GDI发动机与涡轮增压器匹配性能

涡轮增压系统决定了发动机的进气能力,严重影响整机燃烧性能。为优化汽油缸内直喷（GDI）发动机的热效率,利用GT-Power软件搭建了一维仿真计算模型,并基于试验数据完成模型标定。通过热力学仿真计算,分析了不同增压系统对发动机动力性、经济性的影响。研究结果表明：采用定压增压结构,能减少泵气损失,提高发动机在高速工况时的热效率。但其低速性能较差,不满足车用发动机对低速转矩特性的要求。采用脉冲增压结构能有效改善发动机扫气,低速时压气机喘振裕度大。为解决脉冲增压结构高速工况涡端效率较低的问题,扩宽了涡前流道并使用大流量涡轮机方案,使泵气损失明显减少,最大功率点比油耗降低了11.7 g/kWh。证明该措施有效提高了汽油机性能,满足开发需求。     

一流基础学科的科学研究与人才培养

以生物学世界一流学科为样本，对基础学科的科学研究与人才培养的关系进行实证研究。结果表明：科学研究的知识创造数量、高水平成果、国际合作和产学合作都对人才培养质量具有显著的正向影响；在产业发展领先背景下，产学合作和高水平成果对人才培养质量的正向影响显著高于平均水平，要求基础学科研究有更多的产学合作和高水平成果对人才培养形成支撑；我国一流基础学科的短板在于基础研究缺乏需求导向和应用导向，产学合作过低，不利于人才培养与国家战略和产业需求的对接。     

基于密集连接的高分辨率遥感图像分类

高分辨率遥感图像分类是当前一个研究热点，基于深度卷积网络和全连接条件随机场的高分辨率遥感图像分类模型(Deeplab),因其高效精准的分类性能被广泛应用于该研究领域，但Deeplab模型存在空洞卷积核对高分辨率遥感图像的信息利用率不足、限制分类精度进一步提高的问题。本文提出一种基于密集连接的轻量级高分辨率遥感图像分类模型Dspp,采用密集卷积网络连接结构，将Deeplab的空洞卷积金字塔结构替换成密集连接结构，以提高信息利用率且增强模型的泛化能力，并与当前经典的FCN、FCN8S、Deeplab分类网络模型进行实验对比。结果表明，Dspp模型相较于FCN模型、FCN-8S模型和Deeplab模型的整体精度分别提高16.8、11.7和7.7个百分点，验证了本模型的有效性。