[发明专利]一种倒U型槽最佳安全高度的获取方法

权利要求书

1.一种倒U型槽最佳安全高度的获取方法，其特征在于，所述方法包括：

步骤1、对影响天然气泄漏过程的关键因素进行取值，并基于关键因素采用正交试验法构建倒U型槽安全高度的样本空间；

步骤2、建立倒U型槽中天然气管道泄漏扩散模拟的三维数学模型，模拟天然气在倒U型槽中的扩散过程，得到所述样本空间设计点的报警器报警时间；

步骤3、将步骤1所获得的样本空间作为支持向量机SVM的输入，将步骤2所获得的报警器报警时间作为所述支持向量机的输出，对所述支持向量机进行训练，建立倒U型槽发生泄漏时报警器报警时间的预测模型；

所述步骤3的过程具体为：

将支持向量机SVM的训练集样本设为{x_i,y_i},i＝1,2,…,I，x_i∈R^I为系统输入向量，y_i∈R^I为系统输出向量；

在多维线性空间中，设线性回归函数为：

f(x)＝wΓ(x)+b

其中，Γ(x)表示非线性映射函数，此函数用于将输入向量x_i映射到多维空间中；w表示超平面法线；b为偏置常量；

对w和b进行归一化处理，令样本点指向分类超平面的间距为ε＝|wx_i+b|＝1，

将约束优化问题转化为：

引入Largrange方程解决该优化问题，将上式转换为对偶问题：

其中，α为拉格朗日乘子；

对上式进行求解，得到所述支持向量机SVM最终的线性回归函数为：

分别为α、b的最优值；K(x_i,x)为核函数；

上式即为倒U型槽发生泄漏时报警器报警时间的预测模型；

步骤4、以倒U型槽发生泄漏时引发报警器报警的最短时间为目标函数，以影响天然气泄漏过程的关键因素为设计变量，建立倒U型槽最佳安全高度的优化模型；

在步骤4中，所建立的倒U型槽最佳安全高度的优化模型为：

目标函数：min F(X)

其中，F(X)表示报警器报警时间；X＝{x_k},k＝1,2,…,G，X表示设计变量，具体为影响天然气泄漏过程的关键因素；所述关键因素指泄漏口管径、泄漏口孔径和泄漏速度；

且约束条件为：

其中，g_k(X)表示非线性约束；h_k(X)表示线性约束；w′和b′为系数；

步骤5、采用差分进化算法对所建立的优化模型进行求解，获得目标函数的最优解，即倒U型槽发生泄漏时引发报警器报警的最短时间，对应的倒U型槽高度即为最佳安全高度；

在步骤5中，采用差分进化算法对所建立的优化模型进行求解的过程具体为：

首先定义种群：

其中，Num^t指代种群；t_max指最大的迭代次数；M指种群数量,种群数量大于4；指种群中的一个个体在第t代的候选解，即报警器的报警时间；D指总维数；

将种群初始化为：x_m,n＝x_n,min+rnd_m,n[0,1](x_n,max-x_n,min)；

其中，x_n,max和x_n,min是第n维的最大解和最小解，rnd是范围[0,1]的随机数；

采用实数编码法对影响天然气泄漏过程的关键因素进行编码，随机生成M个个体作为差分进化算法的初始群体，由上述关键因素组成的初始群体矩阵如下式所示：

其中，所述群体矩阵的前三列分别对应的是关键因素；

然后计算每一个个体的适应值，即报警器的报警时间，求出最优的适应值和最优的个体；

再判断是否符合迭代次数要求，符合则退出，不符合则进行下一步求解，包括变异操作、交叉操作和选择操作，具体过程为：

所述变异操作是选择3个个体，其中2个做差，得到差分向量，然后与另外一个随机选择的个体相加得到一个变异个体：

种群中的每一个个体都由下式产生：

其中，下标中的m,m1,m2,m3为4个互不相同的整数；

所述交叉操作能提高种群的多样性，通过对种群中的候选解与变异个体按照规定的交叉概率进行交叉，进而又生成一个新的个体：

具体操作方式如下式所示：

其中，P_cr是交叉概率，取值范围为[0,1]；

所述选择操作是采取一对一式的贪婪选择方式，从候选解与试验个体进行竞争，当试验个体优于候选解时，则试验个体将会进入下一代种群中；

选择操作的具体过程如下：

然后令迭代次数t＝t+1，重复以上操作，直至得到最优的适应值，即最短的报警器报警时间，对应的倒U型槽高度即为最佳安全高度。