1) hydrodynamic dispersion parameter
水动力弥散参数
2) hydrodynamic dispersion coefficient
水动力弥散系数
1.
Progress in study of hydrodynamic dispersion coefficient in soils;
土壤中水动力弥散系数的研究进展
2.
To test the reliability of the method in practices,pressure transitivity and hydrodynamic dispersion coefficients are computed for two cases.
为验证该方法在实际求参中的可靠性 ,通过两个实例 ,用erfc(x)近似公式计算了压力传导系数和水动力弥散系数 ,计算结果表明该方法的精确性和实用
3.
The slope method and equal\|slope method developed by Yamguchi et al are applied to determine the average pore flow velocity and hydrodynamic dispersion coefficient.
本文通过对３ 种不同质地土壤（ 砂质壤土、壤质粘土和粉砂壤土） 的室内水盐入渗实验资料的分析，依据山口（Ｙａｍａｇｕｃｈｉ） 等提出的斜率法和等斜率法， 由土壤溶质运移的穿透曲线数据， 同时估算了平均孔隙流速和水动力弥散系数， 并与实测值、简化解析解法及矩法求算的结果进行了比较。
3) hydrodynamic dispersion
水动力弥散
1.
A mathematical model was presented to calculate phosphorus flux across water-soil interface of construc- ted wetlands by employing hydrodynamic dispersion and sorption theory.
采用水动力弥散和吸附理论建立了表流湿地水-土界面磷通量模型,定义了湿地汇-源转换的临界水体磷浓度值。
2.
It is formed for the pollutants with the groundwater circulating system as the carrier, under the concerted action of convection, hydrodynamic dispersion, adsorption, desorption and biochemical.
通过对其组成及特征进行分析，提出地下水污染系统可分为局部、浅部和深部污染系统，它是污染质以地下水循环系统为载体，在对流、水动力弥散、吸附解吸和生化反应等的共同作用下形成的。
3.
The results show that hydrodynamic dispersion and indigenous biodegradation under mixed electron accepter conditions are primary mechanisms for the attenuation of ethanol and BTEX in porous media.
试验结果表明:水动力弥散和混合电子受体条件下的土著微生物降解是乙醇和单环芳香烃(BTEX)自然衰减的主要过程。
4) dispersion parameter
弥散参数
1.
A dispersion test is carried out in field in order to get the dispersion parameters of the shallow aquifer.
通过现场弥散试验测定浅层含水层的水动力弥散参数，用有限分析法模型模拟弥散试验场，为建立滨州市浅层地下水溶质运移模型提供依据。
2.
The finding of dispersion parameter is a prerequisite to recognize correctly the pollutant migration of underground water and its control.
弥散参数的求得，是正确认识地下水污染运移及对其控制的前提。
5) advection _dispersion of water dynamics
水动力学弥散
6) Hydrodynamics dispersion test
水动力弥散试验
补充资料：动力学系统参数寻优
在一组约束条件下,寻找动力学系统的一组参数,使给定的指标达到最优值（极大或极小值）的方法。它广泛应用于系统的分析、综合与设计中。在实际的动力学系统寻优问题中，给出指标的解析式很困难或者给出的解析式很复杂，一般只能针对具体参数，通过仿真来计算系统的指标。为了寻求使指标达到最优值的参数，必须进行多次运行仿真。因此，动力学系统寻优是多次运行仿真的一个重要方面。
动力学系统参数寻优方法的基本步骤是：①给定一组初始参数，并用仿真的方法计算出系统在这一参数下所达到的指标。②按照一定的规则在某一个寻优方向上找到一组新的参数，它和初始参数之间的距离称为寻优步长。新参数必须满足约束条件。③再用仿真的方法计算出系统在新参数下所达到的指标。④判断新参数是否已使指标达到最优值;如果尚未达到,则继续由这组新参数出发再重新寻找，直到使指标达到最优值为止。寻优的效率不仅取决于确定寻优方向和寻优步长的规则，还取决于仿真的效率。
动力学系统参数寻优的算法大多来源于非线性规划的迭代数值解法，如区间消去法、插值法、单纯形法、共轭梯度法等（见非线性规划）。为了解决多极值指标和泛函限制条件的问题，80年代出现了一些新算法，如自适应随机法，它能在寻优过程中自适应地选择寻优步长分布的最优方差，并周期地探测局部最优的寻优步长方差，从而找到改进的新区域，降低落入局部极值的概率。
动力学系统参数寻优方法的基本步骤是：①给定一组初始参数，并用仿真的方法计算出系统在这一参数下所达到的指标。②按照一定的规则在某一个寻优方向上找到一组新的参数，它和初始参数之间的距离称为寻优步长。新参数必须满足约束条件。③再用仿真的方法计算出系统在新参数下所达到的指标。④判断新参数是否已使指标达到最优值;如果尚未达到,则继续由这组新参数出发再重新寻找，直到使指标达到最优值为止。寻优的效率不仅取决于确定寻优方向和寻优步长的规则，还取决于仿真的效率。
动力学系统参数寻优的算法大多来源于非线性规划的迭代数值解法，如区间消去法、插值法、单纯形法、共轭梯度法等（见非线性规划）。为了解决多极值指标和泛函限制条件的问题，80年代出现了一些新算法，如自适应随机法，它能在寻优过程中自适应地选择寻优步长分布的最优方差，并周期地探测局部最优的寻优步长方差，从而找到改进的新区域，降低落入局部极值的概率。
说明：补充资料仅用于学习参考，请勿用于其它任何用途。
参考词条