首都师范大学校园内部分植物花粉形态观察

花粉症是近年来严重困扰人们生活的一类过敏症状,对花粉进行定性定量分析,探究花粉的散布规律,可对花粉症的发生起到一定的预防作用,本文通过光学显微镜和德国莱卡DMRE研究型显微镜对首都师范大学校内的8种植物花粉进行了观察和照像采集,旨在为致敏花粉的鉴定工作提供新资料。     

量纲分析法在等温容器建模中的应用

等温容器是一种新型气动元件流量特性测量装置,建立等温容器数学模型对于预测等温容器性能,合理设计等温容器是十分重要的,分别利用量纲分析法和集总参数法建立了等温容器数学模型并进行仿真与实验对比,结果证实,采用量纲分析法获得的数学模型更为简单且准确度更高,更适用于工程应用,该数学模型为合理设计等温容器提供了理论依据。     

多重运输调度问题的模拟退火算法

提出了多重运输调度问题的模拟退火算法,实际运算表明,该算法具有较快的收敛速度,是一个较实用的算法。     

型钢-混凝土组合梁桥面连续抗裂性能

为了掌握常规设计方法下型钢-混凝土组合梁桥面连续的开裂特征和破坏模式,从而优化结构设计,对此类结构开展足尺模型试验和有限元分析。试验结果表明:常规设计方法下桥面连续构造抗裂性能差,在较低荷载下便会出现开裂;裂缝分布集中在桥面连续区域1.2 m范围内,裂缝数量少;试件破坏模式是剪力钉被剪断随后连接板钢筋屈服。基于试验结果,建立有限元模型进行进一步分析,分析结果表明:与不考虑滑移的梁相比,考虑滑移的组合梁的开裂荷载将提高,极限荷载取决于剪力连接件抗剪强度;栓钉间距、连接板厚度的增加能提高桥面连续的开裂荷载和极限承载力,栓钉直径对桥面连续的开裂荷载影响不大,但对其承载力影响较大;连接板底部与钢梁做无粘接处理可以大幅提高桥面连续开裂荷载。     

基于随机矩阵理论和改进粒子群优化-深度置信网络的无功优化

配电网无功优化是使电网能安全稳定运行的重要问题,本文将深度学习应用于配电网无功优化上,提出基于改进的粒子群优化 (Particle swarm optimization, PSO)深度置信网络（Deep Belief Networks,DBN）模型的配电网无功优化方法。首先,利用随机矩阵理论将配电网运行过程中产生的环境以及电气数据构造五种随机矩阵,每种矩阵构建8种特征指标,共提取40种特征指标;其次,以随机矩阵理论所提取的各特征指标为输入,以变压器分接头档位和节点的无功补偿容量作为输出,利用改进的PSO优化DBN网络的初始权重,建立PSO-DBN模型,学习各特征指标输入与变压器分接头档位以及节点无功补偿这两种控制策略之间的关系,得出相应的无功优化策略。最后,以改进的IEEE33节点系统作为算例仿真对象,验证了所提方法可降低网损和减少电压波动。     

基于开源求解工具的超临界二氧化碳印刷电路板式换热器流动传热特性数值研究

超临界二氧化碳作为工质的布雷顿循环中印刷电路板式微通道换热器(printed circuit heat exchanger, PCHE)作为连接主压缩机、透平等涡轮机械的关键设备之一,其换热能力是否满足系统设计的工况要求,以及其运行的稳定性,对于整个发电循环的效率和安全性都有着重要的影响。采用流体-固体强耦合传热模型,对换热器内部超临界二氧化碳的流动和流固耦合传热过程进行数值分析。在稳定运行工况下,采用努塞尔数衡量换热器内部的换热不均匀性,得出沿着冷、热通道对流传热强度变化等指标。在非稳态工况下,不仅研究了流动传热特性,还研究了由于PCHE内部换热能力不均匀分布可能导致的部分二氧化碳工质偏离超临界态的风险区域,为超临界二氧化碳发电循环的设计优化和实验验证提供了参考。基于开源的流体力学及传热求解软件,通过测试开源求解工具对于PCHE流动传热特性分析的能力,为基于开源求解工具开发PCHE及超临界二氧化碳发电循环的数值分析专用工具平台,建立针对超临界二氧化碳发电设施的数字孪生系统奠定基础。     

双组分道路交通标线研究进展

为了有效提高双组分道路交通标线的路用性能,促进双组分道路交通标线的推广应用,本文通过梳理国内外对双组分道路交通标线路用性能的最新研究成果,简要介绍了双组分道路交通标线材料体系及其固化原理,总结了道路标线耐久性的评价指标,并探讨了温度、雨水侵蚀、紫外辐射以及车辆磨耗等对其的耐久性的影响。同时,论述了面撒玻璃珠和发光材料对提升道路交通标线可视性的效果,结果表明,面撒密度范围9%~24%的高折射率玻璃珠和添加发光粉SrAl2O4:Eu²⁺,Dy³⁺对道路标线可视性提升效果最佳。此外,阐述了组成设计优化、纳米材料(纳米TiO2、纳米填料和纳米粘土)等方法改善道路交通标线的路用性能的方法,并在此基础上对未来的发展和研究方向进行了展望,以期推动双组分道路交通标线的发展,助力交通强国建设。     

基于改进自适应无迹卡尔曼滤波的国产民机导航数据滤波算法

针对国产民用飞机导航数据存在杂波不能准确测量的问题,提出一种基于改进自适应无迹卡尔曼滤波(adaptive unscented Kalman filter,AUKF)算法的导航数据滤波方法。将无迹卡尔曼滤波(unscented Kalman filter,UKF)与改进Sage-Husa次优无偏极大后验噪声估计器结合构造出改进AUKF,有效解决了在模型不确定或干扰信号统计特性不完全得知的情况下,滤波精度低甚至发散的问题,同时与维纳滤波器和小波阈值法滤波效果进行对比。选择ARJ21飞机实际运行的高度、经度及纬度数据进行仿真,结果表明：改进后的AUKF算法较其他滤波算法精度更高,有效提高了导航数据的可靠性。研究对提高国产民机导航定位精度具有重要意义。     

考虑地层蠕变效应的桥梁桩基施工对邻近运营地铁隧道的影响

为研究桥梁桩基施工引起地层蠕变行为对邻近地铁隧道安全运营的影响,依托实体工程,采用卸荷条件下黏土蠕变特性试验确定了隧道周围土体的蠕变模型,通过数值模拟手段(FLAC3D软件)与现场监测相结合的方法,分析了桩基开挖期间地铁隧道的竖向位移、水平位移和应力分布状态。结果表明：广义Kelvin本构模型能够较为准确的描述黏土体开挖卸荷时的蠕变效应;桩基开挖后,邻近地铁隧道衬砌位移不断增大,随后进入稳定状态;随着桩基开挖数量的增加,地铁隧道竖向位移和水平位移总体表现为下沉和向外收敛趋势;桩-隧最小净距越小,桩基施工对隧道影响越大,采用隧道双侧布桩的施工方式,能够有效降低桩基开挖时隧道拱腰的累计水平位移,有利于地铁隧道的安全稳定运营。     

基于强化学习的写字楼动态电力价格策略研究

针对城市商业区写字楼的微电网能源管理系统,如何有效的进行能量协同调度具有重要的理论价值与应用价值。本文提出了基于强化学习的写字楼能量调度的需求侧动态价格响应算法。首先,将物业与写字楼之间的模型建立为一个马尔可夫决策过程（Markov Decision Process,MDP）,通过使用Q-Learning算法中的贪婪策略（ε - greedy）来探索写字楼中每个时间间隙的最佳电力零售价格。实验表明,通过需求侧动态价格能量调度策略不仅可以提高电网的可靠性和能源的有效利用率,实现电力分流、削峰和填谷,也可有效降低写字楼的能量消耗,同时降低用户的电力能耗使用成本,使得各方利益最大化,验证了本文所提算法的有效性和实用性。