凹坑板式空气预热器的传热特性及多目标优化

以全焊接型凹坑板式空气预热器为对象,基于最优设计试验方案,运用Workbench Fluent软件数值模拟凹坑板片特征结构参数对传热流阻性能的影响。基于参数敏感度分析,得到单因素作用下对传热流阻性能的影响程度为凹坑的纵向间距>长轴>横向间距>深度。基于响应曲面法分析,得到多因素协同作用时,凹坑之间的结构参数横纵距对性能影响比凹坑自身的结构参数深径比大。基于遗传算法以摩擦因子f最小、努塞尔数Nu与综合换热因子J_F最大为优化目标,得到给定范围内的3组较优结构组合。     

自动网格体系在柱体绕流大涡模拟中的适用性评估

为了评估基于snappyHexMesh方法生成的自动网格体系在二维柱体绕流大涡模拟中的适用性,比较了该自动网格体系与人工网格体系对于Re为3 900圆柱绕流和Re为22 000方柱绕流的数值模拟结果。通过设置合理的计算域以及数值格式,采用snappyHexMesh自动网格以及人工网格的算例都表现出良好的数值稳定性。将不同网格体系的数值模拟结果与物理试验结果进行对比,结果表明,采用snappyHexMesh网格可以提高数值求解效率;圆柱绕流对网格体系的变化比较敏感,不同密度的snappyHexMesh网格会显著影响圆柱气动力特征以及尾流区域的流场结果;snappyHexMesh网格体系可以准确预测方柱绕流,在方柱绕流大涡模拟中具有相较于圆柱绕流更好的适用性。     

基于SSA-LSTM-GF的混凝土坝变形预测方法

针对混凝土坝变形分析预测的复杂性,应用相空间重构思想和融合建模理念,提出了一种基于SSA-LSTM-GF的混凝土坝变形分析预测方法。SSA-LSTM-GF方法利用奇异谱分析法(SSA)将变形实测数据序列分解为趋势分量、周期分量和剩余分量,并将剩余分量视为噪声分量予以剔除;采用长短期记忆神经网络(LSTM)模型和高斯拟合(GF)算法分别进行周期分量和趋势分量的分析预测,并将二者结果进行叠加重构,得到最终预测结果。实例验证结果表明,SSA可以达到较好的数据分解和消噪效果,LSTM模型针对周期分量的预测性能优越,GF算法能够很好地实现趋势分量的拟合预测和部分信息的挖掘提取,LSTM模型和GF算法的成果重构效果良好,SSA-LSTM-GF方法具有一定的可行性和应用价值。     

应用禁忌粒子群算法的车间调度及其并行化实现

为了解决批量生产、制造、装配等车间调度问题,基于Hadoop集群,提出应用禁忌粒子群算法的车间调度及其并行化实现.以某装载机制造车间最小化完成时间为目标,通过使用禁忌粒子群算法对车间调度问题进行求解.结果表明：在车间批量大的情况下,禁忌粒子群算法可得出有效的调度方案,避免算法陷入局部最优解.与现有的智能算法相比,禁忌粒子群算法更有利于实现全局最优解.     

一种磁流变弹性体执行器的联合优化方法研究

磁流变弹性体（magnetorheological elastomer, MRE）执行器作为智能减振应用系统的核心元件,其结构的优化是决定执行器性能上限及系统控制成效的关键。针对目前MRE执行器优化方法及理论研究欠缺的问题,文中面向一款横向隔振的MRE执行器,基于其机械结构和有效磁路,以优越磁控性能、低功耗和快速响应时间为优化目标,提出了一种新的MRE执行器联合参数优化方法。首先,基于MATLAB和COMSOL的联合仿真,将遗传优化算法和电磁有限元分析方法进行有效结合,实现对MRE执行器的优化编程;其次,完成对器件的全局尺寸结构优化设计,使得器件具备优越磁控性能（526.21 mT）、低功耗（44.05 W）及快速响应（5.43 ms）;最后,通过搭建测试系统对优化后装配的MRE执行器进行测试和评估,验证了文中优化方法的可行性和有效性。提出的联合优化方法不仅适用于MRE执行器结构,还可为多领域减/隔振应用的共性MRE器件优化设计提供理论参考。     

基于量子微粒群优化算法的半透明介质光学参数反演

针对半透明介质光学参数估计问题,建立了脉冲激光辐照下半透明介质光学参数反演模型,采用量子微粒群优化(QPSO)算法反演了折射率和吸收系数,分析了测量误差、热物性参数对反演结果的影响,并利用敏感性分析揭示了反演精度与测量误差的关系.计算结果表明：建立的反演模型和采用的QPSO算法可以精确估计折射率和吸收系数,即使人为添加10%的测量误差,反演结果依然具有较强的鲁棒性和准确度.本研究可为半透明介质物性参数获取提供技术参考.     

带背景激波系的凹腔流动特性研究

凹腔作为超燃冲压发动机的一种火焰稳定器受到广泛关注,凹腔剪切层与背景激波系的相互作用影响凹腔火焰稳定器的性能。为深入分析背景激波系对凹腔流动的影响,设计了长深比为13.3的闭式凹腔,将凹腔模型前缘激波和风洞上壁面干扰激波作为背景激波系,在Ma=2的直连式风洞中开展了背景激波系与凹腔剪切层的相互作用的试验,采用高速纹影系统对瞬态流场进行了捕捉,重点关注背景激波系和凹腔剪切层的动态变化特性。采用纹影序列的本征正交分解来研究流场中的主要相干结构,采用快速傅里叶变换和连续小波变换对流场的频率域特征进行了分析。结果表明：在背景激波与剪切层相互作用下,激波结构产生大尺度振荡,凹腔内流动结构产生小尺度脉动。通过对激波位置的傅里叶变换分析,发现激波振荡的主导频率集中在90～400 Hz的范围内。通过对纹影图像的空间傅里叶变换分析,发现5 kHz以下的流场振荡主要由激波振荡引起,5 kHz以上的流场脉动主要由凹腔内流动结构引起。     

老龄化背景下城轨换乘站客流组织仿真分析

针对人口老龄化背景下的城轨换乘站客流组织问题,从影响因素分析出发,量化老年乘客生理特征对乘客行动力影响的外在表现,并运用社会力模型描述换乘站内行人运动。借助AnyLogic仿真软件,以重庆市某换乘站为实验对象构建地铁换乘站仿真模型。通过设计多场景仿真实验,结果发现老年乘客比例对站内客流速度、进站时间、换乘时间都有明显影响,尤其是在站内客流瓶颈处和高差变化处的影响更为明显。最后,对适老背景下城轨车站设计和运营提出针对性建议。     

水力旋流分离器在油水分离领域的研究进展

水力旋流器利用密度差实现两相分离,具有结构简单、分离效率高等优点,因此在原油预脱水处理等油水分离领域得到广泛应用。 鉴于此,通过分析和收集水力旋流器相关文献,对油水分离领域水力旋流分离器的研究现状进行了阐述和总结,包括水力旋流分离器的发展历程、基本结构、内部流场和工作原理等相关方面;同时,对油水分离领域不同类型的水力旋流分离器进行了对比分析,发现在水力旋流器的结构参数优化以及内部液体流动规律等方面,单一结构的参数优化或单一、静态的系统分析不能系统全面地反映实际复杂工况。 因此,将计算机仿真模拟和相关先进检测技术相结合,用于旋流器的参数优化、内部液体流动规律分析以及构建预测模型等方面,对于旋流器的结构设计优化、分离效率提升等方面意义重大;另外,目前的研究多着重于旋流器的结构和流体特性等方面,对于旋流器内部的磨损、疲劳损伤等方面的研究较为缺乏;最后,对水力旋流分离器在油水分离方面研究的不足和发展方向进行了分析和展望。     

基于词-标签概率的多标签文本分类研究

针对多标签文本分类任务中如何有效地提取文本特征和获取标签之间潜在的相关性问题,提出一种CNN(convolutional neural networks)结合Bi-LSTM (bi-directional long short-term memory)的模型.首先,通过CNN网络和最大池化提取文本的特征;然后,利用训练的Labeled-LDA(labeled latent dirichlet allocation)模型获取所有词与标签之间的词-标签概率信息;接着,使用Bi-LSTM网络和CNN网络提取当前预测文本中每个词的词-标签信息特征;最后,结合提取的文本特征,预测与当前文本相关联的标签集.实验结果表明,使用词-标签概率获取文本中词与标签之间的相关性信息,能够有效提升模型的F1值.