提出了PID算法。经过多年的发展,他们的实际应用在工业控制已相当丰富。因为它的组织结构相对简单,很容易得到改善。它是适应各种复杂的情况。相关的支持控制方法也很有效。在工业控制过程中,有很多因素会影响它14]。控制过程是根据实际情况,随时调整和支持控制参数是不断变化的,所以它非常适合使用PID算法控制,PID开发过程也相对容易。在发展过程中,参数可以改变在任何时候根据实际情况,这显示了一个非常良好的灵活性,可以适应任何过度冗余,如图3(15]。

是一个线性调节器PID算法。通过线性组合,这种调节器构成了控制量的比率(P)、积分(我)和微分(D)的控制偏差 ,由设置点哪一个r系统和实际的输出值y。因此,缩写为PID算法。模拟PID控制律在连续控制系统 在哪里算法的输出,是系统的给定的偏差量和输出,是比例系数,积分时间常数,微分时间常数。相应的传递函数

比例调节器的功能、积分调节器和微分调节器如下。首先,比例调节器:比例调节器是防止控制参数偏离在控制过程中,造成控制误差的发生(16]。如果一个错误发生在实际控制过程中,根据比例调节器控制和调整相应的偏差最小化原则(17]。其次,比例积分调节器:比例调整的过程中,将会有一个静态的区别(18]。为了补偿控制的影响引起的静态差异,都需要一个比例积分调节器调整。调整控制量的偏差,偏差也可以积累,也就是说有规定,只要偏差不为零。偏差越大,分数越大,调整幅度越大19]。调整过程完成后,当偏差为零。在实际的调整过程中,也可以稍微减少调整范围,以确保稳定的控制。第三,存在一个比例积分微分调节器允许控制过程在最短的时间内完成。偏差的控制过程进行了分析。根据预测的偏差情况,控制调整,可以减少调整范围和确保系统的正常运行20.]。

由于控制工业系统本身的特点,根据抽样偏差分析应该执行条件时系统运行。因此,外切矩形方法用于数值积分,和一阶后向差分用于数值微分法(21]:

如果采样周期足够小,这离散近似相当准确。在方程(16),完整的输出,对应位置的致动器控制对象应该达到第i个采样时间的时间。因此,方程(16)被称为PID位置式控制方程,如图3。

可以看出,当如上所述,计算输出值是所有过去的状态有关。当致动器所需要的不是控制量的绝对值,而是它的增量,下列方程可以推导出: 或

方程(4)增量PID控制方程。方程(5)一个递归的PID控制方程。定量控制方程具有以下优势。首先,计算机只输出控制增量,也就是说,致动器的位置的变化,因此故障的影响很小。第二,输出在时间我只需要使用偏差在这个时刻,前一刻,偏差和前两个时刻,和前面的输出值 ,大大节省了内存和计算时间(22]。第三,执行手动自动切换时,控制体积影响小,可以顺利转变。的计算机控制过程需要强大的实时性能。当微机作为数字算法,必须使用必要的方法来加快计算由于字长限制和操作速度。简化了方程的方法描述如下(23]。

根据PID递归方程由方程(5),每次电脑输出 ,四增加2倍,四个乘法,和两个部门执行。方程是轻微的巩固和写如下:

在方程(19),系数一个₀,一个₁,一个₂可以计算出离散,从而加快算法的操作程序。

3所示。结果与讨论

RSM湍流模型和PID算法主要用于模拟和研究浊度最大的动态模型和数值试验在河口区域。数值模拟研究的具体内容包括以下几个方面。首先,多分辨率网格细分模型最大浑浊带数字河的入口。其次,PID算法用于优化RSM湍流模型和仿真计算24]。

在进行研究之前,数字建模河河口是必需的。根据河流的分布和特征的身体在研究区,一个或多个卫星遥感数据源,如GF-1 GF-2,陆地卫星TM / ETM +, HJ-1A HJ-1B,可以选择。单波长阈值法、水体指数法,基于统计和机器学习的分类方法,基于先验知识的决策树分类方法和面向对象的分类方法用于提取水,矢量化提取的水体。遥感图像数据被用来有效地识别河界线,如图4(25]。

考虑到河道狭长,在可视化过程中,角度变化的空间位置,只有当地河流区域可以观察到。电脑窗口外的其他区域。如果统一建模的河流和河流是仔细观察过程中漫游,河流在视野外的比例大(26]。如果同步河的这一部分,它将不可避免地影响到实时交互。因此,这条河是第一分区。如果在改变的观点,河水不在窗口,它将被卸载没有呈现(27]。分区可以通过窗口的长宽比。最大浑浊带的多分辨率网格细分模型在数字河流入口如图4。

完成河口的数字建模之后,相应的传感器设备可以用来收集数据最浑浊的区河的入口。以AT89S52芯片主要用于制造相应的数据采集设备位置,和全天候进行数据采集的关键位置标识图4(28]。法是一种小型,优质高性能和低功耗芯片。芯片使用闪存技术的主要特点,降低了生产成本。其软件和硬件完全兼容MCS-51-related制造技术,简化开发和测试,提供智能的灵活性和廉价许多嵌入式控制系统的解决方案。法具有以下功能(29日]。首先,以AT89S52和通过mcs—51汇编语言指令集和微控制器是完全兼容的。第二,一个芯片上的4 k字节可以重新编程Flash程序内存。以AT89S52的工作范围是0 Hz∼24 MHz。此外,它还具有以下特点:三级程序内存加密,与32位128×8位内部RAM双向输入和输出线。它不仅两个16位定时器/计数器,还5个中断源和两个中断优先级和全双工异步串行端口(30.]。

获取大量数据后,需要用相应的数学模型来挖掘这些数据的内容,从而获取动态模型形成的河口最大浑浊带(31日]。河流数据挖掘,行业中最常见的是使用RSM湍流模型进行数学建模。然而,这种模式不仅是计算复杂,也缺乏准确性低雷诺数的计算压力。因此,PID算法来优化RSM湍流模型来获得一种更简单和更准确的湍流模型。优化过程如下。

RSM湍流模型的方程如下所示:

在方程(20.),变量 , , ,和关闭操作,需要建立相应的模式和变量 , , ,和不需要密封治疗。

对于这个模型,比例积分微分方程可以用来优化导数。它应该有一个二次多项式如下:

的区别在分 ,和 ,也就是说,使用局部坐标系 ,和 ;然后,

这三个方程三个未知数可以转换成 在哪里 ,得到和方程(1)推导出:

然后,计算表达式;然后,我们得到

关于这一点 , 足够光滑;然后,泰勒级数展开的可以表示为

这个函数右侧的(10)移动到左边(10);然后,除以标准差系数:

让 ;括号的物品消失。导数定义的

在这个时候,差商 用于替换 ,导致一个错误:

一个线性算子方程(29日)提取:

同时,根据不同的代表,相应的微分算子之间的误差 和近似线性算子 构造。这里获得的截断误差表示误差的线性算子 。

让是一个离散近似最大的社区由线性微分算子定义的 。如果有常数 ,和 ,然后

然后,有截断误差 。

在方程(32),任何光滑的极限值和足够小计算:

正式,正因为如此,当变量趋于无穷时为零,截断误差可以定义的收敛的方法给出了(31日)。正式由于这个原因,截断误差 。当变量趋于无穷时为零,收敛的可以定义的方法给出了(31日)。

当 远小于 , 计算找到它的近似值。如果函数的二阶导数远低于其他衍生品在有效范围内,然后呢

函数的泰勒级数B是解决点一:

动态模型的模拟方程最大浑浊带形成的河流入口获得:

这个时候,数据获取的信息传感设备被替换成权力模式的模拟方程来计算,可以获得结果。

本文通过数值模拟和理论分析,动态流形成的固液浑浊的区河口模拟和计算,和最佳的操作参数是通过工业试验和数值预测实现的自动控制。具体结论如下。

RSM湍流模型和PID算法用来计算的动态模型和数值模拟在河口形成浊度最大的区域,和湍流进行了研究。结果表明,只有雷诺应力模型可以正确的切向,轴向和径向速度分布。RSM模型也可以给结果接近实际结果在一定范围内,但径向和锥形部分的数值预测结果的动态模型是不合理的。为了准确描述湍流的内部流动,必须使用雷诺应力模型。

4所示。结论

由于海洋文明的影响,河口和沿海地区已成为世界上人口最稠密的地区之一。超过一半的世界人口生活在河口和海岸。由于人类活动的影响和自然河流本身的运动,一个非常复杂的水环境产生河口。沉积物的丰富多样性和水流的变化河口的管理带来巨大挑战。RSM湍流模型和PID算法用于研究的动态模型和数值模拟在河口形成浊度最大的区域。这两个方面的研究工作已经完成。首先,浊度的多分辨率网格细分模型最大的区域建立在数字河口。其次,PID算法来优化RSM湍流模型,并仿真结果是好的。基于RSM湍流模型和PID算法,浊度的多分辨率网格细分模型的最大数字河口区域进行了研究。它有其独特的优点。 In order to overcome the shortcomings of static hydraulic control, it is necessary to improve the real-time control. The real-time performance of turbulence simulation control system is related to the accuracy of output and the synchronization of multichannel, which determines the performance of the system to a certain extent. At present, there are still some problems in the synchronization of the model, which leads to the instability of the start-up and stop of the system. In order to solve this problem, on the one hand, we need to improve the real-time performance of the system and, on the other hand, we need to develop new software algorithms to solve this problem.

数据可用性

使用的数据来支持本研究的结果包括在本文中。

的利益冲突

作者宣称没有利益冲突。