车用涡轮增压器压气机的气动噪声机理

通过非定常流场数值计算分析压气机内部流场特性,利用宽带噪声模型计算压气机的近场噪声,对比分析近场气动噪声的形成机理. 用有限元法将流场计算获得的内部压力脉动作为边界条件,分析压气机的远场噪声,探明其频域特性,并进行噪声检测试验,验证仿真结果的准确性. 研究结果表明：湍流强度是气动噪声形成的关键因素,且叶轮出口区是压气机的核心噪声源;压气机的远场噪声以宽频噪声为主.     

双模式消声器气流再生噪声试验与仿真

为探究双模式消声器气流再生噪声,搭建了消声器试验台架,采用双传声器传递函数法和消声器静态传递损失法,在不同进口流速下,测量了双模式消声器在阀门关闭和打开状态下出口端气流再生噪声入射声功率和尾管噪声。试验结果表明,阀门打开时气流再生噪声与尾管噪声均降低,出口端气流再生噪声入射声功率最高下降1.1dB,尾管噪声最高下降2.3dB,直接验证了双模式消声器有助于降低气流再生噪声的特点。在试验基础上,建立了双模式消声器三维模型,通过Fluent有限元软件对消声器内部流场进行数值仿真,获得了消声器内部压力、气流流速及湍动能的分布特性。仿真结果表明,阀门打开时消声器内部压力、气流流速及湍动能均比阀门关闭时低。仿真和试验结果基本吻合。     

京津冀结合部生态用地变化及驱动力研究

生态用地是维持人类健康和社会可持续发展的重要载体,对生态用地变化及驱动力进行研究有利于更好地进行区域生态规划和生态文明建设。本文利用2005年、2010年和2015年土地利用遥感监测数据,以地理学第一定律为理论基础构建生态用地变化空间自相关模型,对京津冀结合部生态用地变化及其扩展机理展开分析。结果表明:(1)截止到2015年,京津冀结合部生态用地面积为13 049.71 km~2,其中耕地占52.42%,林地、草地和水域分别占32.26%、10.05%和5.27%,耕地主要集中分布在研究区南部平原区,北部山区林地集聚;(2)研究期间,生态用地减少193.13 km~2,主要流失方向为建设用地;(3)生态用地和建设用地的空间自相关性均有所提高,空间聚集性逐渐加强;(4)人口密度、农机总动力、粮食单产是导致生态用地变化的主要因子,说明人口集聚程度、农业机械化水平及耕地利用效率对生态用地有重要的影响。优化资源结构及改善土地利用方式对促进区域可持续发展和生态文明建设具有重要意义。     

基于密集城市街道的车载衰落信道模型研究

为了开发准确高效的传播信道模型,针对城市密集街道中车对车(V2V)移动通信环境,在传统的T型交叉路口模型的基础上进行改进和拓展,提出了十字路口场景下的空间信道模型,同时在发射端和接收端配置矩形天线阵列以研究通信系统性能。该模型考虑了发射机和接收机的视距路径、单点散射路径和双点散射路径,研究了发射角和接收角的确切关系。基于这种关系,推导出空间互相关函数、时频互相关函数、时间自相关函数以及频率相关函数的解析表达式。此外,还分析了模型参数对V2V通信系统性能的影响。仿真结果与以往衰落模型对比表明了本模型的实用性,有利于未来车载通信系统的设计与分析。     

面向多模态图像的广义辅助相关投影方法

多模态图像是同一目标的多种图像,面向多模态图像的子空间投影是机器视觉领域的热门研究课题,然而已有的多模态子空间投影仅仅利用投影方向来实现测试样本的子空间投影,忽略了测试和训练样本间的近邻关系,这种关系能够有效增强识别性能。为此,基于相关分析理论和图的光滑性准则,提出了一种新的广义辅助相关投影方法,即多模态广义辅助相关分析,该方法能够从多模态训练样本中学习每个模态对应的相关投影方向,并利用光滑性辅助的广义优化模型,显示地嵌入了测试和训练样本之间的局部结构信息,从而有效增强了相关特征的鉴别力。大量的实验结果已经展示了该方法的优越性。     

基于地理加权相关的区域经济与民航运输空间关系分析

【目的】以第三产业增加值为经济增长需求指标,以旅客吞吐量、货邮吞吐量为民航运输生产供给指标,分析区域经济增长与民航运输生产的空间关系。【方法】使用地理加权相关分析计算地理加权相关系数,使用经验正交函数分析空间相关性变化的主要空间分布模式。【结果】第三产业与民航运输的空间相关性整体呈东部弱-西部强分布结构;近年来,第三产业与民航运输生产的空间相关性整体呈减弱变化趋势,中西部地区二者相关性逐年减弱是导致全国空间相关性减弱的主要驱动因素;通常情况下,省市经济规模越大,则它的第三产业与民航运输的相关性越弱。【结论】受经济产业活动聚集效应影响,东部发达省市经济增长对民航运输的依赖性普遍较弱,中西部省市对民航运输的依赖性较强;尽管近年来全国尺度上经济活动对民航运输的依赖性逐年减弱,但在经济增速放缓背景下,民航运输对中东部省市经济增长的拉动作用逐年增强。     

潍坊学院校园声环境监测与评价

通过对潍坊学院不同功能区不同时间段的环境噪声值进行实地监测,计算出等效连续噪声值,并将监测结果与声环境质量标准进行对比来评价校园环境噪声的污染现状。结果表明:校园整体声环境质量良好,大部分区域声环境达标。校园整体噪声值外高内低,由校园外围向校园中心逐渐递减。工作日噪声值高于休息日;校园噪声值与是否处于工作日的相关性较显著,但与监测时段相关性不大。     

非均匀噪声环境下分布式IVI-CFAR检测算法

为了解决传统分布式VI-CFAR(variability index-constant false alarm rate)和OS-CFAR(order statistic constant false alarm rate)算法在多杂波干扰环境下检测性能严重下降的问题,提出了一种分布式IVI-CFAR(improved VI-CFAR)检测算法。在VI-CFAR的基础上,引入双参考窗和双参量,通过各子参考窗参量与对应门限的比较,判断子参考窗中参考单元的分布情况,从而选择相应的参考单元集和检测器估计背景噪声功率。经过仿真对比,在单杂波和多目标干扰环境下,分布式IVI-CFAR算法检测性能接近于分布式VI-CFAR和OS-CFAR算法;在多杂波干扰环境下,分布式IVI-CFAR算法检测性能优于分布式VI-CFAR和OS-CFAR算法,采用“OR”融合规则时,检测性能最优。结果表明,提出的分布式IVI-CFAR算法在非均匀噪声环境下,均具有较优的检测性能。     

一种基于IMM-ABSE算法的锂离子电池组SOC估算

信号噪声干扰、电池模型对温度与老化的适应性及单体不一致性等因素直接影响电池组电荷状态(State of Charge,SOC)估算精度.为实现锂离子电池组SOC的准确估计,提出了一种使用交互多模型(Interacting Multiple Model,IMM)和自适应电池状态估计器(Adaptive Battery State Estimator,ABSE)相结合的估算方法.首先,基于电池组综合特性建立电池交互模型,通过ABSE对单体SOC进行估算并嵌入IMM模型中.然后,计算各模型的信息分配因子,并根据信息分配因子对各模型的SOC进行概率融合,得到精度较高的电池组SOC.最后,在不同温度的组合工况下,评估该算法的鲁棒性和普适性.实验结果表明,该方法适用于系统输入信号存在噪声、全气候工况和单体间存在不一致性的环境,在有效充放电期间平均误差小于2%.     

带有学习效应的多阶段混合流水车间调度问题研究

[目的]研究考虑学习效应和顺序相关调整时间的多阶段混合流水车间调度问题.[方法]针对该问题的特点,建立以最小化最大完工时间和总能耗为目标的混合流水车间调度问题模型,同时设计一种改进的混合蛙跳算法进行求解.采用不同规模的测试问题对提出的算法进行测试,并与另外3种算法进行对比.[结果]提出的算法的效果均优于另外3种算法.此外,不同的学习率对调度目标的影响存在差异.[结论]该研究对企业提高生产效率和节能降耗的 目标有一定的指导意义,可为企业在制定生产调度方案时提供决策支持.