600MW超临界W火焰锅炉流动不稳定性数值分析

建立了适用于超临界锅炉流动不稳定性分析的通用数值计算模型,编写了以Fortran语言为基础的流动不稳定性数值计算程序,对程序进行验证后,采用时域法对600 MW超临界W火焰锅炉的流动不稳定性进行了模拟。计算得到了W火焰锅炉的水动力特性曲线,并研究了系统参数对其动态流动不稳定性的影响。结果表明:该模型对模拟超临界水流动不稳定性具有一定的可靠性;在0.09~0.3kg/s的流量参数范围内,压降-流量特性曲线始终为单值关系,静态流动不稳定性不会发生;当进口压力由25MPa增大到27MPa或进口流量由0.091kg/s增加到0.1kg/s时,流量脉动的振幅逐渐减小,表明增加进口压力或进口流量锅炉的稳定性提高;当进口阻力系数由10减小到0.5或出口阻力系数由1增大到5时,流量脉动的振幅逐渐增大,表明减小进口阻力系数或增大出口阻力系数锅炉的稳定性降低。     

基于交通信号灯信息的混合动力汽车节能预测控制方法

针对传统混合动力汽车控制方法不考虑已知道路交通信号灯信息对车辆能量管理影响的问题,提出了基于交通信号灯信息的混合动力汽车节能预测控制智能优化策略。通过建立混合动力汽车系统的简化模型,并采用连续广义最小残量方法求解模型预测控制问题。运用MATLAB/Simulink进行仿真,仿真结果验证了交通信号灯信息模型的有效性,以及所设计的模型预测控制算法大幅度提高混合动力汽车的燃油经济性的能力和实时控制性能。研究结果表明所提出的控制策略可以实现车辆行驶轨迹的优化控制,显著提高了车辆的燃油经济性,并满足系统的实时最优控制要求。     

基于灰色残差马尔科夫模型的河南省小麦生育期旱涝灾变预测研究

介绍了残差灰色预测模型的原理和建模方法,应用马尔可夫状态转移矩阵对残差灰色预测模型进行了改进,并将此模型应用于河南省小麦生育期旱涝灾变的预测中.结果表明,改进的预测模型精度较高,比传统灰色模型预测效果好.     

一种自适应步长的复合梯度加速优化算法

自适应步长加速(Adam)类算法由于其计算效率高、兼容性好的特点，成为近期相关领域的研究热点.针对Adam收敛速度慢的问题，本文基于当前梯度、预测梯度以及历史动量梯度，提出一种新型Adam类一阶优化算法——复合梯度下降法(C-Adam)，并对其收敛性进行了理论证明.与其他加速算法的区别之处在于，C-Adam将预测梯度与历史动量区别开，通过一次真实的梯度更新找到下一次迭代更精准的搜索方向.利用两组常用测试数据集及45钢静拉伸破坏实验的实验数据对所提算法进行验证，实验结果表明C-Adam与其他流行算法相比较具有更快的收敛速度及更小的训练损失.     

基于扰动状态概念的煤蠕变本构模型

针对煤矿井下条带法开采留设的煤柱在覆岩压力作用下随着时间推移易发生蠕变现象,考虑到传统蠕变模型难以描述煤体蠕变各个阶段的损伤特性,基于扰动状态概念的理论,选用Kelvin模型描述材料的相对完整状态,将Burgers模型中的黏壶元件用非线性黏壶元件代替描述材料的完全调整状态,引入Weibull分布函数,选取以时间为自变量的扰动因子函数,建立了以扰动因子为权函数的煤体蠕变全过程的本构模型.同时,利用煤样室内蠕变试验数据对基于扰动状态概念下煤体的蠕变模型参数进行了辨识,验证了该模型的合理性,且相对于传统模型有较好的协调性,能够更有效地描述煤体的初始、稳定和加速蠕变阶段的蠕变规律.     

一种电力网络潮流计算的综合算法

针对牛顿-拉夫逊法对初值要求严格,迭代速度快的特点,利用电力网的结构特点,使用高斯-塞得尔迭代法的第一次迭代结果作为牛顿-拉夫逊法的计算初值。这样既解决了牛顿-拉夫逊法对初值要求高的问题,又提高了收敛速度。计算结果表明,综合算法在迭代次数和收敛速度上有优势。     

具有间隙的二元机翼自激振动的数值分析

利用Runge-Kutta法分析了具有不对称间隙的二元机翼自激振动的动力学响应，研究了当U^*/Ul^*从零逐渐增大到1时系统的周期运动和混沌运动，发现在不对称分段线性系统中存在复杂的运动形式，其中包括从P-1到P-2的倍周期分叉，P-4到P-2，P-2到P-1的倒分岔，同时存在混沌运动形式，而且不同的初值条件所对应的运动形式也有所不同．给出了全局分岔图、局部分岔图、混沌运动的功率谱密度图及3种周期运动的时间历程曲线和相平面图，对于实际的飞行结构设计具有重要的指导意义。     

企业集团的隐性知识传播模型研究

针对隐性知识的特征及其传播特点。从数量化角度应用系统动力学方法。建立企业集团成员企业之间隐性知识传播的微分动力学模型；给出判别隐性知识在集团内部能否传播的阈值条件；分析影响隐性知识传播的主要控制参数；指出改进隐性知识传播效率的路径。     

SV模型参数估计的经验特征函数方法

计算基本SV模型和杠杆效应SV模型的联合特征函数，借助经验特征函数方法估计这两个SV模型。使用上海和深圳股票指数收益数据进行实证研究，结果表明经验特征函数方法是一种简单易行的估计SV模型的方法。