动力学模态分解方法重构及预测流场误差分析

利用动力学模态分解(dynamic mode decomposition,DMD)方法可以实现非定常流场的分解、重构和预测,但该方法重构和预测流场的误差需要给出定量分析.鉴于此,提出了定量描述动力学模态分解重构和预测流场的误差分析方法,以雷诺数Re=80的圆柱绕流二维流场数值模拟结果为例,研究了非线性流动和周期性流场重构和预测误差的动态变化情况.结果表明:依据能量大小确定的模态反映了流场的主要相干结构;低频、低增长/衰减率和大尺度的相干结构能量占比大,对流场的影响较大;DMD方法可以准确重构非线性和周期性变化流场,重构的误差小于10-10,预测流场的误差较重构流场出现跳跃增大现象;DMD方法预测非线性变化流场的误差在样本时间区间内较小(小于10-3),超出样本区间误差的发展急剧增大,变化情况依赖于数据样本;预测周期性流场的误差稳定在10-4左右.     

大数据研究综述

针对大数据在生活中越来越普遍，分析了大数据的概念，对大数据的关键技术大数据集成、集群计算、大数据挖掘、数据仓库和大数据可视化进行了框架式讨论，并给出了大数据开源实现平台的技术组件，最后对大数据的挑战给予了展望.     

热镀锌钢板锌流纹的产生及消除措施分析

某钢厂投产后,随着生产规格极限化,对于薄规格产品,带钢表面出现大量锌流纹缺陷,严重影响了带钢的表面质量和导致了协议品的产生。结合该钢厂镀锌机组投产以来的生产实践,对热镀锌板锌流纹缺陷的形成进行了分析,重点探讨锌流纹缺陷产生的原因,提出控制措施,消除缺陷的产生,提高镀锌板表面质量。     

非均匀介质下的可调光流控器件及其生化应用

 探讨了非均匀介质下不同光流控器件及其生化应用。在微流控芯片上，主要从2个方面开发和实现各类具有光波导、透镜、细胞计数、化学检测等功能的新器件。首先，在液液非均匀介质下，通过调节沟道内液体流速，控制液体间的对流扩散来实现液体在微腔内的渐变折射率分布和阶跃分布，从而得到其特殊的光学特性，例如光束分离、弯曲、自聚焦等。其次，在固体非均匀介质下，利用特殊的微流结构与液体相结合，实现更加灵敏可调的新型探测手段。这些新型技术手段分别在生物传感、能源生产、细胞探测及海水检测等诸多应用中可发挥关键性作用。     

基于Web数据挖掘技术的研究

随着网络技术的日益成熟,人们生活的点点滴滴都离不开网络,如网上购物、网上书店和网上招聘等.如果能在人们的上网痕迹中搜集到有价值的信息,将给企业带来丰厚的收入,基于Web的数据挖掘技术满足了这种需求.该文介绍了基于Web数据挖掘技术的概念、原理、分类和技术分析,并且阐述了基于Web数据挖掘技术的具体应用.     

基于网络最大流的城市雨水管网系统脆弱性评价

为了对城市雨水管网系统进行针对性的改建,在暴雨天提高事故抢修速度,需要对城市雨水管网系统进行脆弱性评价并找出脆弱管段.首先介绍了城市雨水管网系统排出雨水的干扰因素,提出了城市雨水管网系统脆弱性的概念,并逐一分析了影响城市雨水管网系统的因素,综合考虑各方面因素,建立了城市雨水管网系统的脆弱性评价模型.在此基础上,结合图论中网络最大流理论,寻找城市雨水管网系统中的脆弱管段.最后以西安某高校的雨水管网系统为例进行研究,测得了该高校雨水管网系统的脆弱度为0.877,证明该区域雨水管网脆弱性较低,不易形成内涝,并找出该高校雨水管网的脆弱管段.     

数据挖掘:实现有效CRM的动力

从介绍CRM的有关原理出发，着重阐述了数据挖掘在CRM中的技术应用和商业价值，其中数据挖掘的商业价值部分着重从客户生命周期角度展开探讨。     

弱相互作用下原子的玻色-爱因斯坦凝聚

从理论上分析提出了弱相互作用下Bose体系的BEC理论，并由此来解释液^4He的超流性。通过深入对比理想Bose气体和弱相互作用下Bose体系发生BEC性质的不同，分析得出了凝聚体系粒子间相互作用的有无是导致二者性质不同的主要原因。     

信息加密的混沌流密码受参数变化影响的实验研究

近年来利用混沌特性在互联网中进行信息加密得到了较多的应用研究.混沌参数的不同取值直接影响混沌映射所产生流密码的复杂性.以广泛采用的Logistic映射、Henon映射及其复合映射作为实验对象, 分析不同参数取值时混沌映射所产生的流密码的随机特性、自相关特性、互相关特性、平衡性及游程的变化,为工程实际应用提供参数选择的参考.     

网络计划最低费用日程的一种新解法

根据网络计划的特点,在求解其最低费用日程时,引入最小割的概念,从而改进了该问题的求解方法。文中给出了解决问题的算法流程,并附有算例.此法运用较简便,且易于计算机计算,自动化水平高,因而便于有关人员采用.