水动力-水质耦合模型污染源识别的贝叶斯方法

环境水力学系统存在诸多不确定性,如测量数据的不确定性等,这导致水体中污染源识别这一类反问题具有不适定性,尤其表现为反演结果的非唯一性.经典的正则化方法和最优化方法由于只能获得参数的"点估计",因而在求解不确定性较强的问题时存在较大的困难.此外水质模型和流场控制方程(Navier-Stokes方程)耦合,使得正问题的解具有较强的非线性特征.为解决上述问题,针对水动力一水质耦合模型,建立了基于贝叶斯推理的污染物点源识别的数学模型,通过马尔科夫链蒙特卡罗(Markov chain Monte Carlo,MCMC)后验抽样获得了污染源位置和强度的后验概率分布和估计量,较好地处理了模型的不确定性和非线性.算例结果表明,结合MCMC抽样的贝叶斯推理方法能很好地描述及求解水动力一水质耦合场条件下的污染源识别反问题.     

改进MCMC方法及其应用

概率反演中，马尔科夫链蒙特卡罗(Markov chain Monte Carlo, MCMC)是一类重要的后验概率进行抽样方法，但由于各种原因MCMC算法搜索往往会陷入局部最优解，从而限制了MCMC方法在具有非唯一解反问题中的应用。鉴于此，提出了一种基于Metropolis-Hastings算法的多链搜索的方法，该方法可以根据搜索结果实时调整链的个数，因而在搜索到尽可能多的解的同时节省了多链搜索的时间。最后将该算法应用于地下水污染源反问题的求解，计算结果表明改进后的算法对求解具有非唯一解反问题具有良好的效果。     

填料非均匀布置对大型冷却塔冷却性能的影响

为分析填料非均匀布置对自然通风逆流湿式冷却塔冷却性能的影响机制,建立了某大型冷却塔冷却性能计算的三维数值计算模型,结合实测工况验证了所建模型的正确性,在不同风速的环境自然风下,计算分析了填料非均匀布置对塔内空气流速、密度和水温等参数分布的影响。结果表明,填料外围增高是冷却塔冷却性能改善的主要原因。外围填料增高强化了该区冷却性能,降低了该区空气流速及其上方空气密度,使冷却塔抽力增大,从而强化填料中间和内围通风,改善了冷却塔中间、内围及其整体冷却性能。高速自然风下,填料非均匀布置使塔内上升空气流速下降较多,其对冷却塔冷却性能的改善作用也相应减小。     

利用贝叶斯推理估计二维含源对流扩散方程参数

为了克服观测数据的不确定性给参数反演带来的困难,利用贝叶斯推理建立了二维含源对流扩散方程参数估计的数学模型。通过贝叶斯定理,获得了模型参数的后验分布,从而获得反问题的解。对于多参数反演问题,基于数值解计算得到的参数后验分布很难直观地表现出来,采用马尔科夫链蒙特卡罗方法对参数的后验分布进行采样,获得了扩散系数和降解系数的估计值。研究了观测点位置对计算结果的影响;同时研究了似然函数的形式对估计结果的影响,结果表明在异常值可能出现时采用Laplace分布型的似然函数可以获得稳健估计。对不同观测点数目下的估计值进行了对比,认为对于二维稳态对流扩散方程的双参数估计问题,至少需要两个观测点才有可能得到合理的解。     

刍议线条在摄影构图中的重要作用

线条是物质世界中无处不在的一个基本构成元素。又是平面构成及平面艺术中一个关键的视觉元素。本文结合理论与实际．主要阐述了人们对大千世界中各式各类线条在审美上的心理及情感认识与理解，同时对线条在摄影构图中的重要作用进行了探讨。     

基于Paillier算法的智能电网数据聚合与激励方案

针对智能电网数据聚合和激励存在的隐私泄露问题,基于Paillier算法设计智能电网数据聚合和激励方案。采用超递增序列构造多维数据,并利用同态Paillier密码技术加密结构化数据。在云计算中心直接对用户与电网管理中心之间的密文数据进行聚合,添加与密钥相关的哈希运算消息认证码防止密文数据被篡改,并由电网管理中心解密后获得原始数据的聚合结果。此外,通过引入区块链和环签名实现高效匿名的光伏发电奖励和电网管理中心与用户之间的双向匿名,利用批验证算法降低计算成本。分析结果表明,在保障数据完整性和用户匿名性前提下,该方案可实现高效安全的智能电网数据聚合和激励。     

湍流普朗特数识别的随机抽样算法

在温排水等涉及热交换的环境水力学研究中,湍流普朗特(Prandtl,简称Pr)数是控制温度的主要参数.对于一个特定的问题,传统湍流Pr数的确定方法主要采用经验法或试错法,因而具有一定盲目性和低效性.为了提高湍流Pr数确定的可靠性,采用马尔科夫链蒙特卡罗(Markov Chain Monte Carlo,简称MCMC)随...     

稀土对精炼紫杂铜组织和性能的影响

采用自行研制的稀土精炼剂对紫杂铜进行了精炼实验,分析和研究了添加稀土对紫杂铜精炼效果及其对组织的影响,并探讨了稀土的作用机理。实验结果表明,在紫杂铜中加入适量的稀土精炼剂,精炼和脱氧效果良好;同时,添加适量稀土元素,还可使紫杂铜晶粒细化,组织更加均匀,从而提高了紫杂铜的导电性能和力学性能。     

利用贝叶斯推理估计二维含源对流扩散方程参数

为了克服观测数据的不确定性给参数反演带来的困难,利用贝叶斯推理建立了二维含源对流扩散方程参数估计的数学模型.通过贝叶斯定理,获得了模型参数的后验分布,从而获得反问题的解.对于多参数反演问题,基于数值解计算得到的参数后验分布很难直观地表现出来,采用马尔科夫链蒙特卡罗方法对参数的后验分布进行采样,获得了扩散系数和降解系数的估计值.研究了观测点位置对计算结果的影响;同时研究了似然函数的形式对估计结果的影响,结果表明在异常值可能出现时采用Laplace分布型的似然函数可以获得稳健估计.对不同观测点数目下的估计值进行了对比,认为对于二维稳态对流扩散方程的双参数估计问题,至少需要两个观测点才有可能得到合理的解.     

基于贝叶斯推理的标准k－ε湍流模型参数识别

为了降低湍流模型湍流参数不确定性给工程湍流问题求解带来数值误差,以后台阶流动为例研究了适用范围很广的k-ε湍流模型的参数识别问题.针对模型和实验数据的不确定性而采用了贝叶斯概率反演方法,该方法集成了有限单元法的正向计算和Metropolis-Hastings抽样算法的反向计算,从而给出在流速测量值已知的条件下标准k-ε湍流模型参数的后验概率分布.算例计算表明,采用参数识别后的参数值进行计算比传统推荐值有效地降低了数值误差.