轨道交通驾驶室地板声学优化设计

针对某轨道交通驾驶室内噪声水平较高的问题,建立驾驶室车体声固耦合有限元模型;建立地板结构有限元模型并进行隔声量仿真计算,与地板样件实测值对比,验证有限元模型中地板结构仿真的有效性;进一步建立驾驶室车体声固耦合有限元模型并与实测数据对比验证此模型的有效性;通过实测试验优选出新的地板结构设计方案,在建立的有限元模型中应用这一地板设计方案;最后得出结论,优化的地板结构设计方案能够明显改善驾驶室内噪声。     

基于多物理场耦合方法的变压器绕组振动仿真与试验研究

为了研究电力变压器绕组的振动特性,针对S11-M-500/35型变压器,基于多物理场耦合仿真的方法,建立了电力变压器三维仿真模型,对电力变压器电场、磁场和结构力场进行耦合仿真.仿真得到变压器在一次侧通过额定负载电流的情况下,二次侧的电压、电流值,铁芯、绕组的磁场分布以及变压器器身的振动值.为了验证仿真模型的准确性,针对变压器样机进行额定负载试验,并测试变压器器身的振动信号.分析表明,仿真结果与试验数据吻合良好,为变压器的优化设计和故障诊断提供了依据.     

重要特征选择和局部网络拓扑嵌入的社区发现算法

寻找网络中连接紧密的、稳定的社区，对网络大数据的挖掘和分析具有重要的意义和价值.节点属性和网络拓扑对社区发现都有重要的影响，由于真实网络中的节点属性维度大，找寻重要属性困难，而且和深层次的结构信息又不易进行高效整合以进行社区划分.为了有效地提取节点的重要属性信息，并和局部链接拓扑信息深入融合，根据矩阵分解，提出了基于特征选择和属性网络嵌入的社区发现算法.首先采用节点的联合相似度潜在表征指导特征选择，筛选出重要的属性后与原拓扑组成新网络，然后将新网络通过融合邻居信息的属性网络表征学习映射成节点低维向量，最后对该嵌入向量进行聚类从而实现社区划分.在真实网络数据集上与其他代表性算法进行比较，实验结果表明所提算法具有良好的特征选择性能和社团划分性能.