[发明专利]一种局部坐标系下的一维水动力模拟方法及装置

说明书

本发明提供了一种局部坐标系下的一维水动力模拟方法及装置，该方法包括：获取目标河道上多个观测点相对于预先建立的局部坐标系的位置信息以及各观测点采集的水位流量数据，局部坐标系是基于目标河道的河流流向建立的；将各观测点相对于局部坐标系的位置信息以及各观测点的水位流量数据输入到预先建立的一维水动力模型中，求解一维水动力模型得到目标河道的水位流量变化过程，一维水动力模型是结合糙率函数建立的，糙率函数为以局部坐标系下的空间位置为自变量，以糙率为因变量的连续函数。本发明将目标河道作为一个整体，模拟预测的结果更加符合天然河道的水位演变情况，无需对多个河段进行依次计算，模拟结果更加精确可靠。

技术领域

本发明涉及工程仿真与数值模拟领域，具体涉及一种局部坐标系下的一维水动力模拟方法及装置。

背景技术

河流是一个开放复杂的动力学系统，同时大型河道断面往往不规则，常呈现弯曲形态，利用水动力模型对其水位进行测算和预测中，往往要采用分布式的思想处理水动力模型。分布式水动力模型通过将河流划分多个河段，每个河段设定一个糙率参数独立计算，通过对多个河段的整合实现整个河流的水位模拟和预测。但是该方法容易忽略河流的弯曲形态和河道断面的差异，各个河段的独立计算也容易带来水位的瞬态变化，难以掌握整体的水位变化情况。

发明内容

因此，本发明要解决的技术问题在于克服现有技术中模拟得到的水位流量变化过程难以掌握整体的水位变化情况缺陷，从而提供一种局部坐标系下的一维水动力模拟方法及装置。

本发明第一方面提供了一种局部坐标系下的一维水动力模拟方法，包括如下步骤：获取目标河道上多个观测点相对于预先建立的局部坐标系的位置信息，以及各观测点采集的水位流量数据，局部坐标系是基于目标河道的河流流向建立的；将各观测点相对于局部坐标系的位置信息以及各观测点的水位流量数据输入到预先建立的一维水动力模型中，求解一维水动力模型得到目标河道的水位流量变化过程，一维水动力模型是结合糙率函数建立的，糙率函数为以局部坐标系下的空间位置为自变量，以糙率为因变量的连续函数。

可选地，在本发明提供的局部坐标系下的一维水动力模拟方法中，一维水动力模型包括水流量连续方程和水流运动方程，水流运动方程是结合糙率函数建立的。

可选地，在本发明提供的局部坐标系下的一维水动力模拟方法中，通过如下步骤确定糙率函数：获取各观测点采集的历史水位流量数据；将各观测点采集的历史水位流量数据输入到预先建立的优化目标函数中，优化目标函数是结合第一初始神经网络模型、第二初始神经网络模型、水动力模型建立的，水动力模型中的水沙参数是通过第一初始神经网络模型确定的，水动力模型中的糙率是通过第二初始神经网络模型确定的，优化目标函数是根据各水动力模型的模拟残差的和确定的；求解优化目标函数，对第一网络模型参数和第二网络模型参数进行优化，得到使得优化目标函数的值最小的第一网络模型优化参数和第二网络模型优化参数，第一网络模型参数为第一初始神经网络模型中的参数，第二网络模型参数为第二初始神经网络模型中的参数；结合包含有第二网络模型优化参数的第二初始神经网络模型确定糙率函数。

可选地，在本发明提供的局部坐标系下的一维水动力模拟方法中，水动力模型的模拟残差包括水流连续方程的残差和水流运动方程的残差。

可选地，在本发明提供的局部坐标系下的一维水动力模拟方法中，第一神经网络模型确定的水沙参数包括流量和水位，优化目标函数还包括第一初始神经网络模型输出的流量对实际流量的逼近误差，以及第一初始神经网络模型输出的水位对实际水位的逼近误差。

可选地，在本发明提供的局部坐标系下的一维水动力模拟方法中，水动力模型的模拟残差包括：