预燃室火花塞式天然气发动机燃烧性能试验

为研究装配预燃室火花塞对天然气发动机燃烧性能的影响,本文基于发动机试验台架,对其燃烧性能进行了试验研究。首先,基于试验对象,搭建发动机试验台架。随后,基于上述试验平台,分别研究预燃室火花塞的燃烧特性、空燃比特性及点火提前角特性。通过试验发现,相较于普通火花塞,预燃室火花塞可以有效提高缸内燃烧压力与燃烧速率,增强发动机动力性能,但同时会增大缸内压力升高率,导致NOx排放增加,发动机工作粗暴;预燃室火花塞稀燃特性有所下降,当提高空燃比时,更容易出现失火现象;预燃室火花塞可显著提升发动机经济性能,且最佳点火提前角有所减小。     

Decision making with fuzzy probability assessments and fuzzy payoff

1.INTRODUCTION Aproblemoftenfacedbymanydecisionmakersisthe selectionofsomealternativesinrandomuncertainsit uationsinwhichprobabilitiesofeventsareprovided byhumanbeings.Humanbeings,ratherthanbeing abletoprovideexactspecificprobabilities,areusually bestatassessingprobabilitiesinimpreciselinguistic termssuchashigh,low,about70%.Anaturaland usefulwayofrepresentingimpreciselinguistecproba bilitiesiswithafuzzysubset[1～3],afuzzyprobabili ty.Yager[4]investigatedtheproblemofdecision makingwithf…     

利用并行算法分析平底结构砰击作用下具有自由表面水域的水动力特性

采用VOF和动网格方法、考虑限制水域边界条件的约束因素.利用CFD商业软件FLUENT通过求解脉冲砰击压力作用下具有自由表面限制水域上的Navier-Stokes方程来分析与观察平底结构从一定的高度以一定速度落下砰击限制水域的水面所引起的三维流体动力现象.数值模拟结果表明:采用所提出的数值方法可以对平底结构砰击压力作用于考虑自由表面效应的封闭或开放水域的水面所激发起的水面波动和水下压力场变化进行有效的数值模拟.所利用若干台多核微型计算机对平底结构撞击自由水面所引起的砰击问题进行的并行算法,为利用并行算法分析大型平底结构砰击限制水域水面所产生的水动力现象进行了有益的尝试.     

论二铰板桥梁的连续固结加固法

从二铰板的力学性能着手分析了上世纪70年代所修建的二铰板桥的破坏机理,提出采用原结构转换为连续板结构的加固设计方法,并指出了连续固结法加固的优越性.     

均三甲苯的生产技术研究

本文介绍了均三甲苯生产技术研究的最新进展，其中包括合成法、分离提纯法和反应－分离复合法等均三甲苯生产技术。     

低碳生物滴滤池处理餐饮废水启动研究

研究了新型低碳生物滴滤池处理餐饮废水的挂膜启动,及对餐饮废水处理的效果。结果表明:挂膜初期首先由于反应器中填料吸附作用,对餐饮废水中的CODCr和NH3-N的去除率都相对较高;中期在填料吸附饱和后,生物膜较少,对污染物利用不高而导致去除率急速下降;最后反应器对CODCr和NH3-N的去除率又重新升高,分别可以达到80%以上。表明挂膜启动成功,并且具有一定的抗冲击负荷能力。反应器对餐饮废水中的TN、TP也表现出良好的去除效果。低碳生物滴滤池处理餐饮废水无需动力就具有较好的去除能力,占地面积小,有较好的抗冲击负荷能力。     

一种LDPC码改进型BP译码算法

LDPC码通常采用对数域置信传播算法（LLR BP）或在其基础上改进的最小和算法（Min-Sum）来进行译码,但是前者计算复杂度较高,不利于硬件实现,而后者由于引入了近似计算,性能较差。为了让译码算法能够在译码性能和计算复杂度之间取得良好的折衷,提出一种BP类的改进译码算法,通过引入参数减小最小和算法中近似计算所带来的误差,提高译码性能。仿真结果表明,与LLR BP译码算法以及最小和算法相比,改进型算法能够在保证较好译码性能的同时,有效的降低计算的复杂度。     

基于深度学习的柴油机气门健康状态评估

柴油发动机在运行过程中,其气门间隙会随其性能状态退化发生改变,为了解决传统的健康状态评估方法健康指标确定困难、权重人为经验依赖性大的问题,提出一种基于深度学习的柴油机气门健康状态评估方法.首先通过小波包分解算法对柴油机缸盖振动信号进行分解,对分解得到的节点信号分别提取常见的14个时域特征和小波包分解信号能量比向量,构建...     

循环加卸载下砂岩能量演化特性分析与损伤表征

为探究饱和及干燥砂岩在加卸载过程中的能量演化与耗散特征,以西部砂岩为研究对象,开展常温下饱和及干燥砂岩单轴循环加卸载试验,通过能量法分析不同状态下砂岩弹性模量、泊松比、能量密度与循环次数之间的关系。结果表明：干燥及饱和砂岩在加载阶段和卸载阶段的弹性模量、泊松比均随加载次数的增大而增大,在相同卸载次数下干燥砂岩的弹性模量、泊松比均大于饱和砂岩;干燥及饱和砂岩的能量储存率随着循环次数先增大后减小,耗散比则相反,由于浸水软化饱和砂岩的能量密度拐点略迟于干燥砂岩;通过累计耗散能变量定义干燥及饱和砂岩的损伤特征,其损伤变量D值与循环次数变化规律相类似均呈下凹曲线。     

改进非线性外源自回归网络的潮位实时预测

我国海域辽阔,海岸带面积约占全国总面积的13%,在沿海区域的交通运输及经济建设领域,都需要具备精确的潮位数据,因此实现精准快速的潮位预报具有重要的应用价值和实际意义。为了提高潮位预测精度和稳定性,提出了一种基于带外源输入的非线性自回归 (Nonlinear Auto Regressive models with Exogenous Inputs, NARX) 神经网络的实时潮位预测方法,并在其基础上做了相应改进。首先采用了模块化潮位预测(Modular tide level prediction)方法,将潮汐数据分为天文潮及非天文潮两部分,其次引入滑动时间窗(Sliding Time Window, STW)概念构建出改进的MS-NARX神经网络预测模型。利用美国比斯坎湾 (Biscayne Bay) 的实测潮汐值数据进行潮位预测的仿真试验,并与传统NARX神经网络及自适应粒子群算法优化的基本反向传播 (SAPSO-BP) 神经网络两种预测方法进行比较,结果表明在MAE、MSE及RMSE三项精度指标测算中,MS-NARX神经网络均为最小,可见其针对数据预测的精度和稳定性均优于 SAPSO-BP 神经网络和传统NARX神经网络,能够为提高船舶运营效率和保障船舶航行安全提供指导。