TierⅢ法规对船用柴油机增压器布置和设计的影响

国际海事组织IMO TierⅢ法规将在2016年实施,计划在排放控制地区(ECA)内推行更低的排放限值,并且要求2015年起ECA地区内的燃料含硫量降至0.1％.过去几年中研究了各种降低NOx排放的方法,比如油水乳化、空气加湿和米勒循环,然而这些方法不能经济地满足新限值的需要.如果以增压器开发为关键突破口迎接将来的生态和经济挑战,重点在于两项重要技术:排气再循环技术(EGR)和利用选择性催化还原技术(SCR)进行的排气后处理方法.两种技术都与增压系统有相当的关联.SCR产生效果需要一定的温度,这与燃料含硫量相关,所以可布置在增压器的上游或下游,在这两种情况下,催化剂的压力损失都必须由增压系统补偿.EGR系统对进气量影响很大,正在研究如何应对EGR率达到45％的情况.同时,因为清洁燃烧需要恒定空燃比,所以要求进气压力比更高.两级增压系统对高低压各级部件作了优化后,可适应EGR系统的特殊要求.     

时空特征深度融合下的城市轨道交通站点客流预测

探索挖掘URT站点客流时空特征并精准预测运营高峰期的站点客流，对提高URT系统客流组织效率、保障乘客出行安全具有重要意义。针对传统模型对于时空特征挖掘不够以及在多步短时客流预测的精度上有待提升等问题，引入时段相关性及站点关联度以量化客流隐式时空特征，并建立一种结合双层图卷积神经网络（GCN）与门控循环单元（GRU）的dmGCN-GRU短时进站客流预测模型，随后以杭州地铁为例，对工作日数据和非工作日数据分别进行了仿真实验。结果表明，dmGCN-GRU模型能够深度融合时段相关性、站点关联度、站间OD、邻接矩阵等多重时空特征，可在增加一定训练时长的前提下提高预测精度、模型稳定性。随预测步长增加，模型性能虽有所下降，例如工作日数据拟合优度从94.68%降至94.27%，但性能仍优于SVR、GRU、GCN以及GCN-LSTM等模型。