一、混合遗传算法在泵站优化运行中的应用（论文文献综述）
王永兴[1]（2021）在《基于混合狼群算法与方案库的梯级泵站系统优化运行研究》文中进行了进一步梳理梯级泵站系统在实际运行过程中普遍存在系统效率低、能源浪费严重等问题。本文从优化模型求解方法的比较和选择着手,选择狼群算法（WPA）求解模型并对其进行改进研究,结合南水北调东线不牢河段梯级泵站工程的实际运行情况,决策典型工况优化运行方案,实现系统安全、高效、经济运行。主要工作与成果如下:（1）针对WPA算法收敛速度慢的问题,提出两种改进策略,即Halton序列初始化算法种群和混入模拟退火算法,将两种改进策略同时应用于WPA算法中,进而提出混合狼群算法（HWPA）。基准函数测试结果表明,HWPA算法相较于其他经典算法,更擅长高维多峰的复杂函数求解,且具有良好的全局收敛性和计算鲁棒性。（2）以典型泵站优化运行问题为研究对象,采用单因素分析和拉丁超立方抽样对HWPA算法中游走步长、奔袭步长、围攻步长最小值和最大值4个主要参数进行优选,确定的最优参数组合为0.32、2.31、0.87、4.67×105,进而提出改进混合狼群算法（IHWPA）。实例计算结果表明,IHWPA算法对于模型的优化效果高于HWPA算法,且采用IHWPA算法决策出的优化运行方案相较于实际运行方案,单位流量运行能耗平均可降低1.48%。（3）以不牢河段工程为研究对象,为满足调水计划制定的时效性要求,采用本文提出的基于方案库的方法求解优化模型,并将此方法与IHWPA算法二重嵌套方法进行比较。结果表明,两种方法决策出的优化运行方案系统能耗差距极小,但前者计算用时较后者平均可降低98.61%。可见,基于方案库的方法更适用于梯级泵站系统优化运行问题的求解。（4）以梯级泵站系统日运行电费最低为优化目标,基于分时电价,建立系统日优化运行模型,并将基于方案库的方法应用于梯级泵站系统日优化运行方案的决策。以不牢河段工程为研究对象,对基于日恒定流量的运行方案和基于优化时段流量的运行方案进行比较,后者的日运行电费较前者平均降低11.51%。（5）以不牢河段工程典型工况为例,确定工程日调水量与单位体积调水电费之间的关系。结果表明,随着工程日调水量的增加,单位体积调水电费先减少后增加;当工程日调水量为7.27×106m3时,单位体积调水电费达到最低值,为0.0254元/m3。因此,在制定短期内逐日的供水计划时,需通过计算分析确定最优的工程日调水量,从而提高分时电价政策所带来的经济效益。
敖睿[2]（2020）在《基于NSGA-Ⅱ的山地村镇给水管网优化研究 ——以重庆市仁沙镇为例》文中提出供水系统作为一项必不可少的基础设施,在民众生活保障与经济发展方面具有极为重要的地位。给水管网作为供水系统中的主要部分,在输水过程中担任着十分重要的角色。山地村镇的给水管网系统具有以下特点:第一,地形起伏大、高差悬殊,管网布置较复杂,多数以树状管网为主,致使管网压力分布不均匀,容易发生爆管问题;第二,由于地理环境因素的限制,山地管网难以成环、可靠性低,容易出现停水、水量小的现象,不能满足用水需求。因此,针对山地村镇的特点探索出一种能求出经济管径的给水管网优化模型能有效控制给水管网建设费用和压力情况。论文针对管道材质、管道压力值的选取对山地村镇管网造价的影响进行研究,通过收集工程所在地的管道价格信息在Matlab软件中对不同材质、不同压力值的管道进行曲线拟合,得出了PE100给水管0.6MPa、0.8MPa、1.0MPa、1.25MPa、1.6MPa以及钢丝骨架复合管1.0MPa、1.6MPa、2.0MPa、2.5MPa的管道造价公式。并且通过文献整理总结了不同分区方法的特点以及在山地村镇给水管网布置中的适用情况。结合山地村镇的特征建立给水管网优化模型,经济性目标函数包含管网、泵站、水池的建设费用以及泵站的动力费,可靠性目标函数通过计算节点平均富余水头来确定。此模型是以管径作为自变量的多目标优化模型,同时考虑了管网系统的建设费用以及水压分布情况,对于在山地村镇给水管网优化过程中降低投资和提升运行状态具有实际意义。以典型山地村镇——重庆市丰都县仁沙镇的给水管网为例进行应用研究。仁沙镇给水管网所处地势高差显着,管网布置形式为树状网,主要利用重力供水,具有山地村镇的典型特征。在Matlab软件中利用NSGA-Ⅱ算法对此优化模型求解,得到管网年折算费用为210306.37元,相比优化前减少83589.83元,节点平均富余水头减少5.84m,总年折算费用减少14.19%。结果表明利用优化模型求出的管径组合使管网的建设费用有明显的降低,管网系统的可靠性有所提高,对于类似山地村镇给水管网优化工程具有借鉴作用。
姚志鹏[3]（2020）在《基于蚁群算法的泵站优化运行及敏感性分析研究》文中指出我国地域辽阔,针对水资源在时空上分布不均匀的现状,我国兴建了大量的跨流域、远距离调水工程。泵站工程是调水工程的主体工程,具有装机容量大、提水量多、运行时间长、能源消耗大等特点。目前我国大部分泵站未能实现现代化管理运行,往往由于调度不当导致能源消耗较大,运行成本较高,无法实现经济安全的目标。因此,开展泵站系统运行优化研究,对优化过程中的模型参数进行敏感性分析,提高泵站运行效率,减小泵站运行成本具有十分重要的意义。泵站经济优化运行是以泵站为主要研究对象,在满足需求用水的情况下,寻求一种最优的机组运行方式,使泵站发挥最大的经济效益。在我国大部分地区的水泵均为可调节叶片角度的轴流泵。当抽水量和扬程给定时,这些水泵可通过调节叶片角,控制水泵的流量,并合理确定机组开机台数,通过机组间的优化组合,使泵站运行费用最小,实现节能高效运行,以达到经济最优的目标。本文以南水北调东线泗阳泵站为研究对象,研究蚁群算法在泵站运行优化问题中的应用,建立泵站多机组数学模型,基于蚁群算法对大型泵站进行优化求解;根据泵站优化数学模型选取合理参数,采用Morris法和偏相关分析法分别进行了局部和全局的敏感性分析。论文的主要成果结论如下:（1）以泵站运行电费最小为原则,以总水量、机组流量、机组开停机次数和功率为约束条件,建立泵站多机组数学模型。基于蚁群算法和系统分解协调思想建立两级优化阶段,第一级优化将泵站系统分解为单机组子系统,第二级优化利用蚁群算法根据总目标及单机组之间的关联,统筹协调单机组的求解模块进行优化求解,最终实现泵站运行费用最少的目标。（2）对泗阳泵站进行多机组优化运行研究,根据不同时段电价将日划分为九个时段,利用蚁群两级优化进行优化计算,得到运行电费较小的5种方案,通过模糊层次分析法对比选取方案二为最优方案,其运行电费为7.14万元,较常规运行电费8.52万元和动态规划法求得的运行电费7.98万元,分别减少了16.2%和9.86%,大大减少了泵站的运行费用;同时机组运行时间和叶片调节次数都相应减少,提高了泵站的安全性。研究表明蚁群优化算法可为大型泵站提供经济安全的运行方案。（3）基于泵站优化数学模型选取瞬时流量、时均扬程、机组运行台数、运行时段划分4个参数,对参数进行了局部和全局的敏感性分析。首先采用Morris法进行了局部参数敏感性分析,计算得出瞬时流量的敏感性系数（S）为1.631,敏感程度为高度灵敏,时均扬程和机组运行台数敏感性系数分别为0.826和0.652,敏感程度为灵敏,运行时段划分敏感性系数为0.125,敏感程度为中灵敏;同时基于偏相关分析法进行了全局参数敏感性分析,瞬时流量偏相关系数（r）为0.805,时均扬程为0.518,机组运行台数为0.383,运行时段划分为0.175。局部和全局的敏感性分析的结果一致,影响泵站优化模型参数敏感性依次为:瞬时流量>时均扬程>机组运行台数>运行时段划分,并分析了结果的合理性,可为泵站的优化设计提供一定的参考价值。
叶桂旗[4]（2020）在《基于人工电场算法的城市供水泵站优化调度研究》文中研究表明在城市供水系统中,泵站是整个系统正常运转的枢纽,也是主要的耗能单元。目前我国大多数供水泵站仍采用人工经验的调度模式,不合理的运行方式不仅造成较大的能源浪费,可能还会导致管网漏水、爆管等问题。因此,为了降低泵站能源消耗,减少管网事故,泵站的优化调度研究是十分有必要的。本文围绕泵站优化运行的目标,以M市供水区域为研究对象,进行了城市用水量预测、供水管网水力模型分析和泵站优化调度研究。主要工作如下:1.建立基于BP神经网络的用水量预测模型,以过去24小时的用水量数据为输入变量,未来一小时的用水量为预测目标。此外,鉴于BP神经网络易陷入局部极值、初始权值和阈值随机性强等缺陷,充分利用人工电场算法（AEFA）全局搜索能力强的特点,引入AEFA算法优化BP神经网络的初始权值与阈值,构建AEFA-BP用水量预测模型。较之单一BP神经网络,AEFA-BP组合模型在大部分时段的预测误差控制在3%以内,预测精度得到提高。2.供水管网水力模型分为微观模型和宏观模型,通过分析两者的原理、适用条件及应用范围,可知宏观模型建模简便,运算速度快,更适用于供水系统的实时优化调度,故以泵站的供水压力为预测目标,建立基于BP神经网络的供水管网宏观模型。通过实例检验,全部时段下的预测误差都低于4%,模拟结果能为优化调度提供数据支持。3.泵站优化调度作为本文的研究目的,建立了以水泵机组能耗最小为目标函数,以单泵供水能力、泵站供水量和压力、变频泵调速比为约束条件的数学模型。针对大多数泵站优化调度研究仅考虑水泵的消耗功率,而忽略了变频器和电机损耗对优化结果的影响,进而建立计及变频器和电机损耗的泵站优化调度模型。根据城市的用水量及供水压力变化规律,把一个调度周期（通常为24小时）划分为6个时段。最后该数学模型使用寻优能力较强的AEFA算法求解,各时段得到的优化调度方案能够有效降低水泵机组能耗。
刘灿[5]（2019）在《基于人工蜂群算法的供水泵站节能研究》文中指出在供水企业中,泵站能耗占总能耗的比重较大,而泵站普遍存在着供需不平衡、管理差等问题,造成大量能源浪费,降低泵站能耗已经成为每个供水企业节能降耗的关键。本文以供水泵站节能优化为目的,基于目标电耗理论,建立以单位产量电耗最小为目标函数的优化调度模型,并将该模型应用于工程实际中,运用人工蜂群算法进行寻优计算。通过分析现有泵站节能调节技术的局限性,以单位产量电耗理论为基础,对泵站系统扬程、效率偏差情况进行分析,明确了系统供需间的差异情况,提出了基于目标电耗的供水泵站节能优化方法。运用控制变量法对人工蜂群算法高效的寻优性能进行研究。利用四个标准测试函数对遗传算法、粒子群算法和人工蜂群算法进行寻优测试,测试表明,无论是收敛速度还是优化精度,人工蜂群算法较遗传算法和粒子群算法都有极大优势。同时,为了研究不同参数设置对该算法寻优性能的影响,分别设置三组不同的蜂群规模（NP=30、50、100）和限制停滞次数（Limit=0.1×Ne×D、0.5×Ne×D、1×Ne×D）,利用测试函数进行优化实验,结果显示,当蜂群规模在50-100之间,限制停滞次数为0.5×Ne×D时,人工蜂群算法的优化性能较好。结合工程背景,对供水泵站采用变频调节和目标电耗控制相结合的节能优化方式,建立单位产量电耗最小的数学模型,并运用人工蜂群算法对该模型进行仿真计算,得到系统在不同流量、扬程需求下的最佳开机台数及调速比。改造后的供水泵站节电率为13.18%,验证了人工蜂群算法在泵站节能优化问题中的适用性和有效性,实现了泵站精细化管理,对供水泵站节能改造及高效运行具有一定的借鉴意义。
樊炜炜[6]（2019）在《基于云平台的泵机组远程智能监测系统的设计与实现》文中进行了进一步梳理泵在工农业生产和日常生活中应用广泛,但由于泵特性与管路特性的不匹配和缺乏实时有效的智能调节方法,国内泵机组普遍处于低效运行状态。当泵运行效率较低时,其可靠性和使用寿命下降,会导致故障频发,进而影响整体的经济效益乃至生产过程安全。为保障泵机组的安全高效运行,本文充分利用物联网技术的实时交互特性,以及云平台强大的计算和存储能力,自主设计开发了泵机组远程智能监测系统,主要是利用改进的差分进化算法求解泵组最优工况,实现对泵组的远程优化控制。研究内容包括以下几个方面:（1）探讨了泵机组远程智能监测系统的应用场景和功能需求,设计出由监测终端和管控中心组成的智能监测系统总体方案,阐述了差分进化算法的基本原理和种群初始化、缩放因子部分的改进。（2）对监测系统的监测终端、通信机制、管控中心和数据库进行了具体设计。（3）编写了监测终端的单片机程序、管控中心的后端与前端程序,实现了监测数据图表展示、故障报警、用户管理、优化计算与控制管理模块功能。对监测系统的数据传输模块进行了测试,测试结果表明,该监测系统稳定可靠,能够满足预期的功能需求。（4）以并联泵组为研究对象,对差分进化算法的策略部分作了改进,探讨了相同型号的全调速泵组、不同型号的全调速泵组以及不同型号的定速泵+调速泵组合的并联运行优化问题,研究了增加一台不同型号的过渡泵对最优系统效率的影响。结果表明,针对并联泵组的运行优化问题,改进的差分进化算法表现出了优异的性能,证明了监测系统的优化计算模块可适用于实际场景。（5）对于相同型号的全调速泵组,最优系统效率下的工况分配结果与理论研究一致。对于不同型号的全调速泵组,随着泵组合方式的增多,本文与前人计算出的最优系统效率的差值逐渐拉大,最大值可达6.26%;对于不同型号的定速泵+调速泵组合,其最优系统效率随着调速泵数量的减少而逐渐降低,但可以通过调整定速泵与调速泵的组合来降低减少的幅度。研究结果还表明增加一台不同型号的过渡泵能够扩大泵站的高效运行区域。因此,在监测系统的优化计算模块中增加过渡泵配置选项,能够为并联泵站的性能改进提供新技术支持。本文开发的系统能够对泵机组进行实时监测和有效远程控制,较完美地实现了泵机组远程监测与智能优化分析的融合,对于泵组的安全高效运行和节能降耗具有重要的意义。
陈文娟[7]（2019）在《水利泵站节能系统的设计与算法优化研究》文中指出随着城市化速度的加快,城镇对于水系统的管理调度要求也日益提高。其中泵站工程需要消耗大量的资源和时间,而我国多数泵站都存在运行效率低、资源浪费的弊端。因此,对泵站节能经济运行的研究是一个重要的研究方向。本文以常熟水利枢纽为背景,设计了一套水利泵站的节能信息系统。管理员给定扬程和流量的情况下,系统可以给出泵站节能经济运行的开机方案,使得泵站的能耗减小效率提升,实现效益最大化。本文具体工作如下:（1）对常见的泵站经济运行准则进行分析,建立本文泵站节能优化的数学模型。引入领域本体的概念,关联泵站运行基本要素之间的层级关系,构建泵站经济运行的领域本体。再基于Jena平台调用构建的泵站本体并自定义节能规则库对开机组合进行推理,使得在已知扬程和目标流量的情况下,平台能够推理出满足条件且泵站经济运行的最佳的开机组合。（2）介绍模拟退火算法的基本原理,并将其与传统粒子群算法结合,改进之后的模拟退火粒子群算法可以弥补传统粒子群算法易陷入局部最优的弊端。基于常熟水利枢纽的实际工况数据,用cftool工具对泵机的性能曲线进行拟合,得出各个角度下扬程流量和流量效率方程。然后利用改进的粒子群算法对推理出的开机组合的开机角度进行求解,得出泵机节能运行的最佳开机方案。分析了标准粒子群算法的优缺点,并将其与优化算法进行对比,体现出优化算法的节能优势。（3）论述BP神经网络基本结构和原理,并建立泵站的神经网络模型。利用该模型对上文中优化的开机方案进行训练,使得在相似扬程流量的工况下,神经网络可以快速预测出优化方案和机组功率,实现泵站的实时优化。（4）设计了一套水利泵站节能系统,在给定扬程和目标流量下进行试验,该系统可以提供泵站节能运行的开机组合。通过前端界面登录可以查询优化结果,并且可以进行历史开机方案查询和日志编写等操作。
易旸[8]（2019）在《庆铁四线优化运行方案研究》文中研究指明随着近年来大庆原油产量递减,东北管网输送情况也发生了改变,庆铁四线在2017年从输送俄罗斯原油改为输送庆吉油,输送油品的变化导致庆铁四线的输送方式从原本的常温输送方式转变为加热输送。庆铁四线改输新的油品后需要对输送计划进行重新规划,以实现降耗节能的目的。因此,本文在保证安全输送的前提下对改输后的庆铁四线进行了优化研究。针对庆铁四线优化运行方案研究这一问题,本文对庆铁四线的主要输油工艺和现行的运行计划进行了调研。完成管道基础设计参数、站场基本参数及现行运行计划的数据收集,针对改输后管内的油品进行了基础物性实验测试,建立了庆铁四线原油管道数据库。针对庆铁四线中存在的变频泵提出了一种特性曲线拟合方式,结果证明能够很好地解决变频泵的计算问题。以生产能耗最小为目标函数,针对庆铁四线存在变频泵这一特点,将变频泵的转速这一关键运行参数与出站温度及泵的组合方式等变量同时设定成为优化变量,将泵站的进出站压力、加热站的进出站温度、管道全线的水力和热力情况、加热站配备的加热炉热负荷、泵站配备的泵相关参数作为优化模型的约束条件,建立了庆铁四线原油管道运行优化数学模型。针对所建立模型的特点,选用了遗传算法、粒子群算法和模拟退火算法这三种不同的启发式搜索算法对模型进行了编程求解。对冬季工况和夏季工况分别进行了实例计算及分析,得出相应的优化方案,冬季工况能降低能耗7.84%,夏季工况能降低能耗6.29%。对遗传算法、粒子群算法和模拟退火算法在求解模型的情况进行了初步的分析,三种算法所求解的不同月份运行方案最终优化结果各有千秋,但求解速度和收敛速度粒子群算法具有极大的优势,推荐使用粒子群算法对本文建立的模型进行求解。
张倩[9]（2019）在《城市污水管道风险评估与污水泵站优化运行研究》文中认为城市污水处理系统包括污水收集系统、污水提升系统及污水处理厂三部分,其中,污水管网承担着收集和转输各类污废水及部分天然降水的任务,而污水提升泵站则为污废水顺利输送到污水处理厂提供保障。当前,城市老城区的排水管网由于雨污分流改造困难等原因,合流制污水管网占据很大的比例,且该部分管道建设年限长、设计标准偏低,存在着很大的安全隐患;而作为污水处理系统重要组成部分的污水泵站,具有高能耗、进出水不均匀性等特点,亟待优化运行。针对上述问题,本文对合流制污水管道风险评估及污水泵站优化运行进行了深入研究。（1）合流制污水管道风险评估综合分析了现状城市合流制污水管道存在的风险问题,研究得出合流制污水管道存在甲烷爆炸风险、硫化氢中毒风险、溢流污染风险以及环境风险等四种风险,并针对各项风险分析并研究其影响因子。利用层次分析法构造层次分析结构,建立风险评估模型,并确定合流制污水管道风险评估指标及分级判据,利用灰色关联度法进行求解。选取合肥市4段合流制管道进行风险评估,应用本文提出的方法求解待评估管道的安全分值,判断其风险情况并确定检修的优先级,经计算,得出2号管段处于安全状态,1、3段处于较安全状态,而4号管段安全性一般,结果与实际吻合程度较高。（2）污水泵站优化运行研究在对污水泵站优化的基本思想进行分析后,将优化目标确定为在保证区域调蓄能力的条件下,使泵站出流量变幅最小,并在此基础上优化启停次数,进行机组间的流量分配,达到该工况下的能耗最小。以泵站集水池容积、泵站及水泵机组流量、扬程等为约束,建立了污水泵站优化运行模型,并运用遗传算法进行求解。最后,选取合肥市杏花泵站作为实例进行计算,结果表明,将泵站集水池容积扩大10倍,泵站出流量大致分为两个平稳出流阶段,该工况下水泵机组启停2次,节省年运行费用6.40万元;在将泵站集水池容积扩大22倍,泵站可实现均匀出流,该工况下水泵机组启停次数为0,且通过优化流量分配,节省年运行费用9.19万元,具有较为可观的经济效益。
莫涵[10]（2019）在《基于非支配排序—差分进化算法的给水管网多目标优化设计研究》文中提出给水管网工程体量大、投资占比大,是城镇供水系统的重要组成部分。给水管网优化设计得是否合理,直接影响整个供水系统的运行效益和经济效益。长期以来,由于给水管网优化设计本身是一个难以处理的不确定性多项式问题,相关研究多行处于摸索状态。当前的研究,多数以管网经济性的单目标优化为主,对直接影响管网后期运性能的管网可靠性关注较少。这就导致现实生活中很多管网在运行期常出现爆管、漏损、局部供水不足、运行管理费用高等问题。我国在“十二五”和“十三五”规划中明确指出“要加大对供水设施的投资力度”、“增强供水管网的建设力度”,但是如果继续延用不够完善的单目标方法优化设计新的给水管网,将会造成大量资源浪费,这与我国水资源短缺的现状、建设资源节约型社会的目标相违背。因此,寻找一种既能实现管网经济性优化,又能实现管网可靠性优化的给水管网多目标优化设计方法具有重要意义。智能进化算法是模拟生物界存在的某些自然过程而提出的一系列具有强大计算能力和寻优能力的新兴算法。差分进化算法（Differential Evolution Algorithm,简写为DEA）和改进型非支配排序遗传算法（Non-dominated Sorting Genetic Algorithm II,简写为NSGA-II）是智能进化算法中性能较为优异的两种算法,但其在处理给水管网多目标优化问题时均存在不足。因此,本文从给水管网优化设计的理论和特点出发,对DEA和NSGA-II算法进行混合和改进,提出了一种新的算法——非支配排序-差分进化算法,并利用EPANET和MATLAB软件,建立了既考虑经济性又兼顾可靠性的给水管网多目标优化设计模型,为实际管网的工程设计提供了可供参考的有效办法。本文研究的主要工作如下:（1）对给水管网优化设计的理论进行研究和分析,针对水力计算一直是设计难点这一现状,将能快速完成水力计算的EPANET软件引入到管网的优化设计中。从EPANET的源程序入手,通过编程实现优化过程中各备选管径组合方案的动态水力模拟,并在模拟结束后,将管网各节点处模拟的水压值取出,以判断违反约束情况,再以得到的违反约束值作为后续算法优化的判断依据,即违反约束值越小,对应的管径组合方案越好。（2）对DEA和NSGA-II的原理进行研究,针对两种算法在处理管网多目标优化设计中存在的不足,从算法框架、多目标优化机制、精英策略及多样性四个方面,提出了一种建立于两种算法之上的、新的、更适合于给水管网多目标优化设计的算法——非支配排序-差分进化算法。非支配排序-差分进化算法对决策变量的连续性和离散性无限制,可直接以离散的市售管径作为决策变量进行优化;采用非支配排序策略,可对多个相互矛盾的优化目标进行最优筛选;采用基于全局的精英策略和排重策略,最大限度保留性能更优解的同时,保证种群的多样性,提高算法的寻优能力。（3）建立基于非支配排序-差分进化算法的给水管网多目标优化设计模型。以管网成本和管网弹性及多种约束条件建立数学模型,以EPANET建立水力模型,以非支配排序-差分进化算法建立算法模型,借助MATLAB平台,结合管网优化设计的诸多要素,编程实现三者的融合。最终得到能够根据输入管网的具体信息,快速寻找到在满足约束条件下,既符合管网成本最低,又符合管网弹性最高的一系列Pareto最优解的管网多目优化模型。（4）利用双环管网（TLN管网）对基于非支配排序-差分进化算法建立的给水管网多目标优化设计模型进验证,结果表明本模型科学有效。利用上述提出的模型处理河内管网（HAN管网）“管网成本最低-管网弹性最高”的优化问题,成功得到了一系列性能最优的管径组合方案,给实际工程提供了参考。
二、混合遗传算法在泵站优化运行中的应用（论文开题报告）
（1）论文研究背景及目的
此处内容要求：
首先简单简介论文所研究问题的基本概念和背景，再而简单明了地指出论文所要研究解决的具体问题，并提出你的论文准备的观点或解决方法。
写法范例：
本文主要提出一款精简64位RISC处理器存储管理单元结构并详细分析其设计过程。在该MMU结构中,TLB采用叁个分离的TLB,TLB采用基于内容查找的相联存储器并行查找,支持粗粒度为64KB和细粒度为4KB两种页面大小,采用多级分层页表结构映射地址空间,并详细论述了四级页表转换过程,TLB结构组织等。该MMU结构将作为该处理器存储系统实现的一个重要组成部分。
（2）本文研究方法
调查法：该方法是有目的、有系统的搜集有关研究对象的具体信息。
观察法：用自己的感官和辅助工具直接观察研究对象从而得到有关信息。
实验法：通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果关系。
文献研究法：通过调查文献来获得资料，从而全面的、正确的了解掌握研究方法。
实证研究法：依据现有的科学理论和实践的需要提出设计。
定性分析法：对研究对象进行“质”的方面的研究，这个方法需要计算的数据较少。
定量分析法：通过具体的数字，使人们对研究对象的认识进一步精确化。
跨学科研究法：运用多学科的理论、方法和成果从整体上对某一课题进行研究。
功能分析法：这是社会科学用来分析社会现象的一种方法，从某一功能出发研究多个方面的影响。
模拟法：通过创设一个与原型相似的模型来间接研究原型某种特性的一种形容方法。
三、混合遗传算法在泵站优化运行中的应用（论文提纲范文）
（1）基于混合狼群算法与方案库的梯级泵站系统优化运行研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 符号说明 |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 研究背景和意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.2.1 狼群算法研究现状 |
| 1.2.2 单级泵站系统优化运行研究现状 |
| 1.2.3 梯级泵站系统优化运行研究现状 |
| 1.3 存在的问题 |
| 1.4 本文研究内容 |
| 第二章 狼群算法及其改进策略 |
| 2.1 WPA算法 |
| 2.2 算法改进策略 |
| 2.2.1 Halton序列初始化算法种群 |
| 2.2.2 混入模拟退火算法 |
| 2.2.3 混合狼群算法 |
| 2.3 算法性能测试 |
| 2.4 本章小结 |
| 第三章 混合狼群算法参数优选 |
| 3.1 泵站系统优化运行模型 |
| 3.1.1 泵站系统运行能耗组成 |
| 3.1.2 数学模型建立 |
| 3.2 HWPA算法参数设置 |
| 3.2.1 典型泵站工程背景 |
| 3.2.2 单因素分析 |
| 3.2.3 拉丁超立方抽样及分析 |
| 3.3 优选参数组合验证 |
| 3.3.1 IHWPA算法与HWPA算法性能对比 |
| 3.3.2 优化运行方案与实际运行方案对比分析 |
| 3.4 本章小结 |
| 第四章 基于方案库的梯级泵站系统优化运行 |
| 4.1 求解方法概述 |
| 4.2 典型梯级泵站工程背景 |
| 4.3 数学模型建立 |
| 4.3.1 渠道水位—流量计算模型 |
| 4.3.2 梯级泵站系统优化运行模型 |
| 4.4 优化运行方案求解与对比分析 |
| 4.4.1 方案库建立 |
| 4.4.2 优化运行方案求解 |
| 4.4.3 方案对比分析 |
| 4.5 本章小结 |
| 第五章 基于分时电价的梯级泵站系统日优化运行 |
| 5.1 求解方法概述 |
| 5.2 日优化运行模型建立 |
| 5.3 模型求解与结果分析 |
| 5.3.1 日优化运行方案求解与结果分析 |
| 5.3.2 日调水量最优化确定 |
| 5.4 本章小结 |
| 第六章 总结与展望 |
| 6.1 总结 |
| 6.2 展望 |
| 参考文献 |
| 攻读学位期间取得的研究成果 |
| 致谢 |
（2）基于NSGA-Ⅱ的山地村镇给水管网优化研究 ——以重庆市仁沙镇为例（论文提纲范文）
| 摘要 |
| abstract |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 研究背景及意义 |
| 1.2 国内外研究综述 |
| 1.2.1 国外给水管网优化研究 |
| 1.2.2 国内给水管网优化研究 |
| 1.2.3 综述总结 |
| 1.3 研究目的 |
| 1.4 研究内容与技术路线 |
| 1.4.1 研究内容 |
| 1.4.2 技术路线 |
| 第二章 山地村镇给水管网特点及分区方法 |
| 2.1 山地村镇给水管网特点概述 |
| 2.2 山地村镇给水管网分区方法 |
| 2.2.1 分区形式 |
| 2.2.2 分区供水能量分析 |
| 2.2.3 分区模式 |
| 2.3 分区思路总结 |
| 第三章 山地村镇给水管网造价影响因素研究 |
| 3.1 山地村镇给水管道造价公式研究 |
| 3.1.1 MATLAB工具箱简介 |
| 3.1.2 常见给水管道造价公式确定 |
| 3.2 NSGA-II算法简介 |
| 3.2.1 NSGA-II算法的基本原理 |
| 3.2.2 NSGA-II算法的实现过程 |
| 3.3 NSGA-Ⅱ在山地村镇给水管网优化模型中的的应用 |
| 3.3.1 改进思路总结 |
| 3.3.2 编码方式及参数设置 |
| 第四章 山地村镇给水管网优化模型研究 |
| 4.1 给水管网水力计算 |
| 4.1.1 预测需水量 |
| 4.1.2 沿线流量和节点流量 |
| 4.1.3 初始流量分配 |
| 4.1.4 管网水力计算步骤 |
| 4.2 山地村镇给水管网优化模型研究 |
| 4.2.1 经济性目标函数 |
| 4.2.2 可靠性目标函数 |
| 4.2.3 约束条件 |
| 第五章 典型山地村镇给水管网优化应用研究 |
| 5.1 工程概况及优化方案 |
| 5.1.1 工程现状及存在问题 |
| 5.1.2 优化设计方案 |
| 5.2 典型山地村镇给水管网优化过程——以仁沙镇为例 |
| 5.2.1 仁沙镇给水管网分区形式的确定 |
| 5.2.2 仁沙镇给水管网水力计算 |
| 5.2.3 仁沙镇给水管网优化模型 |
| 5.2.4 仁沙镇给水管网优化模型求解 |
| 5.3 山地村镇给水管网优化建议 |
| 第六章 结论与建议 |
| 6.1 结论 |
| 6.2 建议 |
| 致谢 |
| 参考文献 |
（3）基于蚁群算法的泵站优化运行及敏感性分析研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 1 绪论 |
| 1.1 研究背景 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.2.1 泵站优化运行国内外研究现状 |
| 1.2.2 蚁群算法的国内外研究现状 |
| 1.2.3 敏感性分析研究现状 |
| 1.3 主要研究内容 |
| 1.4 技术路线图 |
| 2 蚁群优化算法理论基础 |
| 2.1 蚁群算法基本原理 |
| 2.2 蚁群算法数学模型 |
| 2.2.1 构建路径 |
| 2.2.2 更新信息素 |
| 2.3 蚁群算法基本流程 |
| 2.4 蚁群算法的优缺点 |
| 2.5 常见改进的蚁群算法 |
| 2.5.1 精英蚂蚁系统 |
| 2.5.2 优化排序的蚂蚁系统 |
| 2.5.3 最大最小蚂蚁系统 |
| 2.5.4 最优最差蚁群算法 |
| 2.6 本章小结 |
| 3 泵站优化运行基本理论 |
| 3.1 泵站优化运行基本思想 |
| 3.2 泵站优化运行原理 |
| 3.2.1 特性曲线 |
| 3.2.2 运行工况点 |
| 3.2.3 变频水泵调节分析 |
| 3.3 泵站优化运行数学模型 |
| 3.3.1 泵站优化准则 |
| 3.3.2 数学模型 |
| 3.4 本章小结 |
| 4 基于蚁群算法的泵站日运行优化 |
| 4.1 泵站多机组优化运行数学模型 |
| 4.2 多机组蚁群优化算法 |
| 4.2.1 第一级优化 |
| 4.2.2 第二级优化 |
| 4.2.3 求解步骤 |
| 4.3 算例分析 |
| 4.4 本章小结 |
| 5 泵站优化模型参数敏感性分析 |
| 5.1 模型参数敏感性分析 |
| 5.2 敏感性分析方法 |
| 5.2.1 Morris分析方法 |
| 5.2.2 样本抽样方法 |
| 5.2.3 偏相关分析方法 |
| 5.3 敏感性分析 |
| 5.3.1 局部敏感性分析 |
| 5.3.2 全局敏感性分析 |
| 5.3.3 敏感性结果分析 |
| 5.4 本章小结 |
| 6 结论与展望 |
| 6.1 结论 |
| 6.2 展望 |
| 攻读硕士学位期间发表的论文及参与完成的项目 |
| 致谢 |
| 参考文献 |
（4）基于人工电场算法的城市供水泵站优化调度研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| abstract |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 研究背景及意义 |
| 1.1.1 课题的提出 |
| 1.1.2 课题研究的意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.2.1 用水量预测研究 |
| 1.2.2 供水管网模型研究 |
| 1.2.3 泵站优化调度研究 |
| 1.3 研究内容及技术路线 |
| 1.3.1 研究内容 |
| 1.3.2 技术路线 |
| 第二章 BP神经网络与人工电场算法 |
| 2.1 BP神经网络 |
| 2.1.1 BP神经网络的原理 |
| 2.1.2 BP神经网络的数学描述 |
| 2.1.3 BP神经网络的特点 |
| 2.2 人工电场算法 |
| 2.2.1 库仑定律 |
| 2.2.2 人工电场算法的数学模型 |
| 2.2.3 人工电场算法的实现 |
| 2.2.4 人工电场算法的性能 |
| 2.3 本章小结 |
| 第三章 城市用水量预测 |
| 3.1 常用的用水量预测方法 |
| 3.1.1 时间序列分析法 |
| 3.1.2 回归分析法 |
| 3.1.3 系统分析法 |
| 3.2 用水量预测工程实例 |
| 3.2.1 BP神经网络用水量预测模型 |
| 3.2.2 AEFA-BP用水量预测模型 |
| 3.3 本章小结 |
| 第四章 城市供水管网水力模型分析 |
| 4.1 水力模型 |
| 4.1.1 微观模型 |
| 4.1.2 宏观模型 |
| 4.2 供水管网水力模型工程实例 |
| 4.2.1 模型的建立 |
| 4.2.2 模型的求解 |
| 4.3 本章小结 |
| 第五章 城市供水泵站优化调度研究 |
| 5.1 水泵特性曲线拟合 |
| 5.2 水泵运行工况分析 |
| 5.3 优化调度数学模型 |
| 5.3.1 目标函数 |
| 5.3.2 约束条件 |
| 5.3.3 约束条件的处理 |
| 5.4 优化调度工程实例 |
| 5.4.1 分时段优化调度模型 |
| 5.4.2 优化调度模型的求解 |
| 5.5 本章小结 |
| 结论与展望 |
| 结论 |
| 展望 |
| 参考文献 |
| 攻读学位期间取得的研究成果 |
| 致谢 |
（5）基于人工蜂群算法的供水泵站节能研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 研究背景和意义 |
| 1.2 国内外研究现状及发展趋势 |
| 1.2.1 泵站运行研究现状及发展趋势 |
| 1.2.2 泵站优化算法研究现状及发展趋势 |
| 1.3 本文研究的主要内容 |
| 第二章 供水泵站目标电耗研究 |
| 2.1 现有泵站控制技术 |
| 2.1.1 阀门调节 |
| 2.1.2 变径调节 |
| 2.1.3 变速调节 |
| 2.2 目标电耗的提出 |
| 2.3 目标电耗影响因素灰色关联分析 |
| 2.3.1 灰色关联分析原理 |
| 2.3.2 目标电耗灰色分析 |
| 2.4 本章小结 |
| 第三章 人工蜂群算法研究 |
| 3.1 人工蜂群算法的基本理论 |
| 3.1.1 人工蜂群算法的生物学机理 |
| 3.1.2 人工蜂群算法的寻优机理 |
| 3.1.3 人工蜂群算法运行参数分析 |
| 3.2 人工蜂群算法的优化流程 |
| 3.2.1 算法寻优阶段 |
| 3.2.2 算法求解步骤 |
| 3.3 人工蜂群算法的性能测试 |
| 3.3.1 人工蜂群算法的性能特点 |
| 3.3.2 标准测试函数 |
| 3.3.3 参数设置对蜂群算法性能影响测试 |
| 3.3.4 不同算法的性能比较测试 |
| 3.4 本章小结 |
| 第四章 泵站系统运行及优化模型 |
| 4.1 水泵及其系统运行分析 |
| 4.1.1 水泵工况点及其影响因素 |
| 4.1.2 泵系统装置模型 |
| 4.2 供水泵站节能运行模型 |
| 4.2.1 泵站节能运行准则 |
| 4.2.2 水泵特性曲线拟合 |
| 4.2.3 供水泵站节能运行数学模型 |
| 4.3 人工蜂群算法应用 |
| 4.3.1 算法参数及适应度函数设定 |
| 4.3.2 供水泵站节能运行流程 |
| 4.4 本章小结 |
| 第五章 基于蜂群算法的泵站节能实例研究 |
| 5.1 工程实例一 |
| 5.1.1 工程概况 |
| 5.1.2 系统节能优化模型建立 |
| 5.1.3 系统单调速方案 |
| 5.1.4 系统全调速方案 |
| 5.1.5 节能效果分析 |
| 5.2 工程实例二 |
| 5.2.1 工程概况 |
| 5.2.2 优化模型求解 |
| 5.2.3 节能效果分析 |
| 5.3 本章小结 |
| 总结与展望 |
| 研究总结 |
| 存在的问题及研究展望 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 附录A 作者攻读工程硕士学位期间参加的科研项目和发表的相关论文 |
| 附录B 泵站优化部分Matlab程序 |
（6）基于云平台的泵机组远程智能监测系统的设计与实现（论文提纲范文）
| 致谢 |
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 1 绪论 |
| 1.1 研究背景与意义 |
| 1.2 基于物联网的泵机组远程智能监测系统的研究进展 |
| 1.2.1 状态监测系统的发展趋势 |
| 1.2.2 基于物联网的泵机组远程智能监测系统 |
| 1.3 泵组运行优化的研究进展 |
| 1.4 本文研究内容 |
| 2 泵机组远程智能监测系统的方案设计与差分进化算法 |
| 2.1 引言 |
| 2.2 需求分析和总体方案设计 |
| 2.3 监测终端总体方案 |
| 2.4 管控中心总体方案 |
| 2.4.1 管控中心架构选择 |
| 2.4.2 管控中心设计方案 |
| 2.5 差分进化算法的基本原理 |
| 2.6 差分进化算法的改进 |
| 2.6.1 种群初始化 |
| 2.6.2 控制参数设置 |
| 2.7 本章小结 |
| 3 泵机组远程智能监测系统的设计 |
| 3.1 引言 |
| 3.2 监测终端设计 |
| 3.2.1 监测终端的硬件框架 |
| 3.2.2 传感器选型 |
| 3.2.3 单片机模块 |
| 3.2.4 GPRS模块 |
| 3.2.5 单片机与GPRS模块通信 |
| 3.3 通信机制设计 |
| 3.3.1 服务器与GPRS模块间的通信 |
| 3.3.2 服务器与浏览器间的通信 |
| 3.4 管控中心设计 |
| 3.4.1 云主机 |
| 3.4.2 开发环境 |
| 3.4.3 管控中心结构设计 |
| 3.5 数据库设计 |
| 3.6 本章小结 |
| 4 泵机组远程智能监测系统的软件实现 |
| 4.1 引言 |
| 4.2 监测终端的程序实现 |
| 4.2.1 单片机主程序设计 |
| 4.2.2 AT指令 |
| 4.3 管控中心工作流程 |
| 4.4 数据库操作 |
| 4.5 监测数据图表展示 |
| 4.5.1 图表工具 |
| 4.5.2 实时数据展示 |
| 4.5.3 历史数据查询与分析 |
| 4.6 地图显示 |
| 4.7 用户管理 |
| 4.7.1 用户注册 |
| 4.7.2 用户登录 |
| 4.7.3 个人中心 |
| 4.7.4 权限分配 |
| 4.8 泵组工况优化计算和控制 |
| 4.9 试验 |
| 4.9.1 试验环境搭建 |
| 4.9.2 试验步骤 |
| 4.9.3 试验结果 |
| 4.10 本章小结 |
| 5 基于差分进化算法的并联泵组的运行优化 |
| 5.1 引言 |
| 5.2 并联泵组的运行优化 |
| 5.2.1 优化模型的建立 |
| 5.2.2 相同型号泵组的运行优化 |
| 5.2.3 差分进化算法策略的改进 |
| 5.2.4 不同型号泵组的运行优化 |
| 5.2.5 不同方案泵组运行总费用 |
| 5.3 并联泵站运行优化工程实例 |
| 5.3.1 泵站简介 |
| 5.3.2 过渡泵选型 |
| 5.3.3 优化模型建立 |
| 5.3.4 优化结果分析 |
| 5.4 本章小结 |
| 6 总结与展望 |
| 6.1 总结 |
| 6.2 展望 |
| 参考文献 |
| 在读期间主要学术成果 |
（7）水利泵站节能系统的设计与算法优化研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 研究的背景和意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.2.1 泵站工程发展现状 |
| 1.2.2 泵站节能研究状况 |
| 1.3 主要研究内容 |
| 1.4 章节安排 |
| 第2章 关键技术概述 |
| 2.1 水利泵站优化的理论模型 |
| 2.1.1 泵站优化的运行标准 |
| 2.1.2 不同标准对应的数学模型 |
| 2.2 本体的基本理论 |
| 2.2.1 本体的组成 |
| 2.2.2 本体的描述语言和工具 |
| 2.3 基本粒子群算法及其改进策略 |
| 2.3.1 粒子群算法原理 |
| 2.3.2 粒子群算法的改进策略 |
| 2.4 人工神经网络 |
| 2.4.1 人工神经网络的简介 |
| 2.4.2 人工神经网络基本理论 |
| 2.5 本章小结 |
| 第3章 泵机组优化模型及开机方案推理 |
| 3.1 泵站节能运行的数学模型 |
| 3.2 水利泵站开机组合推理 |
| 3.2.1 泵站领域分析和本体形式化 |
| 3.2.2 构建泵站领域本体实例 |
| 3.2.3 泵站节能运行方案的Jena推理 |
| 3.3 本章小结 |
| 第4章 基于改进粒子群算法的泵站节能优化 |
| 4.1 粒子群算法改进优化 |
| 4.1.1 模拟退火算法基本原理 |
| 4.1.2 模拟退火粒子群算法 |
| 4.2 基于改进的粒子群算法的泵机组优化 |
| 4.2.1 泵装置性能曲线拟合 |
| 4.2.2 改进的粒子群算法寻优 |
| 4.3 优化结果分析 |
| 4.3.1 优化结果 |
| 4.3.2 算法对比 |
| 4.4 本章小结 |
| 第5章 人工神经网络在泵站经济运行中的应用 |
| 5.1 BP神经网络的基本理论 |
| 5.1.1 BP神经网络的原理 |
| 5.1.2 BP神经网络的设计 |
| 5.2 基于BP神经网络的泵站经济运行 |
| 5.3 神经网络的训练及预测结果 |
| 5.4 本章小结 |
| 第6章 水利泵站节能系统的设计与实现 |
| 6.1 系统基本架构 |
| 6.1.1 泵站的服务架构 |
| 6.1.2 节能系统的架构 |
| 6.2 系统开发环境 |
| 6.3 系统功能实现 |
| 6.3.1 用户信息模块 |
| 6.3.2 节能优化模块 |
| 6.3.3 数据库模块 |
| 6.4 系统功能界面 |
| 6.5 本章小结 |
| 总结与展望 |
| 参考文献 |
| 攻读硕士学位期间所发表的学术论文 |
| 致谢 |
| 详细摘要 |
（8）庆铁四线优化运行方案研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 研究的目的及意义 |
| 1.2 管道运行优化研究现状 |
| 1.2.1 国外研究现状 |
| 1.2.2 国内研究现状 |
| 1.3 本文的研究内容 |
| 第2章 庆铁四线原油管道概述 |
| 2.1 油品物性测试 |
| 2.1.1 样品的采集 |
| 2.1.2 油品的物性测试 |
| 2.2 泵参数 |
| 2.3 其他参数 |
| 第3章 庆铁四线管道运行能耗优化模型 |
| 3.1 基本假设 |
| 3.2 庆铁四线基本管道模型 |
| 3.3 庆铁四线管道系统运行能耗优化目标函数 |
| 3.4 庆铁四线管道系统运行能耗优化变量 |
| 3.5 庆铁四线管道系统运行能耗优化模型的约束条件 |
| 3.5.1 进站压力约束 |
| 3.5.2 出站压力约束 |
| 3.5.3 全线水力约束 |
| 3.5.4 出站温度约束 |
| 3.5.5 进站温度约束 |
| 3.5.6 加热炉热负荷约束 |
| 3.5.7 泵功率约束 |
| 3.5.8 泵转数约束 |
| 3.6 庆铁四线管道系统运行能耗优化数学模型 |
| 3.7 庆铁四线管道系统运行能耗优化模型的相关工艺计算 |
| 3.7.1 油品物性参数计算 |
| 3.7.2 庆铁四线管道系统热力计算 |
| 3.7.3 庆铁四线管道系统水力计算 |
| 3.8 庆铁四线管道运行能耗计算 |
| 3.8.1 输油泵能耗计算 |
| 3.8.2 加热炉的能耗计算 |
| 3.9 本章小结 |
| 第4章 庆铁四线管道优化算法及模型求解 |
| 4.1 最优化概述 |
| 4.2 本文优化模型的特点及算法选取 |
| 4.3 遗传算法简介及基本流程 |
| 4.3.1 编码 |
| 4.3.2 初始生物集团的产生 |
| 4.3.3 计算各个生物集团的适应度 |
| 4.3.4 淘汰、增殖计算 |
| 4.3.5 基因型交叉 |
| 4.3.6 突然变异 |
| 4.3.7 终止标准 |
| 4.3.8 缩小探索空间 |
| 4.4 本文对遗传算法的改进 |
| 4.4.1 编码策略 |
| 4.4.2 对目标函数构造罚函数 |
| 4.4.3 适应度函数 |
| 4.4.4 复制选择策略 |
| 4.4.5 交叉策略 |
| 4.4.6 变异策略 |
| 4.5 模拟退火算法简介及基本流程 |
| 4.5.1 模拟退火算法基本数学模型 |
| 4.5.2 模拟退火算法的基本流程 |
| 4.5.3 模拟退火算法的编码 |
| 4.5.4 模拟退火算法的目标函数 |
| 4.5.5 模拟退火算法的状态产生函数 |
| 4.5.6 模拟退火算法的状态接受函数 |
| 4.5.7 模拟退火算法的初温设计 |
| 4.5.8 模拟退火算法的降温策略 |
| 4.5.9 模拟退火算法终止准则 |
| 4.6 粒子群算法及基本流程 |
| 4.6.1 粒子群算法数学模型 |
| 4.6.2 粒子群算法的基本流程 |
| 4.6.3 粒子群算法的编码及适应度函数 |
| 4.6.4 粒子群算法的位置和速度更新函数 |
| 4.6.5 粒子群算法的邻域更新方式 |
| 4.6.6 粒子群算法的终止准则 |
| 4.7 原油管道优化模型求解 |
| 4.7.1 遗传算法求解 |
| 4.7.2 模拟退火算法求解 |
| 4.7.3 粒子群算法求解 |
| 4.8 本章小结 |
| 第5章 庆铁四线管道优化方案研究 |
| 5.1 庆铁四线管道运行优化方案 |
| 5.1.1 一月优化运行方案 |
| 5.1.2 七月优化运行方案 |
| 5.2 三种算法性能对比 |
| 5.3 本章小结 |
| 第6章 结论与建议 |
| 6.1 结论 |
| 6.2 建议 |
| 致谢 |
| 参考文献 |
| 附录 优化模型matlab代码 |
| 攻读硕士学位期间发表的论文及科研成果 |
（9）城市污水管道风险评估与污水泵站优化运行研究（论文提纲范文）
| 致谢 |
| 摘要 |
| abstract |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 课题背景与意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.2.1 城市污水管道风险评估国内外研究现状 |
| 1.2.2 泵站调度国内外研究概况 |
| 1.3 研究内容 |
| 1.4 技术路线 |
| 第二章 城市污水管道风险评估 |
| 2.0 城市污水管网体制 |
| 2.0.1 分流制排水管网系统 |
| 2.0.2 合流制排水管网系统 |
| 2.1 截流式合流制污水管道安全问题分析 |
| 2.1.1 爆炸风险 |
| 2.1.2 中毒风险 |
| 2.1.3 溢流污染风险 |
| 2.1.4 环境风险 |
| 2.2 城市合流制污水管道风险评估体系建立 |
| 2.2.1 影响合流制污水管道爆炸风险的因素 |
| 2.2.2 影响合流制污水管道中毒风险的因素 |
| 2.2.3 影响合流制污水管道溢流污染风险的因素 |
| 2.2.4 影响合流制污水管道环境风险的因素 |
| 2.3 城市污水管道风险评估方法介绍与选择 |
| 2.4 城市合流制污水管道风险评估模型建立 |
| 2.4.1 利用层次分析法求解权重 |
| 2.4.2 利用灰色关联度法评估 |
| 第三章 城市污水泵站优化运行研究 |
| 3.1 污水泵站及其优化 |
| 3.1.1 污水泵站的分类 |
| 3.1.2 污水泵站优化的基本思想 |
| 3.2 水泵特性曲线拟合 |
| 3.3 泵站优化调度模型 |
| 3.3.1 模型的目标函数 |
| 3.3.2 污水泵站优化调度模型的约束条件 |
| 3.3.3 污水泵站优化调度模型 |
| 3.4 优化方法的选择 |
| 3.4.1 传统优化算法 |
| 3.4.2 智能优化算法 |
| 3.5 遗传算法的基本思路 |
| 3.5.1 遗传算法的基本元素 |
| 3.5.2 遗传算法的基本流程 |
| 3.6 遗传算法的参数设计 |
| 第四章 工程实例分析 |
| 4.1 区域概况 |
| 4.2 合流制污水管道风险评估研究 |
| 4.2.1 区域合流制污水管道概况 |
| 4.2.2 被评估对象选取 |
| 4.2.3 指标权重计算 |
| 4.2.4 利用灰色关联度法计算关联度 |
| 4.3 污水泵站调度实例分析 |
| 4.3.1 实例泵站概况 |
| 4.3.2 杏花污水泵站水泵特性曲线拟合 |
| 4.3.3 杏花污水泵站优化调度的模型建立 |
| 4.3.4 杏花污水泵站优化结果 |
| 4.3.5 杏花污水泵站优化结果对比 |
| 第五章 结论与展望 |
| 5.1 总结 |
| 5.2 展望 |
| 参考文献 |
| 攻读硕士学位期间的学术活动及成果情况 |
（10）基于非支配排序—差分进化算法的给水管网多目标优化设计研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 研究背景及意义 |
| 1.1.1 研究背景 |
| 1.1.2 研究意义 |
| 1.2 国内外给水管网优化设计研究综述 |
| 1.2.1 优化模型研究 |
| 1.2.2 优化算法研究 |
| 1.3 研究内容及创新点 |
| 1.3.1 研究内容 |
| 1.3.2 研究创新点 |
| 1.4 技术路线 |
| 第2章 给水管网优化设计理论 |
| 2.1 给水管网的水力学基础 |
| 2.1.1 水流流态 |
| 2.1.2 水流水头 |
| 2.1.3 水头损失 |
| 2.2 水力学基本方程 |
| 2.2.1 节点流量方程 |
| 2.2.2 管段压降方程 |
| 2.2.3 环能量方程 |
| 2.3 给水管网的水力计算 |
| 2.3.1 基本方法 |
| 2.3.2 水力计算 |
| 2.4 EPANET软件 |
| 2.4.1 软件对比 |
| 2.4.2 EPANET的水力计算 |
| 2.5 本章小结 |
| 第3章 给水管网优化算法研究 |
| 3.1 差分进化算法(DEA) |
| 3.1.1 DEA的起源与发展 |
| 3.1.2 DEA的原理及流程 |
| 3.1.3 DEA的应用 |
| 3.1.4 DEA的特点 |
| 3.2 改进型非支配排序遗传算法(NSGA-II) |
| 3.2.1 NSGA-II的起源与发展 |
| 3.2.2 NSGA-II的原理及流程 |
| 3.2.3 NSGA-II的应用 |
| 3.2.4 NSGA-II的特点 |
| 3.3 本章小结 |
| 第4章 非支配排序-差分进化算法 |
| 4.1 算法框架的确定 |
| 4.2 多目标优化问题的处理 |
| 4.2.1 多目标优化问题的定义 |
| 4.2.2 多目标优化与单目标优化的不同 |
| 4.2.3 多目标优化问题的难点 |
| 4.2.4 Pareto最优 |
| 4.2.5 多目标优化机制 |
| 4.3 精英策略的改进 |
| 4.4 多样性的改进 |
| 4.5 改进算法的特点 |
| 4.6 本章小结 |
| 第5章 基于非支配排序-差分进化算法的给水管网多目标优化模型 |
| 5.1 建立数学模型 |
| 5.1.1 目标函数 |
| 5.1.2 约束条件 |
| 5.2 建立水力模型 |
| 5.2.1 管网基本信息的输入 |
| 5.2.2 EPANET的调用 |
| 5.3 建立算法模型 |
| 5.3.1 实数编码 |
| 5.3.2 种群初始化 |
| 5.3.3 计算适应度及违反约束值 |
| 5.3.4 非支配排序 |
| 5.3.5 变异和交叉 |
| 5.3.6 改进精英策略筛选 |
| 5.3.7 迭代运算与终止 |
| 5.4 本章小结 |
| 第6章 模型验证与应用 |
| 6.1 模型验证 |
| 6.1.1 TLN管网模型 |
| 6.1.2 模型优化 |
| 6.1.3 结果验证 |
| 6.2 模型应用 |
| 6.2.1 HAN管网模型 |
| 6.2.2 模型优化 |
| 6.2.3 结果分析 |
| 6.3 本章小结 |
| 第7章 结论与展望 |
| 7.1 结论 |
| 7.2 展望 |
| 致谢 |
| 参考文献 |
| 附录 攻读硕士学位期间发表的学术论文与研究成果 |
四、混合遗传算法在泵站优化运行中的应用（论文参考文献）
- [1]基于混合狼群算法与方案库的梯级泵站系统优化运行研究[D]. 王永兴. 扬州大学, 2021(08)
- [2]基于NSGA-Ⅱ的山地村镇给水管网优化研究 ——以重庆市仁沙镇为例[D]. 敖睿. 重庆交通大学, 2020(01)
- [3]基于蚁群算法的泵站优化运行及敏感性分析研究[D]. 姚志鹏. 华北水利水电大学, 2020(01)
- [4]基于人工电场算法的城市供水泵站优化调度研究[D]. 叶桂旗. 长安大学, 2020(06)
- [5]基于人工蜂群算法的供水泵站节能研究[D]. 刘灿. 长沙理工大学, 2019(07)
- [6]基于云平台的泵机组远程智能监测系统的设计与实现[D]. 樊炜炜. 浙江大学, 2019(04)
- [7]水利泵站节能系统的设计与算法优化研究[D]. 陈文娟. 江苏科技大学, 2019(03)
- [8]庆铁四线优化运行方案研究[D]. 易旸. 西南石油大学, 2019(06)
- [9]城市污水管道风险评估与污水泵站优化运行研究[D]. 张倩. 合肥工业大学, 2019(01)
- [10]基于非支配排序—差分进化算法的给水管网多目标优化设计研究[D]. 莫涵. 昆明理工大学, 2019(04)