论三峡水库“蓄清排浑”运用方式及其优化

泥沙问题是三峡工程的关键技术问题之一,在三峡工程论证和初步设计阶段提出水库采取"蓄清排浑"的运用方式,可以解决泥沙问题。2003年水库蓄水运用以来的实践表明,水库基本遵循了"蓄清排浑"调度运用原则,并根据上游来水来沙减少等新情况对水库运用方式进行了优化调整。本文系统分析了三峡水库"蓄清排浑"运行方式及其优化调整的利弊,包括提前5年实施175 m试验性蓄水、汛期水位动态变化、汛末提前蓄水等对水库淤积和坝下游河道演变的影响,提出了进一步优化水库调度方式,形成"蓄清排浑"运用的新模式,保持水库长期使用的建议,试图为三峡水库科学高效安全运用提供科技支撑。     

基于模糊谱聚类的不确定蛋白质相互作用网络功能模块挖掘

针对谱聚类融合模糊C-means（FCM）聚类的蛋白质相互作用（PPI）网络功能模块挖掘方法准确率不高、执行效率较低和易受假阳性影响的问题，提出一种基于模糊谱聚类的不确定PPI网络功能模块挖掘（FSC-FM）方法。首先，构建一个不确定PPI网络模型，使用边聚集系数给每一条蛋白质交互作用赋予一个存在概率测度，克服假阳性对实验结果的影响；第二，利用基于边聚集系数流行距离（FEC）策略改进谱聚类中的相似度计算，解决谱聚类算法对尺度参数敏感的问题，进而利用谱聚类算法对不确定PPI网络数据进行预处理，降低数据的维数，提高聚类的准确率；第三，设计基于密度的概率中心选取策略（DPCS）解决模糊C-means算法对初始聚类中心和聚类数目敏感的问题，并对预处理后的PPI数据进行FCM聚类，提高聚类的执行效率以及灵敏度；最后，采用改进的边期望稠密度（EED）对挖掘出的蛋白质功能模块进行过滤。在酵母菌DIP数据集上运行各个算法可知，FSC-FM与基于不确定图模型的检测蛋白质复合物（DCU）算法相比，F-measure值提高了27.92%，执行效率提高了27.92%；与在动态蛋白质相互作用网络中识别复合物的方法（CDUN）、演化算法（EA）、医学基因或蛋白质预测算法（MGPPA）相比也有更高的F-measure值和执行效率。实验结果表明，在不确定PPI网络中，FSC-FM适合用于功能模块的挖掘。     

基于卷积神经网络的驾驶员不安全行为识别

提出了一种基于卷积神经网络的驾驶员违规行为识别方法。首先，利用特定卷积神经网络对驾驶员的实时图像提取特征，然后并行对多种行为分别进行二分类。建立了一个真实场景下的驾驶员违规数据集，在此数据集上的测试说明了该方法的高效和良好的泛化能力。实验结果表明，该方法在约10万张图像的数据集中对打电话、吸烟、不系安全带3种行为分别达到了99.85%、99.62%、98.68%的识别率，同时使用当前较先进的Inception-v3和Xception模型测试，也获得了类似的识别效果。     

管束效应对含空气蒸汽冷凝传热影响数值分析

采用数值模拟的方法分析管束效应对管外含空气蒸汽冷凝传热的影响。基于3×3管束，分析了管间距在1.5d~5d（d为管径）范围内的管束效应及管间距对局部和平均冷凝传热性能的影响。在管间距为1.5d条件下讨论了管束结构对冷凝传热性能的影响。结果表明，管束效应包括高浓度空气层的抑制传热作用和管束抽吸效应的强化传热作用。随着管间距的减小，第2类和第3类传热管主要受高浓度空气层的影响，第1类传热管主要受管束抽吸效应的影响。当管间距为1.5d时，第2类和第3类传热管的传热系数分别比单管恶化了6%和29%，而第1类传热管比单管增加了2.5%；在1.5d管间距条件下，管束抽吸效应随管列数的增加而明显增大，导致管束平均冷凝传热系数（hb）逐渐增大。当管列数达到20列时，hb高于单管。      

含不凝性气体蒸汽浸没射流冷凝压力振荡实验研究

实验研究了不凝性气体（空气）含量、水温和蒸汽质量流速对蒸汽浸没射流冷凝压力振荡特性的影响，实验工况横跨冷凝振荡（CO）区和稳定冷凝（SC）区。结果表明：对于纯蒸汽射流，压力振荡主频随水温的升高而降低，振荡强度随水温的升高而升高；在CO区，振荡主频和振荡强度均随蒸汽质量流速的升高而升高；在SC区，振荡主频随蒸汽质量流速的升高而降低，振荡强度基本上不随蒸汽质量流速的变化而发生改变；对于含空气射流，随空气质量分数的增加，振荡主频总体呈下降趋势，振荡强度先迅速下降后小幅上升，在空气质量分数为0.05～0.1区域内振荡主频和振荡强度均存在极小值。