神经网络模型度量地形对实际行驶排放的影响

由于难以将行驶路线地形的影响从实际行驶排放(real driving emission,RDE)试验的其他试验边界的影响中独立出来,提出采用神经网络输入变量重要性算法以定量评估行驶路线地形试验边界对RDE试验的影响强度。以重庆地区RDE试验的37 256个数据窗口排放样本为基础,采用因子分析方法缩减数据并消除试验边界之间的信息重叠,建立神经网络模型预测污染物排放,并计算输入变量相对重要性占比。结果表明,行驶路线地形试验边界在二氧化碳(CO₂)排放中起主导作用,它的相对重要性远大于行程动力学试验边界。对于一氧化碳(CO)、颗粒数量(particle number,PN)、氮氧化物(NO_x)污染物排放,地形因素的影响力仍不可忽视,特别是在车辆高速行驶条件下,它对车辆行驶排放的影响与行程动力学因素大致相当。总体而言,在现有排放标准体系中,行驶路线地形试验边界对RDE试验的影响被严重低估。     

机动车排放因子的隧道测试——以西安市为例

 为深入了解西安市机动车污染物的排放特征, 选取代表性城区隧道进行机动车污染物排放浓度及排放因子的测试实验, 获得了隧道入口和出口的PM_2.5、CO、NO_x、HC 和VOCs 等污染物的质量浓度, 并结合气象数据和交通参数, 计算了各污染物平均排放因子。结果表明:PM_2.5、CO、NO_x、HC 和VOCs 的平均排放因子分别为(0.016±0.005)、(1.097±0.398)、(0.159±0.092)、(0.179±0.089)、(0.317±0.172)g/(km·辆)。不同时段的排放因子存在一定差异, 并且PM_2.5的排放因子显著小于气态污染物。此外, 本次实验测得的排放因子小于国内先前多数研究结果, 这可能与燃料品质、发动机效率、尾气排放控制技术和城市管理水平的提高有关。     

驾驶行为对重型柴油车实际道路行驶排放测试的影响

为探究驾驶行为对重型柴油车实际行驶污染物排放的影响,利用车载便携式排放测试系统(PMES,portable emissions measurement system)对3辆车分别进行了平稳驾驶、正常驾驶和激烈驾驶共9次PEMS试验.对每辆车前后3次试验的市区、市郊、高速路段和总行程路段动力学参数v·apos[95]和比排放进行了计算,并利用动力学参数v·apos[95]对污染物排放特性影响进行了深入分析.结果表明:相较于平稳驾驶,正常驾驶和激烈驾驶行为下3辆车NOx比排放增加33.73％～621.10％,PN比排放增加21.26％～122.40％;同时CO比排放与车辆动力学参数v·apos[95]之间无明显影响关系,市郊、高速路段NOx比排放和PN比排放与车辆动力学参数v·apos[95]存在较强的相关性,可见其驾驶行为对车辆排放的影响不容忽视.     

行程动力学参数与污染物排放特性的相关性分析

为了探讨行程动力学参数v·apos[95]和RPA(relative positive acceleration)对轻型汽油车在实际行驶排放试验(RDE,real driving emission)中排放特性的影响,采用OBS-ONE便携式车载排放测试系统(PEMS,portable emission measure system)对3辆国Ⅵ轻型汽油车进行了平顺、正常和激烈3种驾驶行为的实际行驶排放试验,计算各路段的窗口行程动力学参数和法规规定的行程动力学参数,并与各污染物排放特性的相关性进行对比分析.结果表明:相比法规规定的行程动力学参数,窗口的行程动力学参数v·apos[95]和RPA与3辆车的CO、PN排放因子有更强的相关性,在市区、市郊和高速路段下的相关系数波动幅度分别下降25％ ～44％、38％ ～64％ 和73％ ～96％,且N O x排放因子只与窗口的RPA有较强的相关性.其结论是窗口的行程动力学参数v·apos[95]和RPA与污染物排放因子的相关性更加明显,能更好地反映不同驾驶行为下各污染物的排放水平.     

不同氧空比下发动机动力性能与 NOx排放仿真分析(英文)

为提高发动机动力性并减少 NO_x排放,采用GT-Power对某型发动机进行整机建模,并列出主要组件.根据发动机几何结构参数设置各组件的对应属性和参数,在发动机进气氧空比分别为正常值,以及20%,24%,25%及30%条件下进行了动力性能与 NO_x排放仿真实验.实验结果表明:随着氧空比增大,发动机额定功率与扭矩增大;当进气氧空比超过25%时,NO_x排放急剧增大.     

天然气径向分级燃烧室低NOx排放的优化研究

为解决天然气径向分级燃烧室NO_x排放超标问题，该文采用数值模拟和试验方法研究了天然气径向分级燃烧室结构改进策略和优化方案，多喷嘴参数匹配关系及部分负荷下NO_x排放的预测关系式。结果表明：改变掺混孔径的达标方案合理可行，得到孔径值44.45 mm和其他性能参数的变化规律；中心喷嘴是决定NO_x排放水平的主要因素；多喷嘴匹配关系的低排放设计准则是喷嘴燃料量相等；改进NO_x排放预测公式准确反映了其部分负荷行为。该研究可为燃烧室后续试验调试和设计改进提供理论依据。     

累计正海拔增量对轻型汽油车实际行驶排放试验的影响

"中国西南地区路面起伏大，对汽车实际行驶排放（real driving emission，RDE）有较大影响。为此，选择1辆满足国六排放标准的轻型汽油车在4条不同累计正海拔增量路线上进行RDE试验，分析了路段和窗口的累计正海拔增量、动力学参数v·a_pos[95]与污染物排放因子（CO、CO₂、NO_x、PN）的相关性。结果表明：在路段中，污染物排放与累计正海拔增量、v·a_pos[95]相关性不强。在窗口中，当v·a_pos[95]较大，CO排放与累计正海拔增量具有明显相关性；CO₂排放随着累计正海拔增量增大而增大，受到v·a_pos[95]影响较小；NO_x排放与累计正海拔增量、v·a_pos[95]明显不相关；当v·a_pos[95]较大，PN排放与累计正海拔增量具有明显相关性，当v·a_pos[95]较小，PN排放与累计正海拔增量明显不相关。建议对市区、市郊和高速路段的累计正海拔增量分段设限。 "     

西宁市非金属矿物制品业大气污染物排放清单研究

为研究西宁市非金属矿物制品业对大气污染物的贡献情况,根据排放因子方法建立了西宁市2018年非金属矿物制品业4种大气污染物的排放清单,并对清单进行了时空分布及不确定性分析,为西宁市非金属矿物制品业污染物排放控制提供依据.结果显示,西宁市2018年非金属矿物制品业大气污染物NO_x、SO₂、PM_2.5和PM₁₀的排放总量分别为3 300.18、1 195.93、1 281.18和2 382.72 t.西宁市非金属矿物制品业污染物排放企业主要在大通县、湟中县、城北区,集中在西宁市南部.其中,大通县是NO_x和SO₂最大的贡献区域,也是PM_2.5和PM₁₀的第二大贡献区域;湟中县是PM_2.5和PM₁₀的最大贡献区域,也是NO_x和SO₂的第二大贡献区域.水泥（干法）行业是NO_x、SO₂、PM     

丁醇汽油发动机低温冷启动的排放特性

在点进气道电控喷射汽油机台架上,分别使用汽油、B10和B30这3种燃料在-7℃环境温度下,对冷启动过程中催化剂后的常规排放和非常规排放特性进行了研究,利用化学动力学方法,分析了非常规排放物的主要形成途径.结果表明:在冷启动的最初120 s内,随着燃料中丁醇比例的增大,3种燃油的HC排放量和CO排放量逐步减少;每种燃料的HC和CO排放量均是先增加再减少;对于非常规污染物,随着燃油中丁醇体积分数从10%增加到30%,乙烯排放体积分数提高37.0%,甲醛排放量增加67.6%,乙醛排放量增加69.9%,苯排放量减少40.5%,甲烷排放体积分数减少16.0%,乙炔排放体积分数变化不明显.     

中国不同排放标准机动车排放因子的确定

应用机动车污染物排放因子模型COPERT, 在考虑行驶工况、油品质量、以及环境温度等影响机动车污染物排放因子的因素的基础上, 计算得到包括汽油乘用车、柴油乘用车、LPG 乘用车、汽油混合动力乘用车、汽油轻型货车、柴油轻型货车、汽油重型货车、柴油重型货车、柴油公交车、CNG 公交车、生物柴油公交车 以及摩托车等不同车型在实施欧0, 欧 Ⅰ, 欧Ⅱ, 欧Ⅲ, 欧Ⅳ, 欧Ⅴ和欧Ⅵ等不同阶段机动车排放标准情况下的 CO, CO₂, NO_x, PM₂ NMVOC, SO₂, N₂O, CH₄ 和NH₃ 排放因子。计算结果为估算中国近年和未来机动车污染排放清单, 提高机动车污染控制的决策和管理水平, 以及评估机动车污染控制政策和措施的实施绩效提供了科学依据和数据支持。     

广西兰科植物资源现状与可持续发展战略研究

广西兰科植物资源十分丰富,是广西优势植物资源,同时也是植物生物多样性受威胁最严重的群体。本文对广西兰科植物资源现状、兰科植物资源可持续发展存在的问题、面临的机遇和挑战作了全面分析,阐明了广西兰科植物资源可持续发展战略指导思想、原则和保障体系,提出了实现广西兰科植物资源可持续发展的战略,旨在为广西兰科植物的保护和可持续开发利用提供参考依据。     

曳引电梯磁流制动器的磁流变液摩擦学性能分析

由于磁流变液存在颗粒自磨损以及颗粒与磁流变制动器工作壁面的摩擦问题,会影响电梯磁流变制动器的制动效果,因此对磁流变液的摩擦学性能进行分析非常关键。通过以石墨、油脂作为添加剂,制备4种硅油基磁流变液。利用四球摩擦试验机模拟磁流变液在电梯传动装置中的运行工况,记录摩擦系数的变化,并用影像显微镜观察和测量磨斑大小。通过流变仪测量磁流变液在摩擦实验前后流变性能的变化,分析磁流变液在装置中的摩擦磨损对其性能的影响。结果表明：添加剂在一定程度上对磁流变液具有减摩作用,摩擦后的流变性能均有所增大;所配制的编号3磁流变液具有低零场黏度、高磁致剪切应力、较好的稳定性,是适用于曳引电梯磁流变制动器中的磁流变液。     

元宇宙技术及应用研究进展

元宇宙(Metaverse)是一个虚拟时空的集合,由一系列的增强现实(Augmented Reality, AR)、虚拟现实(Virtual Reality, VR)和互联网(Internet)组成,是一个平行于现实世界运行的人造空间,也被认为是互联网的下一个阶段,是由AR、VR、3D等技术支持的虚拟现实的网络世界。自2021年以来,国内外掀起了研究元宇宙的热潮。本文介绍了元宇宙的起源和定义、发展元宇宙的意义、元宇宙的技术体系、发展面临的问题和风险等;重点分析了元宇宙的主流技术体系和典型应用场景,列举了相关研究成果和观点;最后给出了元宇宙未来的研究方向。     

元宇宙应用探索与展望

新一代信息技术的集中爆发,使得整合性技术“元宇宙”成为产业界和学术界瞩目的焦点。元宇宙对于现实世界的发展和影响备受关注。本文从时代背景出发,对元宇宙概念进行概述,围绕元宇宙本质特征与元宇宙发展核心技术(扩展现实、数字孪生、人工智能、区块链等)进行知识梳理,并提供元宇宙技术功能架构;对元宇宙目前主要的应用领域,即技术创新、产业变革、行业升级、虚实交融、智慧城市应用等进行分类综述,指出元宇宙有利于人类社会教育模式创新、生活方式重构和生产效率提高。最后,本文对元宇宙的未来发展方向进行了分析和展望,元宇宙的发展呈现出从社会主要行业产业的场景应用融合向外扩展,再纵向深入发展的趋势。     

气象卫星载荷原始数据包快视软件系统开发

为了在气象卫星发射前的整星试验过程中测试各载荷的原始数据包,需要寻找方便快速的原始数据包数据快视方法.首先,介绍了气象卫星载荷原始数据包数据测试基本要求和方法,分析了Matlab在进行低码速率载荷数据包快视软件开发方面的优势;然后,给出了快视软件开发策略和设计流程,并基于Matlab介绍了TCP/IP网口通信、包头查找、数据显示处理的程序编写方法和重点语句;最后,介绍了程序运行速度优化技巧.实践表明,采用Matlab GUI非常适合于卫星研制中的载荷数据快视软件开发.      

冲击温度、压力对Ti-Si活性粉体自蔓延反应的影响

为解决在冲击加载条件下,冲击温度和冲击压力对Ti-Si活性粉体发生自蔓延反应影响的问题.一方面,采用相同强度的平面加载方式对不同密实度样品进行冲击处理,另一方面,采用不同强度的柱面加载方式对相同密实度样品进行冲击处理,分别研究冲击温度和冲击压力对Ti-Si活性粉体发生自蔓延反应的影响.采用XRD和SEM进一步确定Ti-Si活性粉体发生自蔓延反应的情况.实验结果表明,在平面加载条件下,较低密实度样品会发生自蔓延反应,即冲击温度较高有利于反应完全进行;在柱面加载条件下,较高密实度样品会发生自蔓延反应,即冲击压力较高有利于反应完全进行.      

利用基因芯片检测大鼠衰老相关的记忆障碍的调控基因

许多证据表明,正常衰老过程伴随着记忆力的衰退.但有些动物却不表现出这种年龄相关的记忆障碍.为了检测其中的分子机制,将24个月的老年大鼠按在水迷宫中的行为表现分成记忆损伤组和记忆未损伤组,分别取海马和内嗅皮层进行基因芯片检测.结果显示,在海马和内嗅皮层中分别有47和37个基因的表达发生了显著变化.但两个脑区的基因表达变化...     

淀山湖后生浮游动物群落结构特征分析

于2008年10月至2009年10月对淀山湖浮游动物的群落结构组成及现存量进行了调查研究.共鉴定浮游动物80种,其中轮虫46种(58％),枝角类21种(26％),桡足类13种(16％),优势种主要为螺形龟甲轮虫(Keratella cochlearis)、矩形龟甲轮虫(Keratella quadrata)、曲腿龟甲轮...     

工艺参数对铝合金微槽道挤压成形的影响

将热处理后的1050铝合金拉伸试样进行等温拉伸试验，获得真实应力-应变曲线，使用Deform-3D软件模拟1050铝合金微槽道的挤压成形过程。分析挤压速度、摩擦因数以及槽道宽高比这些关键工艺参数对材料等效应力-应变曲线分布的影响。结果表明，随着挤压速度和摩擦因数的增大，材料等效应力和应变均变大，变形不均匀性增大；随着槽道宽高比的变大，材料的等效应力和应变整体呈现上升趋势，微槽道板筋处出现了明显的应力集中现象，变形不均匀。根据模拟结果，选取最优参数进行1050铝合金微槽道挤压成形模拟试验，结果显示材料的流动均匀性更好，成形过程更加稳定，所得零件表面精度显著提高。     

融合GAN与深度神经网络的混合信用评估方法

随着信用卡和个人贷款业务在金融业的快速增长,如何在信息有限的情况下检测潜在违约或坏账业务已经变得极其重要。信用评分领域面临的主要困难是样本不平衡以及分类器性能不佳,为此本研究首先提出了一种基于表格数据的生成对抗网络Tab-GAN,从原始数据中生成足够的违约样本;随后设计了一种基于CNN-LSTM的混合深度学习模型用于特征提取,该模型包含卷积神经网络(Convolutional Neural Networks,CNN)和长短期记忆神经网络(Long Short-Term Memory,LSTM)两个子模型,分别从用户数据中提取静态局部特征和动态时间特征,并加入时空注意力模块对模型的输出进行重要度计算,从而抽取更关键的信息;最后在分类器层面引入焦点损失函数改进轻量级梯度提升机(Light Gradient Boosting Machine,LightGBM)分类器,实现违约风险的概率输出。在两个真实世界数据集中验证风险预测模型,实验结果表明生成对抗网络可以有效解决样本不平衡问题,CNN-LSTM+LightGBM模型在各项分类评价指标上均优于信用评分领域的其他先进算法,证明了该模型在信用评分领域的有效性和可移植性。