新型高效双管式石英炉膛的设计

设计了一种新型双管式石英炉膛,它由石英管与玻璃磨口阀、三通三支真空活塞及石英过滤片连接组成,且连接处用耐高温真空脂密封缝隙。这种新型石英双管炉膛管结构简单,体积精巧,拆洗方便;不仅减少了不锈钢材的用量,而且降低了制作成本;同时控温系统采用现代化多段智能程序温度控制仪,稳定性好,可快速升降温度;又因与外壁炉膛双层保温,使散热损失缩小;在烧结使用中,更换样品时既方便又快捷,效率高而且更实用,运行安全性能更好。     

开放性裂隙岩石三轴加载破坏前兆信息

含节理的岩质边坡开挖卸荷时易发生突发性失稳破坏,对含不同岩桥长度的花岗岩试件开展三轴加载试验,运用红外热像仪全程采集,引入温度特征粗糙度,研究含节理岩石试件三轴加载过程中临空面上平均温度变化和温度特征粗糙度变化特征,将温度特征粗糙度与声发射振铃计数率和应力应变曲线对比分析.研究表明:温度特征粗糙度在试件破坏前夕出现突跳现象,而此时平均温度无任何异常表现,温度特征粗糙度前兆性优于平均温度;温度特征粗糙度与声发射振铃计数率和应力应变曲线三者阶段性较为一致,温度特征粗糙度突跳现象均略提前于声发射振铃计数率陡增和应力应变曲线下降;不同岩桥长度试件的温度特征粗糙度变化特征较为一致,以此作为研究指标受节理长度影响较小.研究结果可为节理岩质边坡开挖卸荷防治提供理论参考.     

T型三通性能优化

通过理论计算和实际应用相结合,对影响T型三通综合性能的主要因素进行具体探讨,提出合理的性能优化方案,如在T型三通的气流汇合处安装各种形式的导流板等.通过这些措施在发电厂的应用和测试,验证了T型三通优化后的良好效果.     

基于不确定性的跳阶序贯三支决策模型

序贯三支决策模型作为一种能够有效处理不确定性信息的数据挖掘方法，采用了渐进的思维进行决策。然而，边界域可能存在部分不确定性较大的等价类，即便添加属性也无法准确划分，导致决策的分类精度降低，同时延迟代价较高。因此，通过条件概率来刻画等价类的不确定性，基于阴影集理论筛选不确定性较大的等价类，并对其采取跳阶延迟处理的方法，提出了基于不确定性的跳阶序贯三支决策模型。实验结果表明，所提模型与经典序贯三支决策模型相比，在分类性能上具有更好的有效性。     

车用三效催化转化器劣化性能数值模拟

基于车用三效催化转化器的劣化机理,深入分析了Pt颗粒平均直径、反应频率因子等三效催化转化器主要劣化性能参数.然后将劣化性能参数与化学反应机理相结合,建立了包含劣化过程的三效催化转化器反应模型,并进行数值模拟.结果表明80 000 km劣化后,化学反应失活因子在载体前部最小,储放氧反应失活因子则在载体中部最小,而Pt颗粒平均直径在中部最大,两端均减小,并且模拟值与实验值比较吻合,从而验证了基于劣化性能的三效催化转化器反应模型的有效性.     

基于连通性的三支密度峰值聚类算法

为了解决密度峰值聚类算法选择密度峰值点困难以及误分配的问题，基于流形的连通性，提出了一种改进的密度峰值聚类算法。通过使用三支密度峰值聚类算法，得到初始聚类结果与簇的边界点，根据这些边界点之间的连通性判断初始聚类之间的连接情况，并利用这些信息进行聚类结果融合。重复上述过程，每次迭代中在剩余数据里寻找密度峰值候选点，并将其纳入聚类过程，得到一种对流形数据友好的聚类算法。结果表明，所提算法在人工数据集和真实数据集上均有较好的表现，聚类准确度相较现有算法更高。基于连通性的三支密度峰值聚类算法可以在不计算路径距离的前提下，有效识别流形数据，大大降低了计算成本。     

融合云概念的粗糙Vague集的三支决策模型

Vague集是模糊集的扩展模型，从正反两方面来描述事物的不确定性，粗糙Vague集比粗糙模糊集更具有普遍性。目前，三支决策的阈值主要是由单个专家给出，不能反映认知过程中复杂的不确定性形式。针对这一问题，提出了一种融合云概念的粗糙Vague集的三支决策模型。使用基于密度中心的云概念群决策方法求解损失函数，不仅保证综合评价的精度，还为损失函数提供了新的语义解释。构建了粗糙Vague集的三支决策模型并揭示了其误分类代价随着粒度细化而单调递减的规律。通过实验验证了该方法的可行性，克服了现有模糊集在三支决策中对事物不确定性表达不够清楚的缺点。