基于XGBoost的短时交通流预测模型

为提高路段短时交通流的预测精度,选取路段平均旅行时间作为预测指标,建立了一种基于极端样度上升(extrem gradient boosting,XGBoost)的短时交通流预测模型。首先通过对交通流数据的分析,在考虑交通流时空特性的基础上,分别构建目标路段时间序列训练集、测试集以及时空序列训练集、测试集,然后基于XGBoost模型以及构建的训练样本集建立时间序列预测模型以及时空序列预测模型,并利用训练好的模型进行预测,最后将模型预测结果与线性回归模型、神经网络模型预测结果进行比较。实验结果表明:基于XGBoost的短时交通流预测模型能够对路段未来时段平均旅行时间进行比较准确的预测,其中时间序列预测模型均方根误差为5. 32,时空序列预测模型均方根误差为4. 82,均低于线性回归模型和神经网络模型,且相比于仅考虑时间因素的短时交通流预测模型,同时考虑时空因素的预测模型得到的误差更低,预测效果更好。     

MW-PLS法对雷尼替丁粉末药品的定量分析

结合可移动窗口偏最小二乘法（MW PLS）, 利用近红外漫反射光谱建立雷尼替丁粉末药品质量分数无损快速检测方法. 对模型进行优化时选择一阶导数、 二阶导数、 卷积平滑和快速Fourier变换预处理方法, 并优化隐变量数等模型参数. 以逼近度Da作为建模参数的优化评价标准, 最终得到测定雷尼替丁粉末药品的最佳模
型. 用该模型进行预测, 其校正集和验证集的预测值和真实值间的相关系数（Rc）分别为0.984 5和0.977 5, 校正集的均方根误差（RMSEC）为0.003 1, 验证集均方根误差（RMSEP）为0.003 3. 与高效液相色谱(HPLC)测定结果比较, 其相对误差≤2.422%.     

近红外光谱-偏最小二乘法无损定量分析异烟肼片

应用近红外漫反射光谱结合偏最小二乘法， 对异烟肼片中异烟肼的含量进行分析， 建立了近红外光谱数学校正定量分析模型， 其对校正集样品的交互验证均方根误差(RMSECV)为0.00632. 对预测集样品的预测均方根误差(RMSEP)为0.00603； 回归系数为0.99456;加样平均回收率为99.772%. 重现性实验相对标准偏差(RSD)为0.526%. 结果表明， 该方法预测精度高， 且具有方便快捷、 非破坏、 无污染、 可在线检测和重现性好等优点.     

进水均匀性对大型轴流泵装置空化特性的影响

针对肘形进水流道对大型轴流泵装置空化特性的影响,从进口速度三角形理论出发,推导泵汽蚀余量与进口速度均匀性之间的关系.采用CFD技术对大型轴流泵外特性曲线进行模拟,与试验结果进行比较,结果表明:在设计工况下,扬程误差为3.58%,效率误差为3.31%.并对泵装置性能和空化特性进行预测,受肘形进水流态的影响泵装置进口速度均匀度变差,致使其扬程下降了7.83%,汽蚀余量增大了12.04%;通过比较进口速度均匀性,发现在叶轮进口截面处进口来流并没有垂直均匀地进入叶轮内部,而是与轴向流线成一定角度,且泵装置空化时来流速度加权平均角θ最大;将θ带入推导公式,发现泵装置的汽蚀余量误差能得到减小,且小于5%,达到工程应用要求.     

基于近红外与拉曼光谱的甲醇汽油定量分析

利用近红外和拉曼光谱法定量分析了甲醇汽油中甲醇的含量,采用偏最小二乘法(partial least squares,PLS)建立甲醇的定量模型.近红外光谱法测定甲醇定量模型的预测集相关系数RP为0.998,预测均方根误差(RMSEP)为0.289%;拉曼光谱法测定甲醇定量模型的预测集相关系数RP为0.982,预测均方根误差(RMSEP)为1.141%.实验表明,近红外与拉曼光谱技术均可用于甲醇汽油中甲醇含量的快速检测.     

多因素影响下的纯电动汽车电耗算法优化

针对纯电动汽车的电耗预测问题,提出一种考虑环境温度、电池状态和车速等多因素影响的电耗计算模型.首先,基于自主研发的数据采集装置,采集不同城市的纯电动汽车长期行驶数据,作为模型构建的基础;其次,考虑纯电动汽车实际行驶过程中的温度、电池和车速等因素,结合《中国汽车行驶工况》(CATC-LT)道路行驶标准,提出纯电动汽车行驶百公里的电耗模型;最后,对实际复杂环境中的百公里电耗进行优化.结果表明,在多因素影响的行驶环境中,均方根误差在0.83~4.92区间,平均均方根误差为2.00,比传统算法的均方根误差减少了77.1%.     

基于BP神经网络的水中双爆源爆炸冲击波峰值压力预测模型研究

为了获得水中等质量两爆源同步爆炸时冲击波耦合中心的峰值压力计算模型,利用Autodyn计算得到不同药量和爆距下的峰值压力数据.一方面根据量纲分析确定的函数形式拟合数据从而获得峰值压力的计算公式;另一方面对药量、爆距及峰值压力三类数据进行对数变换和归一化,并将其分为训练集和测试集,然后将训练集代入BP神经网络进行训练,得到结构相对简单、均方误差最小的BP神经网络预测模型.结果表明：公式计算结果和BP神经网络模型计算得到的峰值压力与实际值吻合较好,公式计算值与实际值的平均相对误差为1.08%,BP神经网络预测值与实际值的平均相对误差为0.52%,与公式计算相比,BP神经网络能够以更少的数据样本容量实现更高的精度预测.     

基于多分类支持向量机的网络流量预测方法

 针对支持向量机网络流量预测误差较大的问题,提出一种基于多分类支持向量机的网络流量预测方法。该方法在网络流量数据训练阶段通过数据编码,使多分类支持向量机的输出逼近编码值,在预测阶段通过数据解码,将多分类支持向量机的输出转换为实际的网络流量预测结果,从而有效地降低了预测误差。实验结果显示,该方法的预测结果与实际采集的网络流量数据具有相同的变化趋势;在同等实验条件下,该方法预测结果的均方根误差为0.487,而单一支持向量机方法、BP 神经网络方法预测结果的均方根误差分别为1.0954 和2.3642,表明基于多分类支持向量机的网络流量预测方法具有更高的准确性。     

卡尔曼滤波修正的风电场短期功率预测模型

针对数值天气预报模型输出的气象参数存在系统误差而导致风电场功率预测精度受到制约的问题,提出了一种基于卡尔曼滤波修正的风电场短期功率预测模型.使用卡尔曼滤波算法对数值天气预报输出的风速数据进行动态修正,并结合其他气象数据形成新的用于风电功率预测的修正气象数据集合;根据原始气象数据和修正气象数据这2个训练集分别建立了风电场功率输出的原始神经网络、修正神经网络的预测模型.经同一时间区间内的实测数据与模型分析数据的对比分析表明:通过卡尔曼滤波修正的风速数据能够很好地跟踪实际风速数据的变化趋势,平均误差与绝对平均误差比较小;所提模型能够显著降低预测结果的均方根误差,使其从未修正前的17.73%降低至11.32%,证明预测精度得到了明显提高.     

基于偏最小二乘法的土壤有机碳高光谱预测研究

对86个土壤样品高光谱数据进行平滑去噪、一阶微分变换以及多元散射校正处理,在此基础上,建立土壤有机碳含量的偏最小二乘法(PLS)反演模型.结果表明,获得的五种PLS模型均具有较高的模型精度.其中,主成份个数为10时,R+MSC的PLS模型效果最好.校正模型的决定系数R2=0.95,校正均方根误差RMSEC=0.95.验证模型的决定系数R2=0.78,预测均方根误差RMSEP=2.03.利用PLS模型对预测集进行预测,实测值与预测值的决定系数R2=0.83,预测均方根误差RMSEP=1.71,预测标准差SEP=1.73.PLS模型可以对土壤有机碳含量进行预测.     

A novel intraaortic axial flow pump: dynamic aortic valve

A novel intraaortic axial flow blood pump termed dynamic aortic valve (DAV) was developed as a left ventricular assist device. Implanted at the aortic valve position, it could serve as either a blood pump or a mechanical valve depending on the power input. It has several advantages over traditional axial blood pumps: better anatomic fit and biocompatibility; minimal introduction of foreign materials into the body; stronger resistance to infection; elimination of transcutaneous lines; promotion of the recovery of the failing heart, simpler structure and longer durability. A prototype of DAV was fabricated and tested in a mock circulatory loop. At the maximal output of hydraulic power, the flow rate reached 5 lymin against an afterload of 6.65 kPa. The maximal pressure difference generated by DAV at a rotation rate of 12000 r/min was 10.64 kPa. The results are encouraging for further investigation on this device.     

基于数值模拟的混流式血泵结构改进

轴流式血泵转速过高、离心式血泵易产生流动死区是造成血液损伤的重要原因,而混流式血泵能有效缓解转速过高及流动死区问题。基于此,采用计算流体力学方法对闭式叶轮混流式血泵进行了三维流场仿真,分别探究了不同叶片数和叶片厚度的混流式血泵的性能,分析了血泵流场特性及压力分布情况;基于溶血幂函数模型,通过拉格朗日粒子追踪法进行血泵的溶血性能预测,得到水力性能与溶血性能良好的血泵结构参数。结果表明,当叶片数为5、叶片厚度为0.8 mm时,扬程更接近预期设计目标,能够满足血泵供压需求;溶血指数比原模型降低14.65%,有效降低溶血程度;内部流场均匀稳定,未出现回流、流动死区问题,有效防止血栓产生;叶片进口处低压区域减少,有效缓解空化现象产生。研究结果可为闭式叶轮混流式血泵的结构改进及性能改善提供依据。     

新夏港泵站轴流泵模型装置的研究

采用三维边界无法数值模拟了新夏港泵站的进水流道，并通过对该30°斜轴泵模型装置的试验研究和模型换算，得出了模型及原型装置的综合特性曲线，该成果可作为新夏港和其它相同类型泵站设计的重要依据     

轴流式血泵内部流场和生物相容性的数值分析

设计了一种新型磁悬浮轴流血泵，使用圆锥型磁轴承以避免由动静部件接触摩擦引起的血栓问题，其结构小巧紧凑并利于磁悬浮的实现．利用数值方法对血泵内的流场进行了模拟，加装出口导叶以改善血泵内部流场，得到了血泵的水力性能曲线及泵内压强、壁面切应力的分布．验证了转子和泵壳间的狭缝中存在与主流方向相反的逆向稳定冲刷流动，避免了狭缝内流动停滞，减少了血栓形成几率．给出了一种利用数值方法计算溶血指标的方法，并通过溶血指标的计算评价了血泵内的溶血程度，发现雷诺切应力是导致溶血的主要原因．     

核电循环泵轴承冷却风扇结构及其流场分析

核电站冷却水循环泵在高温环境下工作,泵轴承受到很大的热负载,其工作可靠性至关重要.为降低轴承工作温度、保证轴承安全工作,在泵轴系统上设置了冷却装置.提出了泵轴承冷却用轴流式风扇的结构,建立了风扇结构的BFGS优化计算方法,采用计算流体力学软件FLUENT对风扇流场进行了数值分析.数值模拟结果表明,基于BFGS设计方法得到的冷却风扇性能有较好的设计计算精度,能够满足核电站冷却水循环泵轴承冷却的要求,该计算方法方便可行.     

基于CFD的轴流血泵内部流场的数值分析

运用计算流体动力学（CFD）对轴流血泵的流体动力学特性进行分析,研究血液流经叶轮的速度、压力、剪切变形率等参数的分布以及螺旋叶片对血液的破坏作用。结果表明：血液在叶轮内的流动是一种非常复杂的三维流动,而基于流线型的叶轮设计可以避免血液在流动过程中产生湍流、涡流以及较高的剪切力。血液流经血泵的速度场、压力场及剪切变形率的分布都比较均匀,变化梯度小,从而有效的减少血液破坏。     

基于支持向量机的大型水泵性能预测

为了预测大型水泵在运行中的性能,采用了统计学习理论中的核心算法--支持向量机.针对某一全调节轴流水泵,建立了水泵扬程计算模型和效率计算模型,并绘制出了不同叶片角度时的性能曲线.结果表明,基于支持向量机建立的水泵性能计算模型具有一定的简洁性,只需要知道少量的训练样本就能建立数学计算模型;它克服了传统的实验方法获取性能曲线费用高,也克服了神经网络方法中"过学习"现象和"欠学习"现象的出现;该模型可以很好地预测大型水泵的综合性能,提高水泵的使用效率.     

微型轴流式血泵的应力场仿真分析

通过CFD仿真软件fluent,对一款微型轴流式血泵的流场进行了数值模拟,并针对模拟的结果,结合人体生理要求,对该血泵进行了优化探讨,重点分析了影响血泵性能的应力场,获得了优化前后的一些相关参数,为今后进一步的血泵实验研究提供了一定的参考依据。     

基于虾螯结构的仿生薄壁管吸能特性分析及优化

为提高薄壁管结构的耐撞性和吸能性,基于雀尾螳螂虾螯结构,结合结构仿生学原理设计出具有仿生晶胞单元薄壁管,利用有限元法模拟了仿生薄壁管碰撞吸能特性,采用响应面法进行薄壁管结构优化.结果表明,仿生薄壁管的比吸能较普通薄壁管的分别提高了11.1%（轴向）和24.6%（径向）,优化得到仿生薄壁管轴向和径向吸能特性最优的结构尺寸,比吸能分别为27.0 kJ/kg （轴向）和10.8 kJ/kg （径向）,该薄壁管仿生设计和响应面优化方法为吸能元件的轻量化设计提供了新思路.      

叶片开槽对轴流泵空化性能的影响

为探究开槽叶片对轴流泵空化性能的影响,以350ZQ-70-H型潜水轴流泵为研究对象,对其不同空化余量下的流场进行定常和非定常数值模拟,对比分析原模型与改进后模型的速度矢量分布、压力分布、内部空泡体积分数及空泡体积变化等.结果表明:开槽叶片可以改善轴流泵的效率和扬程,提升轴流泵性能;开槽叶片增大了叶片进口处流动面积,降低了叶片进口处流速,使得轴流泵叶轮内压力的分布得到改善,从而对空化产生抑制作用;在空化的各个阶段里,开槽模型的空泡体积分数分布均有所降低,其中空化初始阶段最为明显,相比原模型下降了30.4%,有效抑制了空化的发展,空化性能明显提升.