背压平衡涡旋压缩机传热学研究

讨论了背压孔的流动特性;对工作腔和背压腔进行了传热学分析;建立了相应的传热学模型。从而为此类压缩机设计研究奠定了热力学基础,同时为结构优化设计和优化运行提供了计算依据。     

具有双背压腔涡旋压缩机的研制

设计了一种具有两个背压腔的新型自调背压机构,并系统地分析了带有这种自调背压机构涡旋压缩机的工作原理．通过计算涡旋盘端面摩擦损失功率和泄漏量,讨论了这种自调背压机构的主要性能,并对此结构进行了优化分析．试验结果表明,带有新型自调背压机构的涡旋压缩机性能较同类机型有明显提高．     

背压平衡涡旋压缩机的研究

从研究涡旋压缩机工作腔和背压腔的泄漏、热和能量转换入手，建立了一个自调背压腔压力平衡系统的热力学模型．此模型不仅能预测轴向平衡系统涡旋压缩机的工作过程，而且能为背压孔的优化设计提供计算依据．     

基于有限元技术的背压活塞的模态分析与疲劳寿命计算

背压活塞是钻井中途油气层测试器的重要零件之一.其工作环境恶劣,受到各种干扰力的作用,容易发生断裂,造成重大事故.利用ANSYS软件,采用区块Lanczos法对背压活塞进行了模态分析,求出了其前六阶固有频率和相应的振型.分别采用兰德格拉夫损伤公式和ANSYS软件中疲劳寿命计算模块对背压活塞进行疲劳分析,计算疲劳寿命分别为1.90年和1.88年,验证了结果的正确性.     

跨临界CO2引射制冷循环临界背压分析

为了优化设计或控制引射系统的性能,建立了跨临界CO2引射制冷循环中引射器性能的设定背压模型,定义引射器临界背压为忽略引射器出口动能时的引射器迭代背压,分析了引射器背压和出口速度对系统性能的影响.结果表明:当引射器背压低于临界值时,引射系数保持不变,且在不同系统高压侧压力下均成立;系统性能系数(COP)随着背压升高而增大,在系统状态可控的情况下引射器背压应尽量靠近临界值.同时,不同背压下COP随高压侧压力变化的趋势相同,背压作为设计或控制参数不会影响高压侧压力的优化.引射器出口动能会因流动摩擦和冲击而转化成热量并造成系统的热力学损失,背压选取不当会造成较大的引射器出口速度,且随着背压降低,出口速度增大,随着系统高压侧压力升高,出口速度先急剧降低,再缓慢变化.     

基于CFD评估蒸汽喷射泵的抗背压能力

通过蒸汽喷射泵喉部出口截面单位体积流体的动能e评估蒸汽喷射泵的抗背压能力.利用计算流体力学(computational fluid dynamics,CFD)方法研究喷射泵几何参数——喉部直径d、混合室角度θ和喷嘴出口位置s对蒸汽喷射泵抗背压能力的影响,以及e与蒸汽喷射泵抗背压能力之间的关系.结果表明:随着d或θ的减小,或s的增大,都会导致e增大,此时蒸汽喷射泵抗背压能力增强;当d,θ及s变化时,e可作为评估蒸汽喷射泵抗背压能力的指标.     

涡旋压缩机自调背压机构压力的优化分析

系统地分析了涡旋压缩机自调背压机构的工作原理和主要性能，通过推导摩擦损失功率和泄漏损失功率的计算式，建立自调背压机构压力优化分析模型，并给出可应用该模型进行背压求解的方法．     

排气背压对小型柴油机性能影响的研究

为分析排气背压对小型柴油机动力性、经济性和排放性能的影响,选取186F柴油机通过控制排气管上的节流阀开度调整排气背压进行试验。试验结果显示:随着排气背压的增大,样机的动力性能和经济性能均出现恶化,以标定工况(3 600 r/min,16.7 N·m)为例,排气背压增大到80%时,比油耗增加3.7%,扭矩降低5.6%;在低速工况下影响更为明显。过量空气系数在同一转速不同负荷均随排气背压的增大而减小。采用非道路用柴油机的稳态八工况排放试验循环得到不同排气背压下整机比排放,HC、CO比排放呈先降低后增加趋势,其中排气背压增加到20%和40%时,HC、CO比排放分别降低1.3%和1.1%,达到最小值;NO_X比排放呈下降趋势,排气背压增加到80%时,NO_X比排放降低17.1%;PM(颗粒物)比排放呈上升趋势,同时NO_X、PM比排放随排气背压的变化较为敏感。研究内容可为小功率非道路柴油机排气背压的设计值提供理论依据。     

基础振动下液压锁紧回路背压阀的选型方法

针对振动环境下背压阀对锁紧回路动态特性的影响,建立节流阀、顺序阀及平衡阀作背压阀的3种锁紧回路的仿真模型,实验验证该仿真模型的正确性。对比分析在基础振动下空载、定载和变载时这3种背压阀对锁紧回路动态特性的影响,得到基础振动以及负载对液压缸的速度影响曲线。研究结果表明:基础振动下定载及负载变化在0~90 k N时,节流阀和顺序阀背压相对平衡阀背压有更强的稳定性,当交变载及变载大于100 k N时,平衡阀的稳定性相对更好。该方法能够为液压锁紧回路背压阀的选型提供一定的参考。     

无背压活塞环的工作间隙和相对过盈量的设计计算

为使无背压活塞环正常工作并提高使用寿命,对工作间隙和相对过盈量的设计计算进行了研究。利用热变形分析推导出了热膨胀工作间隙计算式。通过力学分析对径向相对过盈量进行了设计计算,保证活塞环无背压。热膨胀工作间隙和径向相对过盈量的计算式可以指导无背压活塞环的设计、加工和装配。     

河流模型流速测量软件数据处理算法研究

对计算机软件水流速度测量数据处理进行了研究,分析比较了单测点处理算法、多测点串行处理算法及多测点并行处理算法,指出在多测 点情况下,多点并行同步测量算法及可满足多点实时测量要求与经济性要求,讨论了Windows环境下流速测量软件的实现及优化方法,并通过工程实例验证了多测点并行处理算法的优越性。     

基于改进随机抽样一致的点云分割算法

随着三维点云数据模型在三维建模、测绘、智能城市以及机器视觉等领域的应用,点云数据处理也成为一个研究热点。点云分割就是将三维空间中点云通过一系列算法,将散乱的点云数据划分成更为连贯的子集的过程,可以为后续的数据分析提供数据基础。针对随机抽样一致算法(random sample consensus, RANSAC)对杂乱、无规则点云数据分割效果不佳的问题,提出一种改进的RANSAC点云分割算法。该算法通过构建Kd(K-dimensional)树,利用半径空间密度重新定义初始点的选取方式,进行多次迭代来剔除无特征点,在实现点云分割的同时可以有效去除噪声点;此外,该算法重新设定判断准则,优化面片合并,可以实现点云的精确分割。实验通过对散乱点云数据进行分割,结果表明该改进RANSAC算法的点云特征提取数据量较大,面片分割的准确性较高,是一种有效的点云分割算法。     

基于NDT与ICP的快速点云配准算法

点云配准是三维重建过程的关键一步。传统配准算法的速度较慢,尤其是在两个点云距离较远或点云数据较大的时候,为此本文提出了一种基于NDT和ICP的快速点云配准方法,能够有效地减少配准时间。本文算法主要分为三步：(1)采用NDT算法进行点云粗配准,调整两点云间的距离和点云姿态;(2)采用ICP算法对粗配后的点云数据进行微调,调整点云位置与姿态;(3)采用ICP算法对微调后的点云进行精确配准。实验结果表明,与传统算法相比,在点云数据量较大或者两个点云距离较远的情况下,本文算法也能够达到较快的配准速度与较高的配准精度。     

基于ISS特征点的快速CPD建筑物点云配准算法

针对大规模建筑物点云数据采用CPD（coherent point drift）算法进行配准时,计算复杂度增大的问题,提出了一种基于建筑物点云特征点简化数据的快速配准ISS-CPD算法。该配准算法采用ISS(intrinsic shape signature)算法求得建筑物点云的特征点,可减少建筑物点云的数据量规模,再对所提取的不同视角下建筑物点云的特征点用CPD算法进行配准。实验结果表明,改进的配准算法提高了建筑物点云的配准效率。     

基于模型的宏观特性提取特征点研究与实现

针对目前3D模型特征点提取的运行效率和可靠性问题,提出了一种基于模型的宏观特性提取特征点的算法。在传统的特征点提取算法基础上加入了特征点的宏观检测,优化了特征点的提取效果。实验结果表明,利用该算法可以提高特征点提取的准确性和可靠性,对于存在大量噪声的模型有较好的效果。     

一种基于填充函数的神经网络全局优化算法

针对前向神经网络BP算法由于初始权值选择不当而陷入局部极小点这一缺陷,提出新的全局优化训练算法.首先,提出了一种新的填充函数,并证明该函数的填充性质,进而结合该新填充函数与BP算法,构造出基于填充函数的全局最优化神经网络算法.应用全局优化算法训练神经网络时,如果误差函数陷入局部极小值,该算法可以利用填充函数帮助误差函数不断地跳出局部最优,直到找到全局最优点.该新算法的最大优点是对于初始权值无依赖性,避免了BP算法易陷入局部极小值的缺点.理论分析和仿真试验结果证明了该全局优化神经网络算法的有效性和优越性.     

椭圆曲线公钥密码中平方根算法研究

明文信息嵌入到基于Fp上的椭圆曲线上的点后,对点的纵坐标采用表示奇偶标志位来表示,压缩形式在信息恢复过程中要还原纵坐标值,这涉及到Fp上平方根计算问题。本文给出完整求解平方根问题的数学原理与算法,并利用它提出一种椭圆曲线中的点压缩与点恢复的算法,从而达到减少网络流量的目标。     

求解一般l1趋势过滤问题的原始对偶内点法

针对一般l₁趋势过滤问题提出一种原始对偶内点法，首先给出原始对偶内点法的算法框架，并对原始对偶内点法进行收敛性分析和算法复杂度分析.最后，将提出的算法和目前流行的半光滑牛顿增广拉格朗日方法和交替方向乘子法进行对比.实验结果表明：当模型中的参数变化时，原始对偶内点法更加高效和稳健.     

Application of Algorithm CARDBK in Document Clustering

In the K-means clustering algorithm, each data point is uniquely placed into one category. The clustering quality is heavily dependent on the initial cluster centroid. Different initializations can yield varied results; local adjustment cannot save the clustering result from poor local optima. If there is an anomaly in a cluster, it will seriously affect the cluster mean value. The K-means clustering algorithm is only suitable for clusters with convex shapes. We therefore propose a novel clustering algorithm CARDBK—"centroid all rank distance(CARD)" which means that all centroids are sorted by distance value from one point and "BK" are the initials of "batch K-means"—in which one point not only modifies a cluster centroid nearest to this point but also modifies multiple clusters centroids adjacent to this point, and the degree of influence of a point on a cluster centroid depends on the distance value between this point and the other nearer cluster centroids. Experimental results showed that our CARDBK algorithm outperformed other algorithms when tested on a number of different data sets based on the following performance indexes: entropy, purity, F1 value, Rand index and normalized mutual information(NMI). Our algorithm manifested to be more stable, linearly scalable and faster.     

基于活动标架对Hilbert曲线的研究

现有刻画三维Hilbert曲线的算法大多是从始点到终点递归地计算节点坐标,针对此类算法迭代次数较多的问题,提出一种刻画三维Hilbert曲线的新算法.借助于构造活动标架,得到刚体运动下的不变量,即离散曲率挠率.考虑到活动标架,曲线节点将被重新编码.并建立曲线弯曲点位置编号与其对应的曲率挠率数对的映射,编写相应算法使其对任意编号n,能够输出该编号对应弯曲点的曲率挠率数对且画出弯曲点图象结构.相比于基于Matlab生成Hilbert曲线的算法Hilbert3(n),该算法不局限于曲线的阶数、不依赖相邻阶曲线节点坐标之间的迭代.实验结果表明此算法更加高效.