9、明渠水流阻力与正常水深计算相关知识解析

明渠水流阻力与正常水深计算相关知识解析

1. 水流阻力方程

在水流研究中,水流阻力是一个重要的概念。涉及到多个与水流阻力相关的系数和方程。

1.1 曼宁系数(Manning coefficient)
  • 系数特性 :曼宁系数 (n) 与水流表面的粗糙度等因素有关。对于非常浅的水流深度,当衬砌粗糙度的高度接近水流深度时,(n) 值会增加。对于衬砌渠道,使用恒定的 (n) 值是可以接受的,但对于浅水流深度,应考虑使用更高的 (n) 值。
  • 不同情况下的计算公式
    • 与抛石尺寸相关 :Henderson 提出 (n = C_m(3.28d_{50})^{1/6}),其中 (d_{50}) 是平均砾石直径(单位:m)。对于砾石河床溪流,Henderson 推荐 (C_m) 值为 0.034,Hager 建议为 0.039,Maynord 推荐为 0.038。
    • 与水力半径和牵引力相关 :基于 Blodgett 和 McConaughy 的实验数据,Chen 和 Cotton 提出 (n = \frac{(R/0.3048)^{1/6}}{8.6 + 19.97 \log(R/d_{50})}),其中 (R) 是水力半径(单位:m)。
    • 植被衬砌渠道 :对于植被衬砌渠道,由于植被淹没程度随水流和剪切应力变化显著,恒定的 (n) 值可能不合适。Chen 和 Cotton 基于 Kouwe
【电动汽车充电站有序充电调度的分散式优化】基于蒙特卡诺和拉格朗日的电动汽车优化调度(分时电价调度)(Matlab代码实现)内容概要:本文介绍了基于蒙特卡洛和拉格朗日方法的电动汽车充电站有序充电调度优化方案,重点在于采用分散式优化策略应对分时电价机制下的充电需求管理。通过构建学模型,结合不确定性因素如用户充电行为和电网负荷波动,利用蒙特卡洛模拟生成大量场景,并运用拉格朗日松弛法对复杂问题进行分解求解,从而实现全局最优或近似最优的充电调度计划。该方法有效降低了电网峰值负荷压力,提升了充电站运营效率经济效益,同时兼顾用户充电便利性。 适合人群:具备一定电力系统、优化算法和Matlab编程基础的高校研究生、科研人员及从事智能电网、电动汽车相关领域的工程技术人员。 使用场景及目标:①应用于电动汽车充电站的日常运营管理,优化充电负荷分布;②服务于城市智能交通系统规划,提升电网交通系统的协同水平;③作为学术研究案例,用于验证分散式优化算法在复杂能源系统中的有效性。 阅读建议:建议读者结合Matlab代码实现部分,深入理解蒙特卡洛模拟拉格朗日松弛法的具体实施步骤,重点关注场景生成、约束处理迭代收敛过程,以便在实际项目中灵活应用改进。
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