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。     

自主式交通系统功能架构优化密度峰值聚类算法

自主式交通系统(autonomous transportation system, ATS)是为应对主动式智慧交通发展趋势而提出的新一代交通系统。为科学合理地构建ATS功能架构,提出了一种面向多属性文本的优化密度峰值聚类算法(density peaks clustering, DPC)。该算法结合交通系统功能架构的基本特征,通过改进的词频-逆向文档频率算法与文本向量空间模型,将多属性文本转化成空间维度坐标。再利用高斯函数和决策值优化DPC算法进行聚类,并结合轮廓系数对聚类结果进行评价。为了检验算法的合理性,在ATS道路自动驾驶场景下,基于道路载运工具运行服务域、交通基础设施管理服务域和交通安全管理服务域的功能数据集进行了算例分析,依据聚类结果绘制功能架构图。架构图由自主感知-自主学习-自主决策-自主响应4层构成,验证了ATS应用场景中功能架构优化算法的可行性和合理性。算例结果表明：该算法的构建具有鲁棒性,算例轮廓系数整体均值为0.84,与原算法相比解决了聚类过程中聚类中心难以划定的问题;与原智能交通系统中的各架构设计相比,该功能架构更具有层次性和逻辑性。该优化算法能够促进新一代交通系统...     

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Bert股吧舆情分析的特征融合股价走势预测研究

传统股价预测模型往往只考虑时序性数据且局限于模型自身机制,而忽略舆情对股价的影响,导致预测精度不高,针对该问题,提出基于 Bert 股吧舆情分析的特征融合预测模型对股价收盘价进行涨跌幅预测。 首先,采用Bert 自然语言处理对股吧舆情以及公司公告政策进行情感分类,并转化为虚拟变量,构建金融舆情情感特征库;然后将金融舆情特征库和时序性数据合并构建特征融合矩阵;最后输入长短期记忆网络模型(LSTM)进行股价收盘价预测,并得出股价的涨跌结果。 以华银电力(600744. SH)为例进行实证分析,实验结果表明:引入股票情感特征后的模型,得到的股价走势准确率上升了 8. 63%,预测收盘价的回归指标 FMAPE FRMSE 分别下降了 23. 59%、22. 9%,R2 提高了 8. 11%,证明引入新的舆情情感特征在实际预测中能提高股价预测的准确率,可以作为精准预测股价走势的手段。     

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.     

Cholecystokinin is not a major regulator in the digestive system in the chicken

To find out whether physiological concentrations of cholecystokinin (CCK), a gastrointestinal hormone in mammals, are also active in chickens, the pancreatic amylase secretory response to CCK-8 was investigated in vitro. Rat pancreatic acini responded to the physiological concentration of CCK-8, but in chickens amylase release was induced at a concentration of CCK-8 1000 times higher than that observed in rats. In another experiment, biliary flow was tested with several doses of CCK-8. The bile flow was stimulated in a dose-dependent fashion, but a significant enhancement was not obtained at a concentration of 0.5 g CCK-8/kg body weight, which was considerably higher than physiological ones. It is concluded that endogeneous CCK does not have an important role in the digestive system in the chicken.