离散空间直接建模的计算流体力学方法

本文提出了一种发展适合多尺度、多物理流动的CFD格式的全新途径,即直接在离散空间利用物理模型的跨尺度演化解来建立数值格式的新方法.与直接离散偏微分方程的传统做法相比,基于离散空间直接建模构造出的数值方法考虑了网格尺度和物理模型之间的匹配,能做到不同尺度上物理模型的连续过渡,从而实现对多尺度流动的高效模拟.Boltzmann方程的模型演化解为直接建模方法提供了重要的支撑.本文提出了直接建模构造计算流体力学方法的理论基础,并给出了在建立统一气体动理学格式中的成功运用,验证了新方法的可行性和优越性.     

An Adaptive Multiscale Ensemble Learning Paradigm for Nonstationary and Nonlinear Energy Price Time Series Forecasting

For forecasting nonstationary and nonlinear energy prices time series, a novel adaptive multiscale ensemble learning paradigm incorporating ensemble empirical mode decomposition (EEMD), particle swarm optimization (PSO) and least square support vector machines (LSSVM) with kernel function prototype is developed. Firstly, the extrema symmetry expansion EEMD, which can effectively restrain the mode mixing and end effects, is used to decompose the energy price into simple modes. Secondly, by using the fine‐to‐coarse reconstruction algorithm, the high‐frequency, low‐frequency and trend components are identified. Furthermore, autoregressive integrated moving average is applicable to predicting the high‐frequency components. LSSVM is suitable for forecasting the low‐frequency and trend components. At the same time, a universal kernel function prototype is introduced for making up the drawbacks of single kernel function, which can adaptively select the optimal kernel function type and model parameters according to the specific data using the PSO algorithm. Finally, the prediction results of all the components are aggregated into the forecasting values of energy price time series. The empirical results show that, compared with the popular prediction methods, the proposed method can significantly improve the prediction accuracy of energy prices, with high accuracy both in the level and directional predictions. Copyright © 2016 John Wiley & Sons, Ltd.     

电弧炉炼钢过程的跨尺度能量集成理论研究

研究分析了电弧炉炼钢过程的冶金学特征,指出供应能量对电弧炉炼钢的物质转化过程起到了决定性的作用.观察、认识到在炼钢过程中存在着微观、介观、单元操作级和工位级等尺度级的时空多尺度结构.在工位级按能量将供氧、供电两项功率单元进行跨尺度集成,形成了工位级跨尺度能量集成的一般方法,并用数学公式进行了描述.工业试验和工业生产表明:跨尺度集成的理念和方法与炼钢生产相结合可取得较好的生产效果,平均冶炼电耗为271.1kW.h.t-1,氧气消耗为40.4m3.t-1,冶炼周期为52.9min.     

基于非参数聚类和多尺度图像的目标跟踪

提出了一种基于非参数聚类和多尺度图像的目标跟踪算法.在利用改进的非参数颜色聚类进行自适应划分目标颜色空间的基础上,定义了目标模型和候选目标模型,该模型利用高斯函数建模颜色直方图中的每一个颜色特征位的空域分布; 根据Bhattacharyya系数的定义得到了目标模型和候选目标模型之间的相似性函数.跟踪算法利用高斯金字塔得到的多尺度图像进行从粗到细的目标空间定位;同时通过利用推导的核函数自动带宽选择公式,实现了目标尺度定位.实验结果表明该方法优于典型的均值漂移跟踪方法,从而验证了该方法的有效性.     

粘弹性介质地震波聚焦成像技术

在复杂地质条件和深层油气资源的勘探中，基于声波方程的常规地震勘探技术的局限性日益突出．作者在以大地介质为粘弹性介质的前提假设下，推导出基于三阶波动方程的波场外推公式，分析了上行波随传播距离的增加而逐步丢失其高频成分的原因．并以小波分析为工具，提出了粘弹性介质地震波聚焦成像技术．这种方法不同于Bleistein的线性化方法，是通过1个虚拟的中间波场用多尺度方法去重建真实的地下波场，进而成像．同时，利用小波分析的时频局部性特征和优良的去噪功能，提高了成像的质量．通过用常规的处理技术和聚焦成像技术对塔里木盆地实际地震资料进行对比实验，结果表明采用新方法取得了较理想的成像效果，能够较好地解决沙漠、戈壁等厚低速层覆盖下的地震勘探高品质成像问题．     

“介尺度”的起源及其发展现状

“介尺度”体系的研究作为科技前沿已经深入科学研究的各方面。通过介绍介尺度的含义、起源及其产生背景，并结合中国发明专利，阐述介尺度研究的方法及其发展现状。     

边缘检测梯度法的小波实现

图像的边缘表现为图像上的不连续性，边缘检测就是检测图像上的不连续点或陡变点。本文根据Mallat多尺度边缘检测原理，提出了一种图像的边缘检测的新算法。与Mallat的多尺度边缘检测算法相比，这个算法具有计算量小的优点。文中给出了应用这个算法对图像进行边缘提取的实例。     

基于小波域多尺度积的心音去噪方法

介绍了一种新的心音去噪方法,利用小波域多尺度积的方法定位第1、第2心音在各个心音周期的位置,并利用其持续时间估计有用信号及噪声,达到去噪的效果,避免了通过ECG-Gating在时域提取噪声时的误差.比较信号在处理前后各个频段的频谱变化,结果表明,该方法不仅在效果上比已有方法更好,在计算上也更为便利.     

基于自适应阈值的小波消噪算法研究及应用

基于小波多尺度分解的阈值方法是一种有效的信号去噪方法．应用最为广泛的是Donoho阈值法，但由于其阈值为全局阈值，不能在每级尺度上将信号与噪声做最大分离，去噪效果并不理想．在分析Donoho硬阈值和软阈值方法特点的基础上，提出了一种新的自适应阈值消噪方法，结合了硬阈值和软阈值方法的优点，仿真试验和工程实例均证明了该方法优于传统的阈值消噪方法．     

基于原子模型的非局域连续模型

在传统的连续模型中,本构关系,例如胡克定律、热传导的傅立叶定律是宏观现象的表征.在原子尺度下,传统连续模型具有很大的局限性,其中一个原因就是传统连续模型忽略了原子间相互作用的非局域性.本文在不采用任何经验的本构假设和局部均匀变形假设(如Cauchy-Born假设)的情况下,严格基于原子模型,构造了一个连续模型,将原子间相互作用力的非局域性和非线性性自然地嵌入到模型中.此模型可以有效表现原子尺度的非均匀变形.