车用燃料电池折流水气分离设计及影响因素分析

面向车用燃料电池电堆阳极氢气出口水气分离的迫切需求，针对常用水气分离装置占用空间大、水气分离效率低等问题，基于折流分离原理，提出了一种新型箱式双挡板水气分离设计方案。通过计算流体力学和有限元建模仿真方法，结合60 kW燃料电池系统氢气再循环实际工作条件，仿真分析了水气分离装置的分离效率，研究了进口和出口直径、前后双挡板长度、与内侧壁距离、倾角、圆弧半径及角度等关键影响因素对分离效率的影响，确定了箱式双挡板水气分离装置的最佳结构参数，实现了分离效率的明显提升。     

基于上下文自编码的船舶行为语义表征

考虑船舶行为的时序相关性，提出了一种基于上下文自编码的船舶行为语义表征(SRCAE)模型；提取船舶经度、纬度、航速、航向等行为特征参量，建立了行为特征序列；借助连续词袋模型将行为特征序列划分为中心船舶行为和上下文船舶行为，利用深度自编码网络构建了船舶上下文行为的语义表征模型，将得到的中心船舶行为编码作为表征向量输出，通过聚类算法构建船舶行为词典；选取长江口南槽交汇水域作为研究对象，利用船舶自动识别系统产生的数据对提出的模型和方法进行了验证。分析结果表明:所提出的SRCAE模型能有效表征船舶行为之间的上下文联系，与传统自编码器和长短期记忆网络自编码器等模型相比SRCAE模型具有更低的表征误差；分别采用k均值(k-Means)、高斯混合模型(GMM)与核k均值(Kernel k-Means)3种聚类算法提取船舶行为词典，与原始数据相比SRCAE模型产生的表征向量更易于区分不同船舶行为模式，其中k-Means效果最优，轮廓系数、卡林斯基-哈拉巴斯指数和戴维森堡丁指数指标分别达到了0.384、18.308、0.531，共产生转向加速、转向减速、直行加速、直行减速等30种复合行为，有效提取了不同行为模式下船舶行为词组合关系。      

基于多车型CNN-GRU性能预测模型的轨道状态评价

不同车型高速综合检测列车的动力学传递特性不同，使得其对同一线路的车体加速度评价结果存在一定差异.为解决上述问题，本文基于多列动检车的检测数据，将卷积神经网络（convolutional neural network,CNN）与门控循环单元（gated recurrent unit,GRU)相结合，建立了多车型车辆动力学响应预测模型，通过输入多项实测轨道不平顺和车速预测各车型的车体垂向和横向加速度，并将多车型车体加速度预测值的最大包络作为轨道状态评价依据.结果表明：将高低、轨向不平顺等8项轨道不平顺和车速共同作为输入参数的模型预测性能最优，车体垂向和横向加速度预测的评估指标分别提升了5%～13%和25%～36%;CNN-GRU模型所预测的车体加速度在时域和频域均与实测结果吻合较好，相关系数最大达到0.902；且相比于BP (back propagation)神经网络，各项车体垂向和横向加速度预测的评估指标分别提升了36%～109%和11%～167%；针对某轨道几何状态不良区段应用效果，预测6种车型中有4种车型达到车体垂向加速度Ⅰ级或Ⅱ级超限，有1种车型达到车体横向加速度Ⅰ级超限，提高了轨...