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Invitar a revisión por pares abierta
Título

Desarrollo de modelos de previsión y cálculo operativo de flujo estacionario y transitorio en canales y redes de canales

AutorAmbroj Pérez, Samuel CSIC
DirectorGarcía-Navarro, Pilar; Burguete Tolosa, Javier CSIC ORCID
Fecha de publicaciónjun-2013
EditorUniversidad de Zaragoza
Consejo Superior de Investigaciones Científicas (España)
CitaciónTesis doctorales EEAD
SerieTD-2013-4
ResumenLos objetivos de esta tesis se detallan a continuación. • Desarrollo e implementación numérica de un modelo de simulación de flujo transitorio en un canal que incluya compuertas transversales. • Formulación del flujo a través de una compuerta transversal con transición continua entre los distintos regímenes de funcionamiento de compuertas transversales. • Estudio de la influencia en la restricción en el paso temporal por la imposición de una ley de descarga para los elementos hidráulicos presentes en un canal. • Estudio de la influencia del coeficiente de velocidad de Boussinesq en los distintos regímenes de funcionamiento de una compuerta transversal. • Realización de experimentos con una compuerta en un canal de laboratorio en distintos regímenes y con presencia de resaltos hidráulicos. • Imnplementación numérica de los resultados teóricos obtenidos en confluencias unidimensionales en un código propio escrito en lenguaje de programación C. • Formulación teórica del comportamiento del flujo en confluencias de canales en 1D mediante tres formulaciones distintas en el caso unidimensional. Se analizarán los resultados mediante comparación con modelos numéricos bidimensionales para cada una de las tres formulaciones. • Formulación teórica e implementación numérica de un algoritmo PID modificado para la optimización del control en casos realistas de canales de riego. • Optimización de canales de riego usando un algoritmo PID modificado, junto con los algoritmos genéticos y métodos de Monte Carlo. De esta mnanera se realizará una comparación de la convergencia entre el algoritmo PID usando un método de MonteCarlo (fuerza bruta) y usando los algoritmos genéticos.
Descripción266 Pags., con Figs. y Tabls. Incluye Bibliografía final.
URIhttp://hdl.handle.net/10261/89945
Aparece en las colecciones: (EEAD) Tesis




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