提质煤与高炉喷吹用烟煤混合燃烧特性及动力学分析

利用热重分析仪对提质煤与高炉喷吹用烟煤单独燃烧过程、不同比例混合燃烧过程进行了研究。考察了提质煤添加量与混煤燃烧的特征参数、相互影响程度之间的相关性,并用DAEM动力学模型计算了不同提质煤配加量时混煤的活化能。结果表明:提质煤单独燃烧速率要快于高炉喷吹用烟煤单独燃烧速率;随着提质煤配比的增加,混煤着火温度降低,可燃指数和综合燃烧特性指数增大,燃烧性能变好;提质煤与烟煤混燃相互作用因子K值均大于1,两者在燃烧过程中具有相互促进作用;随着提质煤配比量的增加,混煤的活化能逐渐降低,混煤燃烧活性逐渐变强。     

小行星“北师大星8050”的测光性质研究

为得到小行星"北师大星8050"的相关性质,使用中国科学院国家天文台兴隆观测站85 cm和云南天文台稻城选址点50 cm望远镜的观测数据,利用基于蒙特卡洛-马尔科夫链算法的盘积分Lommel-Seeliger椭球模型,对北师大星的相关参数进行了反演,得到北师大星的椭球半径长度分别为(5.140±0.010)、(1.698±0.004)、(1.077±0.004) km,自转周期为(5.397±0.003)h,几何反照率pv=0.195±0.001;在H-G1-G2星等系统下的相位因子G1=0.259±0.002、G2=0.373 ±0.001,自转轴指向的黄道坐标为(104.68.,±80.06.)或(284.68.,±80.06.).     

高速逆流色谱分离纯化波棱瓜子中化学成分

采用高速逆流色谱对波棱瓜子乙酸乙酯提取物进行分离纯化,以石油醚-乙酸乙酯-甲醇-水(体积比2:6:3:5)为溶剂,上相为固定相,下相为流动相,流速2 mL/min,转速850 r/min,共分离得到2个高纯度化合物,经过高效液相色谱检测,纯度均高于95%。该方法简便、快速、节省溶剂,可以对波棱瓜子中的化学成分进行快速有效的分离纯化。     

物流电动车用80 kW永磁同步电机冷却系统分析

为了提高电动车用永磁同步电机冷却系统的效率,本文以一台80kW永磁同步电机为例,利用3D有限元法计算该永磁同步电机在不同水道结构、不同注水方式、以及冷却液不同初始温度和不同流量下的温度场分布,分析研究电机冷却系统各种因素对电机温度场分布的影响,结果表明:相较于螺旋形水道,Z字型水道冷却效果更好,但后者对冷却泵的功率要求也更高;冷却液的初始温度每降低1℃,电机的温升平均下降0.9℃;单入单出型注水方式比单入双出冷却效果更佳,但是后者对冷却泵的功率要求相对更低.     

城市交通网格集群的Bi-LSTM的流量预测

为提升交通流预测精度，深层次地挖掘交通流数据的时空特征，提出一种基于双向长短时记忆网络(Bi-LSTM)的城市交通网格集群流量预测模型。将所获得的网约车轨迹数据集网格化；考虑人为确定集群个数对结果的影响，用贝叶斯信息准则进行参数估计确定集群数，利用高斯混合模型对交通状况相似的网格进行聚类得到不同交通网格集群；利用集群内部交通网格的输入时间序列的相互影响设计多对多模型，构建Bi-LSTM模型预测不相交集群上的流量；以经典多元线性回归模型(MLRA)作为对照组进行实验验证，采用平均绝对误差(MAE)、均方根误差(RMSE)、平均绝对百分比误差(MAPE)和动态时间规整(DTW)这四类评价指标对预测结果进行综合评价，验证基于Bi-LSTM模型的城市交通网格集群流量预测的可行性。实验结果表明：MLRA模型和Bi-LSTM模型对城市交通网格集群流量的预测值小于真实值，早高峰时段尤为明显；各交通网格集群的交通状态态势相似，集群的簇内相关性较强，两类模型均可实现较好的流量预测效果，Bi-LSTM表现更优； MLRA和Bi-LSTM预测模型的精度MAE、RMSE、MAPE分别为3.2011、4.4009、0.3187，3.0687、4.2943、0.3045，Bi-LSTM与MLRA相比，模型精度分别提高了4.14%、2.40%、4.46%，说明所构建的Bi-LSTM交通流网格集群流量预测精度高、误差低，要优于MLRA模型，表现出较好的泛化性能； MLRA和Bi-LSTM的DTW结果分别为52938.6356、54815.1055，构建的Bi-LSTM模型较MLRA模型各自工作日和节假日时间序列相似性DTW结果提高3.42%，表现出更好的鲁棒性。利用城市交通流量的特点和交通轨迹数据网格化的优点，基于Bi-LSTM模型的城市交通网格集群流量预测与MLRA交通流量预测模型相比，具有精度高、误差低的特点。同时，DTW指标方面，基于Bi-LSTM对城市交通网格集群流量模型与真实流量变化趋势一致，表现出较好的鲁棒性。