正丁醇预混合气对直喷柴油燃烧的影响

在一台由轻型柴油机改装的正丁醇/柴油双燃料发动机上,研究了上止点附近喷射柴油条件下不同质量浓度的正丁醇预混合气对正丁醇/柴油复合燃烧及排放的影响规律.结果表明:缸内温度达到1 150～1 200 K时,正丁醇预混合气发生自燃,且自燃始点随着负荷和正丁醇喷射量的变化保持恒定;随着正丁醇喷射量的增加,燃烧持续期大幅度缩短,且放热率较高;在平均有效压力p_B≤0.50 MPa时,NO_x和soot排放均小幅度降低,HC和CO排放随正丁醇预混合气的质量浓度的增大呈线性增加;在p_B0.78 MPa时, HC,CO和NO_x排放几乎维持在纯柴油燃烧模式排放的水平,但soot排放大幅度降低.     

随机森林分类用于雷达信号预分选新算法研究

 现代战争中,雷达电子战环境越来越复杂,随着雷达种类的多样化和雷达脉间调制方式的复杂化,对信号分选的识别难度也愈加增大。本研究采用随机森林算法对脉冲描述字特征进行预分选,可自适应的对特征进行选择,并实现分类。随机森林由于可以自动进行特征选择,可对不平衡的数据进行误差平衡等优点,通过多决策树表决方式,可以迅速完成对大量数据快速训练。在脉冲丢失导致的部分特征损失的情况下,仍可以维持识别准确率。通过实验证明了本方法对雷达脉冲描述字特征进行预分选的有效性。     

预拉纤维复合板增强梁抗弯性能研究

采用四点弯曲试验研究了预拉纤维复合板板材加固钢筋混凝土梁的抗弯性能.设计了一个对比工况试验和两个加固工况试验,两个加固工况采用的预拉纤维复合板的纤维网格层数及其预拉力程度不同.试验过程中同步记录了荷载、挠度、跨中应变、纤维应变及裂缝的开展.结果表明:随着纤维网格层数的增加及纤维网格上预拉力的增大,梁的开裂荷载、屈服荷载和极限荷载均有明显提高,加固梁的极限承载力最大提高达41.5%,但延性有一定程度的下降.最后,基于截面极限平衡理论提出了一种复合板加固梁受弯承载力的计算方法.     

线-管式双极预荷电器的极间电场分布模型

电场分布是电除尘理论研究的核心问题之一。为提高对微细颗粒物的捕集效率,拟从理论上明确线-管式横向双极预荷电器这种新型电极结构的极间电场分布规律。基于高斯通量定律,建立了线-线电极的电场分布函数;根据电场叠加原理,推导出线-管式预荷电器极间电场分布模型;结合其电器电极结构对称分布特点,可划分为6个不同的荷电区域,分别采用线-管式预荷电器的极间电场分布模型进行求解。线-管式双极预荷电器内正、负电场对称分布有利于提高静电凝聚速率和除尘效率、减少累积电荷和抑制反电晕烧袋现象。     

高锰钢辙叉在机械冲击下的预硬化特性

采用自制机械冲击实验系统并建立有限元仿真模拟实际生产工况,系统性研究高锰钢辙叉在机械冲击功条件下的加工预硬化能力.结果表明:只有高于临界冲击功的情况下,高锰钢表面才能得到有效的加工硬化,而临界冲击功的大小则会随着材料组织结构的改变而改变;矩形冲击面易于控制冲击功大小,却无法使材料表面硬度均匀分布;以200 J/cm~2的冲击功冲击2次的预硬化工艺能有效提高高锰钢辙叉的表面硬度和硬化层深度,与传统的小能量多次冲击相比,在能达到良好加工硬化效果的同时,更有利于真实反映机械冲击情况下的加工硬化规律.     

基于改进高分辨率网络的人脸性别和年龄识别

针对目前利用人脸特征进行性别和年龄识别率较低的问题, 提出一种基于改进高分辨率网络(improved high-resoultion net, IHRNet)的新方法. 首先, 在IHRNet中融合具有少量参数和较高识别率的MobileNetV3结构, 结合高分辨率网络自身具有的多尺度特征提取优势, 有效提升了人脸特征识别的准确率; 其次, 为降低过拟合风险, 网络先采用IMDB-WIKI人脸数据集进行预训练, 然后加载预训练模型在Adience人脸数据集中进行训练和测试; 最后, 与ResNet50,HRNet,MobileNetV3三种同类算法进行对比. 实验结果表明, IHRNet在年龄及性别识别上的准确率分别高达82%,95%, 比同类算法分别平均提升9%和3%, 且参数量较未改进时下降36%, 验证了改进算法的有效性.     

图文决策融合的多模态电商垃圾评价检测

现有的电商垃圾评价检测方法大多基于对评价文本信息进行分析,难以有效检测带有图片的多模态垃圾评价,为充分利用评价的图片和文本内容,提出了基于Transformer双向编码表示(bidirectional encoder representa-tions from transformer,BERT)和宽残差网络(wide residual networks,WRN)的图文融合决策检测方法.该方法利用评价文本对经过预训练的BERT模型进行微调训练,经过表示学习分类得到文本评价类别向量,使用宽残差网络对评价图片进行特征提取和分类并输出图片类别向量,将得到的对应评价图文类别向量共同输入启发式决策融合分类器,对多模态评价整体进行预测分类.使用真实电商评价数据集进行实验表明,相比面向评价文本的分类方法,图文融合决策检测方法对多模态评价分类的精准率提高4.44％,召回率提高2.12％,Micro-F1提高3.67％,结果证实该方法能够对多模态垃圾评价进行有效检测.     

基于模糊自适应PID的无人驾驶车辆路径跟踪控制

在无人驾驶车辆路径跟踪控制过程中,针对控制对象发生变化时传统PID控制器难以对其控制参数进行实时调整的问题,提出一种以预瞄理论为基础的模糊自适应PID控制方法.以前轮转角作为控制系统的输入,设计基于横向偏差和航向偏差的模糊自适应PID路径跟踪控制器.分析量化因子和比例因子的选取原则,利用模糊理论对PID参数进行自适应调整;基于Carsim与Simulink对所提算法进行联合仿真实验.仿真结果表明:模糊自适应PID较传统PID改善了控制器的动态性能且具有较好的自适应能力.