基于BP神经网络和遗传算法的卧式空气罐参数优化研究

董梓玉; 刘利; 李朋宇; 冯梦雪; 陆伟; 张健

doi:10.20040/j.cnki.1000-7709.2026.20250733

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基于BP神经网络和遗传算法的卧式空气罐参数优化研究

水利枢纽、水工建筑物 | 更新时间：2026-04-25

- 基于BP神经网络和遗传算法的卧式空气罐参数优化研究
- 基于BP神经网络和遗传算法的卧式空气罐参数优化研究
- 水电能源科学 2026年44卷第4期页码：89-93
- 作者机构：
  
  1. 河海大学水利水电学院
  2. 中水北方勘测设计研究有限责任公司
  3. 中水珠江规划勘测设计有限公司
- 作者简介：
- 基金信息：
  
  国家自然科学基金面上项目(52379087);江苏省基础研究计划(BK20251484)
- DOI：10.20040/j.cnki.1000-7709.2026.20250733
  中图分类号： TP18;TV674
- 纸质出版：2026
- 稿件说明：
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董梓玉, 刘利, 李朋宇, 等. 基于BP神经网络和遗传算法的卧式空气罐参数优化研究[J]. 水电能源科学, 2026,44(4):89-93.

董梓玉, 刘利, 李朋宇, et al. 基于BP神经网络和遗传算法的卧式空气罐参数优化研究[J]. 2026, 44(4): 89-93.
董梓玉, 刘利, 李朋宇, 等. 基于BP神经网络和遗传算法的卧式空气罐参数优化研究[J]. 水电能源科学, 2026,44(4):89-93. DOI： 10.20040/j.cnki.1000-7709.2026.20250733.

董梓玉, 刘利, 李朋宇, et al. 基于BP神经网络和遗传算法的卧式空气罐参数优化研究[J]. 2026, 44(4): 89-93. DOI： 10.20040/j.cnki.1000-7709.2026.20250733.

摘要

空气罐容积通常采用试算法得到，不仅效率低、工作量大，且较优体型参数难以寻求。对此，提出了一种BP神经网络与遗传算法相结合的优化方法，即BP神经网络模型以空气罐参数作为输入，直接预测管道的压力极值，遗传算法以最小体型为目标优化满足系统防护要求的空气罐参数。实例应用结果表明，BP神经网络能够准确替代传统的水力模型直接得到沿线压力极值；与传统空气罐参数选取方法相比，所提出的优化方法在保证安全性的前提下，能有效降低空气罐的容积，从而降低工程投资。

Abstract

关键词

Keywords

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