随机取向内外混合凝聚粒子辐射特性

采用离散偶极子近似方法对随机取向混合凝聚粒子在内外混合状态下的光学截面、单次散射反照率以及非对称因子等辐射特性参量进行了数值计算,详细讨论了混合方式、混合比等因素对混合凝聚粒子辐射特性的影响。研究表明,混合凝聚粒子的混合方式对非对称因子的影响非常大,对散射截面和单次散射反照率的影响比较大,但是对吸收和消光截面的影响不明显。随着凝聚粒子中基本粒子粒径和数量的增大,非对称因子、散射截面以及单次散射反照率受混合方式的影响变得愈加明显。此外,混合比的变化对不同混合状态下的凝聚粒子的辐射特性参量均存在不同程度的影响,并且此影响随着基本粒子粒径和数量的变化而显著变化。混合比相同情况下,所有外混合凝聚粒子的散射截面均大于内混合凝聚粒子的散射截面,而单次散射反照率却相应减小。     

强耦合作用下自旋与碳纳米管谐振器之间的动力学研究

理论分析了单电子自旋与碳纳米管机械谐振器之间的耦合对系统动力学行为的影响。用一个主方程,通过半经典的方法具体研究了系统在有量子位-谐振器耦合和没有耦合时平均声子占有数随频率失谐的变化情况、在不同耦合强度时对比了系统在旋波近似和非旋波近似下平均声子占有数随频率失谐的变化情况。在有耦合的情况下,平均声子占有数在共振时,产生了一个分裂,而且在分裂峰值的附近出现了双稳态。通过对碳纳米管谐振器平均声子占有数的分析发现,旋波近似和非旋波近似在耦合强度较弱的情况下能够很好的吻合。当系统进入超强耦合时,旋波近似不再有效,此时非旋波项变得不可忽略。     

油井传热瞬态导热函数的高精度近似解

瞬态导热函数是注蒸汽油井热采过程中分析井筒传热的关键函数。目前常用的的瞬态导热函数以及相应的近似解都忽略井筒热容等参数的影响,但在注汽时间较短时井筒热容对传热影响很明显,因此在注蒸汽初期误差较大。新的瞬态导热函数近似解是在考虑了井筒热容的瞬态导热函数的基础上建立的,可以更好地适用于注蒸汽初期。研究结果表明,新的瞬态导热函数近似解形式简单、应用方便,比传统的近似解具有更广的适用性和更高的计算精度,因此有较好的工程实用性。     

基于GPU计算平台的大规模电力系统暂态稳定计算

为满足对大规模互联电网进行快速暂态稳定仿真的需求,提出了一种基于图形处理器（Graphics Processing Unit, GPU）计算平台的暂态稳定并行算法。算法依据暂态稳定联立矩阵的双层对角加边结构,将整体计算分解为三部分：1）动态元件相关计算;2）分区系统计算;3）边界系统计算。第1）、2）部分被分配到计算平台中的多核CPU上进行处理。第3）部分则采用可完全并行化的稳定双共轭梯度法在GPU上计算,并且为了减少迭代次数使用了稀疏近似逆预处理技术。针对一个含12823节点、1431台发电机组的算例进行了仿真测试,验证了所提算法的有效性和实用性。结果显示,算法并行加速比可达到7.01倍,仿真速度快于实际暂态过程,为暂态稳定并行计算提供了新的解决思路。     

基于E-PASTd的直扩信号盲扩频码估计算法

基于增强的压缩投影近似子空间跟踪（E-PASTd）的盲扩频码估计算法具有低运算量、低存储量和易于硬件实现的优点。介绍了基于E-PASTd的盲扩频码估计算法并分析了这种算法性能不理想的原因,针对性地提出了解决这些问题的3个措施,包括增加接收信号时间窗宽度、权向量归一化和主动延时信号。提出了一种改进的基于E-PASTd的盲扩频码估计算法,并仿真验证了改进算法的有效性。     

管束间气液两相流绕流压差波动信号的复杂性及混沌形态分析

基于两种节距比管束间的不同流型的压差波动信号,对其进行复杂性测度特征值提取(盒子维数和近似熵),分析了两种复杂性测度随气相折算速度变化的动力学特性,并研究了典型流型下压差波动信号的混沌吸引子形态特征表征气液两相流流型的能力。结果表明:两种复杂性测度的变化趋势及典型流型下的吸引子形态反映出它们对流型的变化是敏感的。可以表征两相流动力学结构变化,有益于两相流动力学机理的研究,为揭示两相流流型演化机理和定量标识流型提供了一种有效的辅助工具。     

锅炉循环清洗调度问题优化

多操作周期的锅炉蒸汽系统是一个性能随时间衰减的混合整数非线性规划问题,其目标函数由燃煤量和锅炉清洗维护的费用构成。针对此类非线性问题,提出了最速下降近似线性规划（SDALP）的算法,利用最快速下降的目的性搜索思想,引入移入、移出向量和积极富裕量,通过对调整变量边界的判断条件和途径进行了新的定义,排除了传统近似线性规划方法中主观选择初始可行解、步长限制量以及缩小系数等变量可能导致的将最优解排除在变量边界之外的问题。将该算法应用于锅炉蒸汽系统循环清洗调度问题,实验结果表明,SDALP算法解出的调度方案优于原电厂调度方案,节能效果明显。     

改进的稀疏近似逆预条件算法求解电磁场边值问题

提出了一种MAINV稀疏近似逆预条件算法,用于改善电磁场边值问题的有限元分析所产生的的线性系统的迭代求解。该预条件子是在基本AINV算法基础上,在分解过程中对可能导致算法崩溃的极小主元进行实时补偿,从而获得高质量的预条件子。数值结果表明,MAINV预条件子对SQMR以及若干经典迭代法的加速效果十分明显;此外,与其他常规预条件子相比较,MAINV具有更好的求解性能。     

基于粒子群算法及高斯分布的WSN节点故障诊断

在无线传感器网络(wireless sensor network,简称WSN)中通常需要对网络节点所测量的数据进行处理来判断WSN的运行是否可靠.针对传统算法存在计算复杂、能耗大的问题,提出一种基于粒子群优化算法及高斯分布的WSN节点故障诊断方法.根据粒子群优化算法规则简单和收敛速度快等特点,对节点所测数据进行优化并得到一个相应的阈值范围,通过高斯分布判断所测数据是否满足与所定阈值范围之间的关系来判定节点是否发生故障.试验结果表明,该故障诊断方法能及时、有效地发现WSN异常并诊断出故障节点,提高了WSN工作的可靠性.     

基于随机近似热探针方法的土壤热物性高精度测量系统

土壤的热物性参数是地源热泵系统设计和埋地电缆优化设计等研究过程中最基本的参数。本文基于随机近似热探针方法,在充分考虑探针自身参数和接触热阻影响的基础上,建立了土壤的多物性快速测量系统,并对不同含水量的土壤热物性进行了现场测量。研究结果显示,该方法不仅从原理上消除了传统热探针测量热物性的系统误差,实现了热导率、比热容等多参数的同时高精度测量;而且可以大大缩短测量时间,减少传统热探针方法由于测量时间过长所导致的水分迁移所带来的测量误差,从而实现对土壤多热物性参数的高精度快速现场测量。