随着我国城市化进程的不断推进，城市排水管网的建设和管理日益受到关注。作为城市基础设施的重要组成部分，市政排水管网承担着收集、输送和排放城市污水、雨水等任务，其规划和设计的合理性直接影响城市环境质量和生活品质[1]。然而，传统的市政排水管网规划和设计方法存在一定的局限性和不足，因此探讨市政排水管网智能规划和优化设计具有重要的现实意义和价值。1市政排水管网设计程序技术流程市政排水管网设计程序技术流程如图1所示。10.19301/j.cnki.zncs.2024.03.020.F001图1市政排水管网设计程序技术流程基于多维空间数据，提出一种自动生成排水管网布置的方法，该方法利用地形模型数据和市政道路信息，自动计算出管道管径、坡度等设计参数，进而建立多维供水管网模型[2]。通过多次降雨试验，对其排水能力进行检验，形成城市污水自排体系的规划设计方案，该方案提高了排水管网设计的效率和精度，为城市的可持续发展提供有力保障[3]。基础资料的采集是整个设计的基础，涉及系统边界的确定、路网与河网的布局及地形高程的测量，为后续的设计提供了重要参考。完成基础资料的采集后，进入管网的布局设计阶段，核心任务是对子集水区的划分、分析网络拓扑结构及深入探究网络属性[4]。合理地划分集水区能够确保雨水分流，降低水患发生的可能性，而网络拓扑结构和属性的分析有助于更好地理解排水系统的运作机制，为后续的设计优化提供依据。参数计算是流程中的重要一环，这个阶段将自动计算雨水管网的各项参数，如管道的直径、坡度等，以确保排水管网的正常运行。参数的计算是基于对实际情况的深入了解和科学分析，能够提高排水管网的效率。模型的评估是整个流程的收尾环节，此阶段将构建SWMM一维管网模型，模拟各种降雨场景，并对规划方案进行排水能力的验证和评估[5]，确保排水管网的规划方案在实际应用中能够发挥预期效果，为城市的防洪排涝工作提供保障。最终形成一套完整的雨水排水规划方案。该方案不仅充分考虑了城市的地形、气候等实际情况，还经过了科学模拟和评估，具有一定的实用性和可靠性。2市政排水管网设计降雨强度计算市政排水管网设计中的降雨强度计算涉及对降雨分布、降雨频率及降雨强度的分析。降雨分布分析：需要了解和掌握城市所在区域的降雨分布情况[6]，通过收集长期降雨数据，利用统计方法分析降雨的空间和时间分布规律。降雨频率分析：降雨频率是指某一地区在一定时间内发生降雨的频率，与气候、季节、地理位置等多种因素有关。通过分析降雨频率，可以了解不同降雨事件的发生概率。降雨强度计算：在确定降雨分布和频率后，可进一步计算降雨强度[7]。降雨强度通常用单位时间内的降雨量来表示，单位是mm/h或mm/min。分析设计重现期：设计重现期是指排水系统在设计时考虑的某一特定重现期降雨强度。例如，如果设计重现期为2年，则意味着排水系统能够承受大约每2年发生一次暴雨事件的降雨强度。排水能力评估：基于计算出的降雨强度和设计重现期，可以对市政排水管网的排水能力进行评估。评估方法通常是通过模拟暴雨事件，观察排水管网的排水效果，根据实际情况进行调整和优化。在此基础上，结合恒定均匀流推理公式，得到设计降雨强度的计算公式为：q=167A1(1+ClgP)(t+b)n （1）式中：q——设计降雨强度（mm/h）；A1、C、b、n——代表设计参数，需要结合地方统计资料得到具体数值；P——设计重现期（年）；t——设计降雨历时（h）。计算得出设计降雨强度后，将数据代入公式，计算得出管道设计流量：Q=φqF （2）式中：Q——管道的设计流量（mL/h）；φ——径流系数；F——管道的集水面积（mm2）。市政排水管网设计中的降雨强度计算是一个多步骤的过程，需要综合考虑降雨分布、频率、强度及设计重现期等因素，准确的降雨强度计算是确保市政排水管网正常运行的关键。3市政排水管道路径智能规划与优化布局遗传算法是一种基于生物进化原理的优化算法，通过模拟自然选择和遗传机制，能够高效地求解复杂的问题[8]。在市政排水管网的路径规划中，遗传算法可以用于寻找最优的管道布置方案，以满足排水需求并降低投资成本。改进遗传算法可能包括多种策略，如增加变异概率、引入精英保留策略、采用多目标优化等。通过结合改进遗传算法和市政排水管网的实际问题，可以构建一个智能规划系统。该系统能够根据给定的约束条件和目标函数，自动生成多个备选方案，评估比较后确定最优的排水管道路径。结合改进遗传算法，将市政排水管道路径智能规划问题与管路排水路径互相对应，每一个排水路径对应一个编码后的染色体。染色体构建时需要遵循转角约束条件，转角会让水流的流速变慢，转角越大，流速越低，容易聚集更多的泥沙。除了结束点外，任何一个节点到下一个节点连线之间的角度应当最好、最小，且这个角度不能超过某个具体的数值。夹角约束如图2所示。10.19301/j.cnki.zncs.2024.03.020.F002图2夹角约束传统路径长度判定标准无法满足市政排水管道路径智能规划要求，因此利用适应度函数对其进行优化。适应度函数f(x)表达式：f(x)=r/Dns×Co （3）式中：r——管道半径（mm）；Dns——管道的长度（m）；Co——转角的大小（°）。在前期，设定更大的变异概率，防止算法陷入某个最优解，通过降低个体的值来实现最优，并使其随代价值的降低而降低，从而更好地保护优异基因，提高搜索效率。变异概率表达式：Pm=(1/Gcurrent)/(1/Gmin) （4）式中：Pm——变异概率；Gcurrent——当前代价值；Gmin——代价值最小值。在管道路径优化问题中，由于遗传算法是通过模拟生物进化过程寻找最优解，新产生的染色体（即候选解）可能会违反实际问题的约束条件，因此在生成新染色体后，需要与约束条件进行比较。定义约束条件为市政排水管网设计中的一系列限制因素，如管道长度、坡度范围、地形限制等，确保管网在实际运行中能够满足要求的关键因素。对于新生成的染色体，需要逐一检查其是否满足约束条件，可以通过比较每个候选解的属性值与约束条件进行判断。例如，如果某个候选解的管道长度超过了最大值，将被判定为不满足约束条件。一旦发现有不符合约束条件的染色体，需要采取相应措施。常用的方法是通过对候选方案进行交叉或突变来生成一个新的候选方案。“杂交”是通过两对父方染色体上的基因重组，使子代产生新的染色体。突变操作是通过对一些特定的基因进行随机修改来提高群体的多样性。通过重新进行交叉或变异，可以得到新的候选解，再次与约束条件进行比较，直到找到符合要求的染色体为止。改进遗传算法流程如图3所示。10.19301/j.cnki.zncs.2024.03.020.F003图3改进遗传算法流程用蚁群算法进行排水管道布置时，根据排水沟的路线选择概率求出每只蚂蚁的下一站的位置。针对城市管网的特点，即节点间具有独特的连通性，在考虑管道直径、流速、淤堵程度、转角（转角对水流流速有显著影响）等因素的基础上，利用初始信息素值，计算出排水路径的概率P：P=ατij(t)×βγij(t)∑s⊂allow_pτij(t)×γij(t),j∈allow_p0,其他 （5）式中：α、β——信息素和计算代价的相对重要程度；τij(t)——信息素；γij(t)——蚂蚁选择管路的能见度，即归一化信息的值；allow_p——蚂蚁在当前位置上可以选择的管路集合。为了更好地引导蚂蚁个体对优秀管路的选择，需要对各个管路上的信息素进行更新。蚁群算法中的信息素更新策略对于求解排水管道路径布局问题具有重要意义。根据研究，信息素的更新策略主要分为蚁周更新、蚁量更新和蚁密更新3种。在排水管网路径规划中，蚁周策略的性能表现优秀，能够更好地模拟蚂蚁在寻找路径时的真实行为。蚁周更新的核心思想是当每个蚂蚁在进行一次寻路后，将自己的信息素按其所选择的路线进行分配，鼓励蚂蚁探索更优的路径，抑制较差的路径。通过不断迭代，蚁群最终会找到最优的排水管道路径。蚁量更新和蚁密更新策略在某些情况下也能够取得较好的效果，但在排水管网路径规划问题中，蚁周策略更具优势。因为排水管网的布局往往受到多种因素的限制，如地形、建筑物等，蚁周策略能够更好地适应约束条件，找到满足实际需求的最佳路径。蚁周策略在求解排水管道路径布局问题中具有显著优势，通过合理地运用蚁群算法中的信息素更新策略，可以更高效地完成市政排水管网的智能规划和优化设计工作[9]。智能规划系统的应用提高市政排水管网规划的效率和精度，有助于减少后期施工的难度和成本。同时，通过引入改进遗传算法，能够更好地处理复杂的管网布局问题，为城市的可持续发展提供有力支持。4结语市政排水管网的智能规划和优化设计是提升城市环境质量以及生活品质的重要途径。通过综合运用现代信息技术手段和多学科知识，结合生态化设计理念和公众参与的方式，可以有效解决当前市政排水管网存在的问题，为城市的可持续发展提供有力保障。