基于遗传算法的多侧脱空识别结果优化探讨

选取四种多侧脱空的工况，详情见表7.3.1。其中工况五、工况六对应前文上下游侧同时脱空1型和2型，d1、d2、d3、d4、d5为上游侧脱空参数；d6、d7、d8、d9、d10为下游侧脱空参数；工况七、工况八对应前文顺水流贯穿脱空1型和2型，d1、d2、d3、d4、d5为中部靠左侧脱空参数，d6、d7、d8、d9、d10为中部靠右脱空参数。

四种工况在无噪声情况下的识别结果见表7.3.2和图7.3.3。

图7.3.2　响应面精度

表7.3.1　水闸底板多侧脱空工况　单位：m

表7.3.2　无噪声情况下水闸底板多侧脱空参数识别结果　单位：m

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图7.3.3　无噪声情况下水闸底板多侧脱空参数识别结果

在无噪声的情况下，水闸底板多侧脱空的四种工况识别结果整体均较好，基本能完全准确识别出脱空，且脱空区域基本完全吻合，故理论上用该方法对多侧脱空进行识别是可行的。为验证该算法的抗噪能力，加入3%的高斯白噪声作为环境干扰模拟，水闸底板多侧脱空识别结果见表7.3.3和图7.3.4。

加入3%高斯白噪声后，四种工况的识别结果也能识别出脱空，并且吻合相对较好，说明该模型和算法有一定的抗噪能力。

表7.3.3　施加3%噪声后水闸底板多侧脱空参数识别结果　单位：m

图7.3.4　施加3%噪声后水闸底板多侧脱空参数识别结果