东北地区低能耗生态农宅集成优化采暖技术性能研究

以阜新地区低能耗生态农宅和传统住宅为研究对象,运用现场实测的方法,从采暖源散热面温度分布、室内热湿环境、室内空气品质及经济性评价等方面对采暖效果进行对比分析,验证了集成优化采暖技术在冬季的采暖优势.生态农宅冬季室内环境要明显优于传统住宅,虽然生态农宅初投资增加了18%左右,但每个冬季大约可节省3t的采暖用煤.生态农宅模式符合可持续建筑理念,为东北地区新农村建设提供了技术支撑.     

钢筋再生混凝土板的受力性能及承载力计算方法

为研究钢筋再生混凝土板的受力性能,在试验研究的基础上,通过ABAQUS有限元软件对试验试件进行模拟分析,证实了数值模拟的可行性。在此基础上,以再生粗骨料取代率、配筋率和板厚为变化参数,通过增设26个有限元模型进行系统性的模拟计算,并探讨了钢筋再生混凝土单向板承载能力的计算方法。研究结果表明:数值模拟结果符合工程实际要求;单向及双向板的极限承载力均随再生粗骨料取代率的增加而降低;配筋率的变化对单向板受力过程几乎无影响,而增大配筋率则对双向板极限承载力的提高将产生有利影响但影响不甚明显;增加板厚能显著提高两类板的承载能力、初始刚度及能量耗散能力。考虑再生粗骨料取代率的影响,对现行规范关于钢筋混凝土单向板承载力计算公式予以修正。     

压裂中顶底板对缝高控制作用的数值模拟研究

裂缝在缝高方向的延伸会导致裂缝有效长度的降低,影响压裂效果;也可能直接穿过水层,造成压裂施工的失败。因此,基于FEPG有限元平台,利用网格开裂技术,开展了煤层气井压裂数值模拟研究,对垂向裂缝起裂、扩展及穿层的全过程进行分析。数值模拟结果表明:煤层气井压裂过程中,控制裂缝是否向隔层扩展主要取决于作业的净压力与隔层水平地应力差之间的关系;与储集层岩石力学性质相比,储集层的地应力剖面是影响裂缝垂向扩展范围的主要因素;T型缝、工型缝等复杂缝是由储集层的岩石力学性质和地应力共同作用的结果。这对于提高现场煤层气井水力压裂的效果具有重要的指导意义。     

水平旋转圆筒表面局部对流换热特性实验

以旋转圆筒型热工设备为研究对象,设计了大直径水平旋转圆筒实验装置.利用微型热电偶,测量了高格拉晓夫数(1×108)下圆筒表面各个方位角处空气热边界层的温度分布.实验结果表明:旋转对圆筒表面0°和180°处的局部对流传热系数的影响有明显差异;旋转使得圆筒表面温度和局部对流传热系数的分布不均匀,尤其当旋转雷诺数大于临界雷诺数时的影响尤为突出.确定了临界雷诺数的准则数关联式.     

环F_(p~m)+uF_(p~m)+vF_(p~m)+uvF_(p~m)上长为2p~s的(λu-1)-常循环码

将环Fpm+u Fpm+v Fpm+uv Fpm上长为2ps的(λu-1)-常循环码分为4种不同类型的理想,其中,p≡3(mod4)且m为奇数.定义了该环上常循环码的扭码和剩余码,并由此得到了该环上长为2ps的(λu-1)-常循环码的计数.     

基于全局与局部特征的嵌入式人脸识别系统

基于主成分分析人脸识别算法,提出一种基于全局特征和局部特征的加权算法,并且在嵌入式(Tiny6410)上完成系统的设计与实现.利用主成分分析提取人脸全局特征,根据特征值贡献率获取降维后的人脸子空间,采用欧氏距离匹配测试样本;用人眼检测算法、鼻子检测算法等提取每个样本的左眼、右眼、鼻子、嘴,分别建立样本集,采用主成分分析;分别计算全局和局部特征的离散度,根据离散度进行自动加权算法,给出最终的人脸识别结果.实验表明,该系统具有一定的稳定性,识别效果优于单一模块的识别.     

快速和尺度稳健的纹理图像识别

传统的纹理图像识别方法很难同时获得较好的识别精度、实时性和尺度稳健性,不利于实际的工程应用.因此,提出一种快速和尺度稳健的纹理图像识别方法.该方法首先利用高斯滤波构造一个纹理图像的多尺度空间,然后利用完备的局部二值计数(Completed Local Binary Count,CLBC)算法对多尺度空间中的每个图像提取局部二值特征,并跨尺度提取局部二值特征的最大值,再将多个分辨率的特征相结合作为纹理图像的最终特征描述,最后利用最近子空间分类器(Nearest Subspace Classifier,NSC)判定纹理图像的类别.在基准纹理图像数据库上的实验表明,该方法在识别精度、实时性和尺度稳健性方面获得了很好的综合性能,有利于实际的工程应用.     

下一代密集WLAN网络干扰管理机制

在密集高效无线局域网部署场景中,针对传统802.11协议造成用户公平性差和吞吐量低的问题,提出一种以用户为中心的资源配置方法。该方法通过对用户进行识别分类,以用户为中心配置信道和功率,在保证用户公平性的前提下,最大化网络吞吐量。提出的功率控制机制和用户识别方法可以很简单的应用于现有无线局域网系统中。仿真结果表明,提出的资源配置方法平均提升单位基本服务集吞吐量47.3%,干扰最严重的基本服务集的吞吐量提升190%,每个基本服务集的边缘用户的吞吐量平均提升约74.3%。     

基于LWSVR的繁忙机场航班滑出时间预测

针对繁忙机场航班滑出时间预测准确率低的问题,结合局部回归和加权支持向量回归,提出基于局部加权支持向量回归的离港航班滑出时间预测模型。该模型采用K最近邻方法,减小训练样本集容量,并为每个预测样本构建一个预测模型。通过计算训练样本与预测样本间的马氏距离,来优化加权支持向量回归中高斯核加权函数的带宽参数,获得加权系数。结合某机场离港航班数据仿真分析,实验结果表明模型在误差允许范围内的预测准确率达到83.33%,模型更加稳定。     

实时检验泡沫：基于严格局部鞅判别的泡沫检验方法

实时检验泡沫并对市场参与者和监管者进行预警，有利于防范和化解金融风险。基于检验泡沫的严格局部鞅判别原理，在RKSH方法的基础上拓展了一种倒向滚动检验方法（BSLM），并通过蒙特卡洛仿真和实证分析验证了新方法的有效性。研究发现：相对于传统严格局部鞅判别方法，BSLM方法对距离当前时刻较近的泡沫具有更高的检验势，并且能更早地事前预警泡沫；在对中国股票市场主要指数2000~2015年的泡沫检验中，新方法能判断泡沫的生成时间和破灭时间，发现上证指数和深圳成指的泡沫具有较强的联动性。