Wyniki wyszukiwania - BazTech

Ograniczanie wyników

Znaleziono wyników: 2

Liczba wyników na stronie

Wyniki wyszukiwania

Wyszukiwano:
w słowach kluczowych: optymalizacja rojem cząstek (PSO)

Sortuj według:

Ogranicz wyniki do:

One cabin equipment location method based on the visibility human-factor potential field

Ge Z., Wu F., Yang Y., Luo X.

Eksploatacja i Niezawodność

2015

Vol. 17, no. 2

236--242

The visibility is the basic condition for cabin equipment location. For the description of human, object and obstacle, the humanfactor potential field concept is proposed in this paper, concluding the visibility potential field, the reachability potential field. The cabin equipment layout problem is modeled based on the basic visibility potential field model. The optimal layout optimization method is studied based on the particle swarm optimization (PSO) algorithm by natural selection. Finally, the applicability of the proposed idea is illustrated by numerical studies.

Widoczność jest podstawowym warunkiem przy projektowaniu rozmieszczenia przyrządów pokładowych. W przedstawionej pracy zaproponowano pojęcie potencjałowego pola czynnika ludzkiego (human-factor potential field, HFPF), które służy do opisu czynnika ludzkiego, przedmiotów oraz przeszkód. HFPF obejmuje pojęcia potencjałowego pola widoczności oraz potencjałowego pola dostępu. Problem umiejscowienia elementów wyposażenia kabiny zamodelowano na podstawie podstawowego modelu potencjałowego pola widoczności. Metodę optymalizacji rozmieszczenia elementów wyposażenia badano w oparciu o algorytm optymalizacji rojem cząstek (PSO), metodą naturalnej selekcji. Zastosowanie proponowanej koncepcji zilustrowano na przykładzie badań numerycznych.

Hydrology modelling in Taleghan mountainous watershed using SWAT

Noor H., Vafakhah M., Taheriyoun M., Moghadasi M.

Journal of Water and Land Development

2014

no. 20

11--18

Mountainous regions in Iran are important sources of surface water supply and groundwater recharge. Therefore, accurate simulation of hydrologic processes in mountains at large scales is important for water resource management and for watershed management planning. Snow hydrology is the more important hydrologic process in mountainous watersheds. Therefore, streamflow simulation in mountainous watersheds is often challenging because of irregular topography and complex hydrological processes. In this study, the Soil and Water Assessment Tool (SWAT) was used to model daily runoff in the Taleghan mountainous watershed (800.5 km2) in west of Tehran, Iran. Most of the precipitation in the study area takes place as snow, therefore, modeling daily streamflow in this river is very complex and with large uncertainty. Model calibration was performed with Particle Swarm Optimization. The main input data for simulation of SWAT including Digital Elevation Model (DEM), land use, soil type and soil properties, and hydro-climatological data, were appropriately collected. Model performance was evaluated both visually and statistically where a good relation between observed and simulated discharge was found. The results showed that the coefficient of determination R2 and the Nash-Sutcliffe coefficient NS values were 0.80 and 0.78, respectively. The calibrated model was most sensitive to snowmelt parameters and CN2 (Curve Number). Results indicated that SWAT can provide reasonable predictions daily streamflow from Taleghan watersheds.

Górskie regiony Iranu są ważnymi terenami zasilania wód powierzchniowych i podziemnych. Z tego powodu dokładna symulacja procesów hydrologicznych w dużej skali ma znaczenie dla gospodarki zasobami wodnymi i planowania zarządzania zlewnią. Śnieg odgrywa ważną rolę w hydrologii górskich zlewni. Symulacja przepływów w tych zlewniach stanowi więc wyzwanie z powodu nieregularnej rzeźby terenu i skomplikowanych procesów hydrologicznych. W badaniach zastosowano system oceny gleby i wody (SWAT) do modelowania dobowego odpływu z górskiej zlewni Taleghan (800,5 km2) położonej w Iranie na zachód od Teheranu. Większość opadów na obszarze badań stanowi śnieg, dlatego modelowanie dobowego przepływu rzeki jest złożone i obarczone znacznym stopniem niepewności. Optymalizację modelu przeprowadzono metodą roju cząstek (PSO). Zebrano odpowiednie dane wejściowe do symulacji SWAT: cyfrowy model deniwelacji (DEM), dane o użytkowaniu gruntów, typie i właściwościach gleby oraz dane hydrologiczne i klimatyczne. Działanie modelu oceniano zarówno wizualnie, jak i statystycznie. W tym drugim przypadku stwierdzono ścisłą zależność między obserwowanym i symulowanym przepływem wody. Współczynniki determinacji R2 i Nasha-Sutcliffa NS wynosiły odpowiednio 0,80 i 0,78. Wykalibrowany model był najbardziej wrażliwy na parametry topnienia śniegu i CN2. Wyniki badań wykazały, że model SWAT może zapewnić wiarygodne prognozy dobowego przepływu wody w zlewni rzeki Taleghan.