摘要 | 第5-6页 |
Abstract | 第6-7页 |
第1章 绪论 | 第10-18页 |
1.1 研究问题的提出及意义 | 第10页 |
1.2 国内外研究现状 | 第10-17页 |
1.2.1 水文地质参数求解方法发展 | 第10-11页 |
1.2.2 井函数计算研究进展 | 第11-17页 |
1.3 本文的研究内容 | 第17-18页 |
第2章 水文地质参数求解及智能算法理论 | 第18-41页 |
2.1 承压完整井非稳定流配线法 | 第18-21页 |
2.1.1 泰斯公式(Theis)计算理论 | 第18-19页 |
2.1.2 承压完整井非稳定流人工配线法 | 第19-21页 |
2.2 定降深承压完整井非稳定流配线法 | 第21-22页 |
2.2.1 G(λ)-λ配线法原理 | 第21-22页 |
2.2.2 G(λ)-λ人工配线法 | 第22页 |
2.3 第一类越流系统非稳定流配线法 | 第22-24页 |
2.3.1 第一类越流系统非稳定流配线法理论 | 第23页 |
2.3.2 第一类越流系统非稳定流人工配线法步骤 | 第23-24页 |
2.4 基于纽曼模型的人工配线法 | 第24-27页 |
2.4.1 纽曼模型理论 | 第24-25页 |
2.4.2 纽曼人工配线法 | 第25-27页 |
2.5 基于弥散系数理论的人工配线法 | 第27-29页 |
2.5.1 弥散系数配线法原理 | 第27-29页 |
2.5.2 弥散系数人工配线法步骤 | 第29页 |
2.6 直线图解法 | 第29-33页 |
2.6.1 降深—时间直线图解法 | 第30-31页 |
2.6.2 降深—距离直线图解法 | 第31页 |
2.6.3 降深—时间距离直线图解法 | 第31-33页 |
2.7 智能算法理论 | 第33-40页 |
2.7.1 粒子群算法及其改进型算法 | 第33-37页 |
2.7.2 蚁群算法 | 第37-39页 |
2.7.3 差分进化算法 | 第39-40页 |
2.8 本章小结 | 第40-41页 |
第3章 地下水非稳定流智能优化配线求参 | 第41-67页 |
3.1 承压完整井非稳定流智能优化配线 | 第41-55页 |
3.1.1 泰斯井函数W(u)求解 | 第41-42页 |
3.1.2 基于最小二乘法建立W(u)优化方程 | 第42-43页 |
3.1.3 基于粒子群PSO算法的降深-时间智能优化配线 | 第43-45页 |
3.1.4 标准粒子群PSO算法预设参数的影响分析 | 第45-48页 |
3.1.5 带压缩因子粒子群YSPSO算法的降深-距离智能优化配线 | 第48-51页 |
3.1.6 线性递减权重粒子群LinWPSO降深-时间距离智能优化配线 | 第51-55页 |
3.2 定降深承压完整井非稳定流智能优化配线 | 第55-59页 |
3.2.1 G(λ)井函数计算 | 第55-56页 |
3.2.2 基于最小二乘法建立G(λ)优化方程 | 第56页 |
3.2.3 基于自适应权重粒子群算法的G(λ)-λ智能优化配线 | 第56-59页 |
3.3 第一类越流系统非稳定流智能优化配线 | 第59-66页 |
3.3.1 W(u,r/B)井函数求解 | 第59-61页 |
3.3.2 基于最小二乘法建立W(u,r/B)优化方程 | 第61页 |
3.3.3 基于随机权重粒子群RandWPSO智能优化配线 | 第61-66页 |
3.4 本章小结 | 第66-67页 |
第4章 纽曼模型下的智能优化配线求参 | 第67-77页 |
4.1 纽曼井函数的计算 | 第67-71页 |
4.2 基于最小二乘法建立优化方程 | 第71页 |
4.3 基于随机权重粒子群RandWPSO智能优化配线 | 第71-76页 |
4.4 本章小结 | 第76-77页 |
第5章 基于弥散系数理论的智能优化配线求参 | 第77-87页 |
5.1 弥散系数参数求解 | 第77-78页 |
5.2 基于最小二乘法建立优化方程 | 第78页 |
5.3 基于不同智能算法的弥散系数智能优化配线 | 第78-85页 |
5.4 本章小结 | 第85-87页 |
第6章 直线图解法求解水文地质参数 | 第87-90页 |
6.1 基于直线图解法的MATLAB编程 | 第87页 |
6.2 降深—时间直线图解法计算实例 | 第87-88页 |
6.3 降深—距离直线图解法计算实例 | 第88页 |
6.4 降深—时间距离直线图解法计算实例 | 第88-90页 |
结论与展望 | 第90-92页 |
致谢 | 第92-93页 |
参考文献 | 第93-97页 |
个人简介、硕士学位期间发表的成果 | 第97-98页 |