电催化析氧反应过渡金属硫化物催化剂研究进展

析氧反应（oxygen evolution reaction, OER）、析氢反应（hydrogen evolution reaction, HER）和氧还原反应（oxygen reduction reaction, ORR）为电解水、金属-空气电池等能源器件的半反应。其中,OER由于涉及4e^-转移和O-O键的形成而导致反应动力学迟缓和过电势高,因此,开发优异的OER电催化剂能够有效提高能量转换效率。到目前为止,过渡金属硫化物催化剂（transition metal sulfide catalysts, TMSs）被研究人员大量研究和报道,并且取得飞跃发展。介绍在不同电解质中的OER机制,并通过对近几年相关文献的综合归纳,探究TMSs催化剂的组成、导电性、质子传输、缺陷程度、界面化学等多种因素对OER的影响。综述目前过渡金属硫化物电催化剂在OER领域所面临的挑战和研究进展,希望为TMSs的研究者提供借鉴。     

基于混沌分析的道路网交通流短时预测

道路网交通流短时预测是实现智能交通控制和诱导系统的基础,本文以实时采集的交通流数据为基础,运用状态空间重构和G-P算法进行交通流短期特性研究.具体而言,通过分析交通流的混沌特性确定交通流率时间序列的嵌入维数,重构相空间,并以重构的交通流率时间序列作为输入采用Elman神经网络实现道路网多断面交通流率同时预测.研究结果表明,在道路网交通流短时预测方面Elman网络优于经典的BP网络,基于混沌时间序列分析的Elman网络不仅能够实现道路网多断面同时预测,且预测效果优于无重构的神经网络.     

基于Google Earth Engine平台的湿地景观空间格局演变分析:以白洋淀为例

长时间序列数据分析有助于人们更好的了解事物本质,但传统的长时间序列数据集的获取和处理需要花费大量的人力和财力,对于大尺度范围的湿地生态系统长时间序列数据的获取更加困难.以Google数据中心数万计CPU为运算基础的Google Earth Engine平台为长时间序列数据的获取和处理提供了契机.鉴于此,基于Google Earth Engine平台,作者生产了白洋淀地区1987—2017年的NDVI、NDWI数据集,并以此对白洋淀湿地生态系统景观类型进行分类,运用景观生态学方法研究了近30 a白洋淀湿地生态系统景观演变特征,同时表明了Google Earth Engine平台在监测湿地生态系统景观空间格局变化的可行性与优越性.     

基于交通瓶颈的多用户动态互补模型

基于Vickrey瓶颈模型探讨多用户出行问题. 把出行者按时间价值划分为多个用户类型,建立多用户动态均衡混合互补模型,进一步简化为等价的线性互补模型. 利用线性互补模型的成熟理论,分别对单用户出行和不同分类标准下的多用户出行情况进行仿真实验. 算例结果表明,影响用户出发时刻决策的是早到、迟到时间与出行时间之比,与早到、迟到时间的绝对值无关;验证了交通管理措施中错时上下班的优势,根据出行者时间价值的不同错时安排上下班时间,大幅度降低交通均衡时的出行费用,提高路网利用效率.     

城市居民出行的潮汐特征研究

当前早、晚高峰时段的“潮汐式”交通拥堵现象,已成为城市交通最为突出的问题之一,并制约着城市社会和经济的进一步发展。本文阐述了居民出行潮汐特征的特征,产生原因及引发的后果,最后给出关于缓解居民出行潮汐特征的政策和措施。     

考虑低碳排放约束的多模式均衡分配模型

研究低碳排放约束下的多模式混合交通分配问题. 将交通方式划分与交通分配相结合,综合考虑人均能耗约束和污染物排放约束,建立了低碳排放约束的用户均衡模型,采用基于实数编码的遗传算法对模型进行了求解,并用一个小型路网说明了模型和算法的有效性. 算例对比结果表明,通过调节公交出行和私家车出行的比例,限制私家车使用,可以有效地兼顾人们的出行需求和降低交通碳排放的目标,为倡导低碳出行提供可行的管理措施.     

降级路网组合出行交通流分配模型与算法

研究降级路网条件下的组合出行交通平衡问题。首先,基于出行者对降级路网的不同风险态度,将出行者分为3类:守时型、冒险型和平均型。其次,考虑小汽车出行和小汽车换乘地铁出行2种出行模式,分析降级路网条件下不同用户类的组合出行行为,建立相应的多用户变分不等式交通分配模型,讨论模型解的性质。最后,设计模型的求解算法,并通过算例说明模型和算法的有效性。结果表明:不同出行时间预算的出行者在降级路网中的路径选择行为存在较大差异,路网降级程度对出行者出行选择行为影响显著;随着道路通行能力的降低,出行者更倾向于选择组合出行模式。     

基于交通流参数相关的阻塞流短时预测卡尔曼滤波算法

提出一种考虑交通流参数相关关系的卡尔曼滤波算法,实现阻塞流状态下道路网交通流短时预测.在交通流守恒方程的基础上,借鉴偏微分方程求解Lax-Wendroff格式离散的思想,结合阻塞流状态下交通流时间和空间特性及进出口匝道等因素的影响,建立阻塞流状态下交通流短时预测状态空间模型,并设计基于卡尔曼滤波方法的模型求解算法.最后以北京市某一区域路网为例,进行了实证性研究.研究结果表明:所建立的阻塞流状态下交通流短时预测卡尔曼滤波算法由于同时考虑了时间和空间因素,能够使预测平均绝对百分比误差(MAPE)控制在10%以内;平均MAPE仅为7.96%.相同条件下,ARIMA模型和Elman模型预测MAPE分别为19.88%和10.51%.     

不同进风速度下船舶机舱火灾烟气组织特性研究

本文以某散货船为研究对象,采用了FDS软件对该机舱火灾进行了数值模拟。分别分析了机舱进风速度分别为1 m/s、2 m/s、3 m/s下烟气浓度及温度变化规律,并认为当风机速度为3 m/s时,烟气浓度值最小而舱内的温度降低幅度最大。