群体决策的概率模型与分组德尔菲方法

利用专家群体评价的概率模型，研究了一般概率情况下的专家群体评价问题，提出了专家群体评价的因素分解技术和分组德尔菲方法。     

八点算法的降维EVD技术

传统的应用于双视图三维复原的八点算法使用标准特征值分析(EVD)算法。通过统计分析可知，该技术存在估计偏差大和均方误差都大的缺点。其产生原因是数据噪声的有色性和自相关函数矩阵的条件数过大，因此白化数据噪声和正则化变换是提高性能的有效措施。通过理论分析和计算机仿真实验，表明文中所给出的降维EVD技术固有地同时具备噪声预白化功能和数据正则化功能，因此它能给出均方误差相当小的无偏估计。由于它无须进行预白化变换或正则化变换，并把最优化过程的维数从9降为4，所以它还具有计算快速、实现简单方便的优点。     

关于哈恩分解的一种方法

哈恩分解定理是整个广义测度理论的基础定理。本文给出这一定理的一个非常直观的新证明。     

柴油机尿素SCR氨分布均匀性的试验与模拟优化

在发动机排气温度300℃、排气流量400kg/h的条件下,测量了尿素SCR催化剂载体前端面的NH3浓度分布。测试结果表明:载体前端面NH3浓度分布均匀性较差,NH3浓度最大值约是最小值的6倍,试验NH3分布均匀性指数仅为0.791。为了提高NH3的分布均匀性,采用CFD软件建立了该SCR系统的流动以及尿素水溶液的喷雾、热解和水解反应等模型,并研究了混合器对NH3浓度分布的影响。模拟结果表明:尿素水溶液喷射后,部分液滴发生撞壁,在排气管直管段大部分液滴集中沿管壁方向运动,进入进口多孔管后液滴分散开,但整体液滴分布不均匀。安装混合器能够使NH3分布均匀性指数和NOx转化效率提高约10%。     

基于仿真试验和BOA-VMD的轴箱轴承故障特征提取算法研究

针对城轨列车运行过程中轴箱轴承故障难以发现的问题，提出一种利用蝴蝶优化算法(Butterfly Optimization Algorithm,BOA)对变分模态分解(Variational Mode Decomposition,VMD）参数进行优化的轴承故障特征提取方法。首先构建基于轴承-车辆刚柔耦合的轴承故障动力学模型，提取轮轨激扰和轴承故障情况下的轴箱振动信号；然后利用蝴蝶优化算法对轴箱振动信号的VMD模态分量数和二次惩罚系数进行寻优，确定最佳参数组合；最后利用已确定的最佳参数对轴承振动信号进行VMD分解，得到不同本征模态分量(Intrinsic Mode Function,IMF)，并对最佳模态分量信号进行包络分析，识别到轴承故障时的特征频率。试验分析表明，基于优化参数的VMD分析方法能够有效提取轴承故障特征频率，通过经验模态分解(Empirical Mode Decomposition,EMD)分析方法对比，可以发现文章提出的分析方法效果更加有效。     

并列双圆柱绕流的动力学模态分解

本文对双圆柱绕流的卡门涡街现象进行了非稳态数值仿真,使用动力学模态分解方法(dynamic mode de?composition,DMD)对仿真得到的圆柱绕流涡量数据进行了分析和流场预测,研究了不同奇异值截断阶数对预测效果的影响.结果表明:利用DMD方法可以较准确地获得非稳态流动过程中涡量数据的模态结构和对应模态的频率、振幅;与稳定的周期阶段相比,用DMD方法分析处于不稳定周期阶段的圆柱绕流流场特征较困难;增加截断的奇异值数目在完善流场特征的同时也可能造成流场还原效果变差.