非平稳条件下基于贝叶斯网络的内涝风险评估和管理方法

受非平稳条件因素(如气候变化、城市化)的影响,近几年内涝灾害频发。以Z市某地块为研究区域,借助地理信息系统(ArcGIS)和暴雨雨洪管理模型(SWMM)实现研究区排水管网的水动力模拟。在不同降雨情境下,比较分析现状系统及不同改造方案下的系统溢流量等信息,计算内涝风险指数。采用贝叶斯网络分析工具(Bayes Server)对引发内涝风险的主要因素进行推理、识别和分析,进而构建内涝风险评估模型。该模型便于决策者根据设计需求,结合各因素的不确定性范围和发生概率值,综合选取最适合的改造措施,优化市政排水防涝规划,为市政基础设施建设提供了依据。     

两相流测量技术研究

两相流测量技术对理解与预测流体动力学、过程操作与控制、分析与优化流体控制装置等都有重大意义.本文根据在测量过程中是否对流体产生干扰将其分为干扰式和非干扰式测量技术,并从两个方面综述了现有的技术手段和工作原理,总结了各类测量技术的可测量参数类型、应用限制、时间和空间分辨率等.此外,本文还分析了两相流测量的难点与未来发展方向,旨在为复杂工业过程中的过程参数检测提供一定的参考和指引.     

基于密度聚类的光条中心线提取方法

为了解决线结构光3维测量中噪声光斑对提取精度的影响，采用了密度聚类灰度重心提取算法提取激光光条中心线。该方法由中心线预提取以及中心线最终提取两阶段组成，预提取阶段实现对激光与光斑两者中心线的同时提取，最终提取阶段采用基于连通性的密度聚类算法完整保留激光中心线并剔除噪声光斑。在仿真实验阶段，对大小为600pixel×600pixel、含有激光中心线的图像进行了加噪处理，并使用提取结果与真实中心线之间各点的均方根误差以及运行时间作为考察标准进行了实验研究。结果表明，该方法与传统灰度重心法相比，在高亮度各向异性光斑、高亮度小面积光斑、高亮度点噪声图像的均方根误差分别降低了12.59pixel，15.12pixel和83.36pixel，时间复杂度分别提高了0.383s, 0.412s和0.416s。该方法与传统灰度重心法相比具有更高的提取精度、近似的时间复杂度，且对噪声光斑具有较好鲁棒性，可以在噪声光斑图像中完整提取出光条中心线。     

基于热负荷自动调节的延迟焦化加热炉三点注汽量智能优化

针对国内某炼油厂延迟焦化加热炉三点注汽问题，采用热负荷自动调节的算法进行了研究。运用该模型方法，分析了三点注汽量对加热炉热负荷和炉管结焦系数的影响，发现三点注汽量的改变均会对热负荷和炉管结焦系数产生影响，主要表现为提高注汽量将会提高热负荷，同时降低结焦系数；第1点注汽量和第2点注汽量对热负荷和结焦系数的影响较强，第3点注汽量对热负荷和结焦系数的影响较弱。在实际操作中，加热炉中的结焦程度既不能太强也不能太弱，合适的结焦系数能够保证正常开工周期里炉管不结焦，也能保证瓦斯、注汽量等参数的合理分配。通过对热负荷、注汽量的智能分配，可得到不同原料油加工负荷条件下更加合理的装置运行方案。     

复合酶法提取黄秋葵可溶性膳食纤维的工艺优化及其理化特性、结构表征

以黄秋葵果荚为原料,采用复合酶法提取可溶性膳食纤维(soluble dietary fiber,SDF),通过单因素实验,探究不同因素对黄秋葵SDF得率的影响。在单因素实验的基础上进行响应面分析,得到复合酶法制备黄秋葵SDF的最优条件;并测定所得黄秋葵SDF的理化特性,并对其进行结构表征。结果表明:在料液比1:24 g/mL、复合酶添加量1.8%、酶解时间54 min、酶解温度62℃的提取条件下,黄秋葵SDF得率达到最大值,为10.94%,与预测值之间的相对误差为1.48%。黄秋葵SDF的持水力、膨胀力和持油力分别为5.61 g/g、3.35 mL/g和4.88 g/g,良好的理化特性使其具有成为通便保健食品原料的潜力。黄秋葵SDF的微观结构显示,经过酶的作用,黄秋葵SDF表面的淀粉类物质被充分除去;黄秋葵SDF的晶体结构符合纤维素I晶型的特征,其红外光谱图线符合膳食纤维类物质的典型特征。     

改进Elman神经网络在短期热负荷预测中的应用

热电厂的短期热负荷预测在城市集中供暖中起着至关重要的作用,直接影响热电厂的经济效益和热能利用率。电厂的短期热负荷一般采用神经网络预测模型进行预测,而BP神经网络应用最为广泛。Elman神经网络算法在BP神经网络基础上加入了承接层,作为一步延时算子,实现记忆能力,使系统具备适应时变能力,增强系统全局稳定性。但Elman神经网络算法模型的构造依然需要大量样本的支撑,而且输入层的变量多,导致预测时间依然很长,收敛速度慢。该文在Elman神经网络预测前,进行了相关系数预处理和对样本中异常值的平均化预处理,通过数据归一化运算,使Elman神经网络输入层变量大幅减少。仿真实验表明,改进的Elman神经网络算法使预测模型快速寻优,减少预测时间的同时明显提高预测精度。     

双盘式磁力耦合器振动噪声分析与实验研究

为了在双盘式磁力耦合器设计阶段分析振动噪声特性,优化双盘式磁力耦合器设计,提出了一种利用模态叠加原理来分析其振动噪声的方法。双盘式磁力耦合器具有高转矩密度与高效率等优势,因此逐渐发展成为煤矿机械柔性传动装置。由于双盘式磁力耦合内部的转子磁场非正弦分布以及涡电流谐波等因素影响,双盘式磁力耦合器输出转矩中不可避免的存在波动。若根据计算得出的双盘式磁力耦合器的电磁振动噪声特点,在设计时选取振动噪声小的参数进行优化组合,可在实际中降低其电磁振动及噪声,有利于减少制造成本。本文结合双盘式磁力耦合器的结构特征,提出了一种模态叠加响应法计算电磁振动噪声,建立了其电磁径向力的解析模型,并在多物理场耦合作用下分析主要电磁径向力波在工作频率内的谐波响应,最后在额定功率为55 kW双盘式磁力耦合器实验台上进行试验验证。基于麦克斯韦张量法,建立了双盘式磁力耦合器的径向电磁力解析模型,并得出0阶与10阶电磁径向力波是产生振动噪声的最主要原因;利用多物理场耦合分析法进行谐波响应NVH特性分析,结果显示0阶力波的振动加速度与形变量均大于10阶力波的振动加速度与形变量,因此双盘式磁力耦合器的电磁振动主要来源于0阶力波;在额定功率为55 kW,最高转速为1 500 r/min的双盘式磁力耦合器实验台进行振动测试,试验结果显示在1 500 r/min时,试验得出的最大振动峰值及频率约为35 m/s^2和4 950 Hz,与有限元仿真结果的误差对应为6.3%和1.1%;而当变频电机的输入转速依次增大时,振动加速度的理论值、仿真值与试验值的曲线形态较为接近,误差较小;噪声估计值与实测值的最大误差仅为8.9%,基本验证了本文所提出模态叠加法的正确性。