文丘利油燃烧器内外部流场的冷热态数值模拟

针对文丘利油燃烧器的特殊结构和内外部流动燃烧的特点,成功地建立了能有效准确地描述其内外部流动燃烧的数学物理模型,并对其内外部的冷热态流场进行了大量的数值模拟研究,数值模拟结果与试验数据和有关的流动燃烧理论在定量和定性上吻合得很好,可为该型油燃烧器的改进、运行以及布置提供有价值的依据.     

基于深度 Q 网络的城市轨道交通协同限流方法

为解决城市轨道交通高峰小时区间满载率过高的问题,本文提出一种基于深度强化学习的城市轨道交通协同限流控制方法。该方法利用历史客流数据建立线网层面的限流仿真环境和智能体模型,以区间满载率为状态,以限流策略为动作,以客流体验为奖励,通过多轮强化学习训练产生最优的限流方案。随后利用北京地铁线网数据构建仿真实验并验证了该方法的有效性。仿真结果表明,协同限流方法可以有效降低断面客流量,缓解高峰小时区间拥挤程度,提高乘客出行舒适度。     

显示屏残影测试方法研究与应用

显示屏的残影现象影响其显示效果,其测试非常耗时,且测试成本高。本文研究总结了一些显示屏残影的测试评估方法,并分析这些方法的差异。每一种方法都会引起一些问题,考虑到测量本身耗时,而且有许多测试是不可逆的,所以在进行残影测量之前需要充分考虑每种方法的特点和不足。此外,本文也简要描述了与成像亮度计相关的,影响残影测试的参数。     

基于光流和水平集模型的运动目标自动跟踪方法

在分析直升机在天空飞行序列图像特点的基础上,提出了基于光流和水平集模型的运动目标自动跟踪方法。该方法通过对图像进行高通滤波预处理,获得运动目标的特征图像,用特征图像来求解运动目标的光流,用光流对运动区域进行分割,获得运动区域的中心和半径,以该中心和半径的圆作为初始水平集曲线,以光流速度作为曲线演化的外力修改Chan and Vese模型,用改进后的模型对图像进行分割。实验证明,用本文方法能够快速、准确地自动跟踪运动目标。     

多个重现期雨水管渠系统的设计

西安铁路北客站是陕西最大的地标性建筑,也是亚洲当前最大的现代化大型客站。站场排雨设计重现期P=10 a,站前南、北广场重现期采用3 a,市政道路下穿铁路箱涵通道设计重现期采用5 a,其他一般地区设计重现期P=1 a,由此引出多个重现期雨水管渠系统的设计问题。在探讨、明晰多个重现期雨水管渠流量采用各重现期延续、低重现期乘压力系数的计算方法基础上,提出地势对排水安全的决定作用及克服区域低地势缺陷需要采取的措施。     

驱动参数对GDI压电喷油器特性影响的试验研究

在油泵试验台上采用不同驱动方式对汽油机缸内直喷(GDI)压电喷油器的流量特性和响应特性进行了研究,测量了喷油器的喷油量、针阀开启时间等参数随驱动电压、电流的变化规律.研究表明:采用单峰值和恒定电流驱动方式,随着驱动电压的增大,喷油量近似呈线性增加,当电压大于155 V时,喷油量保持不变;采用多峰值电流驱动,随着驱动电压的增大,喷油量不断增大.采用恒定电流和多峰值电流驱动时,驱动电流对喷油量的变化影响不大.相同电流时,多峰值电流驱动的喷油量小于恒定电流驱动的喷油量.压电喷油器的响应时间随着驱动电压、驱动电流和电流变化率的增加逐渐减少,并最终趋于稳定.     

铜陵市轮渡码头对长江河势及行洪影响分析

本文概述了铜陵市拟建轮渡所码头结构型式及所在河段基本概况 ,分析了拟建码头对长江河势及行洪所产生的影响 ,计算了由此而引起的局部流速及局部壅水高度增加值范围 ,从而提出在长江岸边兴建码头对河势和防洪方面的可行性     

散装水泥运输罐车刹车过程物料流动特性研究

为探索散装水泥运输半挂车在刹车过程罐内物料的流动特性,基于FLUENT计算流体力学软件,采用欧拉-欧拉方法建立双流体模型,通过Syamlal-O＇Brien模型描述气-固曳力,对散装水泥运输半挂车在刹车过程罐内水泥的流动特性进行了数值模拟。结果表明,散装水泥运输半挂车在刹车过程中,罐内水泥向前运动,牵引车载荷高于设计载荷,对此提出通过在罐内顶部增设阻流板,可有效避免散装水泥运输半挂车在刹车过程由于载荷分布不合理而引起的一系列问题的改进措施。     

网络流的多重解问题研究

介绍了最大流问题的多解,并从此问题出发,研究了最小费用最大流的多重最优解问题,总结了判断多重最优解存在的准则。该准则为若已求出的最小费用最大流分配网络中存在其两个弧组费用相等的可调圈,此问题就有多重最优解。在符合条件的可调圈上进行流量调整,便可得到该最小费用流问题不同的最优解。     

基于粗集理论的交通流丢失数据补齐方法

为了解决交通检测器检测到的数据存在丢失的问题,提出了一种基于粗集理论的丢失数据补齐方法。利用检测到的交通流数据构造信息系统,通过计算扩充可辨识矩阵,并对其进行多次完整化分析,实施丢失数据的补齐,并采用英国南安普敦市的实际检测数据对算法进行了验证。研究结果表明:同一时间段,当仅有一个属性数据丢失时,粗集理论的补齐精度较高,绝对相对误差较小,基本保持在0～5%之间;当不同属性的数据同时丢失时,补齐精度较低,绝对相对误差甚至高达20%;当所有属性数据全部丢失时,补齐精度非常低,可视为无法实现补齐。可见,粗集理论是一种补齐少量丢失数据的有效方法。