用不稳定管流程序对内燃机换气过程进行辅助设计

换气过程的品质对工作循环有着重大影响,用不稳定管流程序对换气过程进行辅助设计可以节省大量试验工作,并找出较佳的换气参数。通过对PMB程序的重点介绍,可以了解其主要功能。分析用PMB对EQ6100汽油机计算的结果,得出其主要参数η_v、P_i、P_zmax及进气管压力波与实测值具有相同的规律。作者认为用PMB程序进行辅助设计具有较高的精度。计算值与实测值的差异,作者认为是原始数据选择不当。为此作者集中探讨了主要原始数据选择的规律,得出明显的线性规律,为正确选择原始数据提供了基础。在调整原始数据后对高、低速工况重新计算,结果几乎与实测值相同。因此作者认为用PMB程序计算不仅能获得相同的规律,而且数值上也基本一致。     

ARIMA-GRNN模型在大坝安全监测中的应用

为提高大坝安全监测数据预测精度,将差分自回归移动平均模型(ARIMA)与广义回归神经网络(GRNN)相结合,建立了ARIMA-GRNN预测模型。以前期实测值和ARIMA拟合值作为GRNN网络的输入,后期实测值作为网络输出,以平均平方误差最小为原则寻找光滑因子,建立最佳的预测模型,并运用熵权法和标准离差法对各模型进行多指标综合评价。结果表明,ARIMA-GRNN模型预测精度较ARIMA模型明显提高,可应用于大坝安全监测。     

基于水力模型的无收益水量分配方法

无收益水量的合理分配对管网模型计算精度影响较大。为了尽可能真实地反映节点实际用水量,基于供水管网的一致漏损模型,将无收益水量分为真实漏损和表观漏损两部分,在原有管长影响因素的基础上增加考虑了压力及流量,提出了漏失模型法的流量分配方法,并以天津市H区给水管网模型为例进行了计算验证。结果表明,对于沿线流量分配法与漏失模型法两种流量分配方法,其压力监测点处的模拟值在每个时刻与实测值的误差均在±2m之内;二者水力计算所得的节点压力相差约0.2m,漏失模型法的流量分配结果明显更靠近监测点的实测值,精度较高。     

考虑预报因子选择的神经网络降雨径流模型

为优化神经网络模型的应用效果,研究了基于神经网络的降雨-径流模型,根据Copula熵法确定预报因子,并与传统的线性相关法进行比较分析,采用BP、RBF、GRNN三种神经网络建立降雨-径流模型,应用均方根误差、合格率、确定性系数三个指标为模型选取评价准则。通过对金沙江流域的径流预报,发现基于Copula熵法的BP模型预报结果更接近实测值,精度更高。     

基于改进TOPSIS模型的河道整治优选方案评价

针对河道整治方案优选的多目标决策问题,利用TOPSIS法构建评价模型,采用目标差值率对原始数据进行无量纲化处理,并利用变异系数赋权法对各项指标进行客观赋权,同时采用改进的相对贴近度计算方法来弥补传统方法使用欧氏距离的不足,建立了改进的TOPSIS模型。实例应用表明,将改进的TOPSIS模型应用于河道整治方案优选中,有效可行、计算简便。     

土壤源热泵垂直埋管周围温度场数理模型

本文针对典型的垂直埋管土壤源热泵工况，建立Ｕ型埋管周围非稳态温度场的数理模型，并 利用有限单元法进行求解，计算值与实测值相吻合。     

呼和浩特地区太阳辐射模型分析

依据太阳辐射相关理论,针对多种太阳辐射计算模型,运用MATLAB计算平台,分析计算了不同工况下,水平面上和任意朝向倾斜面上的太阳辐射量,并与呼和浩特地区太阳辐射实测值进行了比较.HOTTEL模型的计算值与实测值符合较好,可预测计算本地区太阳辐射量,并能为相近地区太阳辐射量计算提供参考.     

土训源热泵垂直埋管周围温度场数理模型

本文针对典型的垂直埋管土壤源热泵工况，建立U型埋管周围非稳态温度场的数理模型。并利用有限单元法进行求解。计算值与实测值相吻合。     

西藏地区水库水温预测方法适用性研究

水库水温预测方法在高海拔地区的适用性尚缺乏相关研究。对此,以旁多水库为例,运用经验公式法、垂向一维水温模型及立面二维CE-QUAL-W2水温模型对旁多水库水温进行预测。各预测结果与实测值对比表明,经验公式(张大发法和朱伯芳法)在旁多水库的水温预测中适用性较差,垂向一维水温模型和立面二维CE-QUAL-W2水温模型预测较为科学。在西藏高海拔地区水库水温预测中,建议将垂向一维水温模型和立面二维水温模型作为水温预测的主要方法,并提出了高海拔缺资料地区水库水温预测模型的运用建议。研究成果可为西藏高海拔地区的水温预测提供参考。     

风对碟式太阳能聚光器影响的数值模拟研究

为研究25kW碟式太阳能聚光器在不同工况下风载荷系数的变化规律,并确定聚光器的最佳和最差避风工况,通过建立聚光器在不同工况下的流域模型,基于Fluent14.0软件采用Realizable k-ε湍流模型对流域模型进行数值模拟。结果表明:阻力系数与聚光器有效迎风面积成正比,阻力系数的绝对值最大为1.42;当高度角为60°、方位角为0°时,升力系数绝对值最大为1.60;在各高度角(除90°外)下,侧向力系数、翻转力矩系数和方位力矩系数随方位角的增大均近似呈正弦变化趋势,系数绝对值最大分别为1.34、0.18和0.26;聚光器最佳避风工况为90°-180°,最差避风工况为0°-0°。     

HBV模型与新安江模型在黄河源区的应用比较

为强化黄河源区水资源管理及生态环境规划等问题,采用HBV模型、新安江模型对其流量过程进行模拟。HBV模型中共有15个参数,参数率定采用蒙特卡罗法(MC)和遗传算法(GA),发现敏感参数有5个,且HBV模型中应用遗传算法计算得到的结果与实测过程更加接近。新安江模型共有17个参数,参数率定采用了蒙特卡罗法(MC)、拉丁超立方分层抽样(LHS)、次数多的蒙特卡罗法,发现敏感参数共有10个,大多数时候拉丁超立方方法率定结果与实测值更接近。两个模型应用结果对比发现,HBV模型对枯季的模拟流量偏低,新安江模型对枯水年的模拟比HBV模型好,且对枯水年的模拟均处于可接受范围之内。     

钢锭系统热送热装热过程数学模型的研究

在全面系统分析了某公司钢锭热送热装系统热过程传热机理的基础上,建立了钢锭冷却、加热过程二维传热数学模型。并采用交替隐式TDMA法对所建立的数学模型进行了数值求解。利用现场的实测数据对所建立的数学模型进行了对比分析计算,模型计算值和实测值的最大相对误差仅为2．46％,完全满足工程应用的要求,证明所建模型是正确可信的,可以作为计算机在线控制的理论基础。     

基于小波分析的两种神经网络耦合模型在月径流预测中的应用

为提高河川径流的中长期预报精度并延长其预见期,采用小波分析充分提取有用信息,基于BP神经网络和GRNN神经网络,构建了两种小波神经网络耦合模型,测试了Daubechies族中9种母波函数对模型模拟效果的影响,并采用合格率(Q_(QR))、平均相对误差(M_(MPRE))、均方根误差(R_(RMSE))和确定性系数(N_(NSE))等指标评价了模型精度。将该模型应用于金沙江流域向家坝水文站未来1~5个月的径流预报,结果显示,相比于传统BP和GRNN模型,耦合模型具有明显优势,且基于小波分析的BP模型预报结果更接近实测值,预报精度更高,其未来4个月的平均相对误差在±20%以内。表明小波分析方法能充分挖掘隐藏在原始数据中的有用信息,可有效提高耦合模型的预报精度延长预见期,在径流预测方面有明显的优越性。     

热轧吨钢电耗预测模型建立及应用

本文基于热轧生产过程原始数据,对影响热轧吨钢电耗的影响因素利用Minitab软件中回归工具进行了相关分析,确定了影响热轧吨钢电耗的主要因素,并建立了吨钢电耗的多元线性回归模型,通过与重新选取的原始数据建立的模型进行对比,证明该预测模型具有较高的预报精度。     

基于支持向量回归的PV/T组件温度实时预测

在光伏光热系统中,光伏板的发电效率与PV/T组件温度密切相关。实时、精确地预测PV/T组件温度,对优化控制决策、提高光伏板发电效率具有重要意义。文章利用支持向量回归(SVR)算法建立PV/T组件温度预测模型。为了提高该模型预测结果的精确度,采用网格搜索与交叉验证相结合的方法对SVR核函数参数g和惩罚因子c进行寻优;然后,结合实验平台的测量数据,划分训练集和预测集,并对原始数据进行归一化处理;最后,文章将基于SVR算法温度预测模型的预测结果与BP神经网络的预测结果进行对比。分析结果表明:基于SVR算法温度预测模型的预测值与实测值基本一致,该模型的预测精度和泛化性能均优于BP神经网络的预测结果。     

GA优化ELM神经网络的风电场测风数据插补

针对风电场待插补测风塔与参考塔或气象站的数据间具有非线性相关关系的特点,采用遗传算法(GA)对极限学习机(ELM)神经网络的权值和阈值进行优化,建立用于风电场测风数据插补的GA-ELM模型。选取原始参考数据相关性不同的4个插补实例对基于GA-ELM模型的插补方法进行验证,并与ELM方法和线性回归法进行对比。结果表明:GA-ELM方法较ELM方法的插补精度有一定提高;GA-ELM方法与线性回归法相比,对于相关性较强的参考数据,插补风速与实测风速的均方根误差减少的绝对值和相对值分别可达0.06 m/s和30%以上,对于相关性较弱的参考数据,均方根误差减少的绝对值为0.1~0.3 m/s,相对值为7%~19%。GA-ELM方法较传统插补方法的精度有较大提高,且对相关性较弱的风电场测风数据的插补更有优势。     

基于混合高斯模型与Copula函数结合的光伏电站功率相依结构建模

考虑光伏电站输出功率概率分布特点以及光伏电站间输出功率的相关性,结合混合高斯模型(GMM)和混合Copula函数,提出一种光伏电站间输出功率相依结构模型。以青海2个光伏电站的实测数据为例进行分析,对原始数据进行清洗,基于此将提出的模型与常规基于核密度估计的Copula函数模型进行对比,验证所建模型的有效性。     

基于温度实测资料的抽水蓄能电站渗压统计模型及其应用

根据原型监测资料建立多元统计模型,可以及时地分析和监控大坝基础的工作状态。现有模型中的温度分量多用傅里叶函数来表示,无法精细反映坝基不同部位温度的实际分布特征。针对此种不足,以埋设于坝体不同部位的温度计的实测值作为温度分量,建立了渗压统计模型。以一抽水蓄能电站为例,分别建立了传统的基于傅里叶函数表示温度分量的和基于坝体温度计实测值的渗压统计模型,并采用逐步回归方法进行求解。结果表明,采用后一模型更为有效。     

某四缸柴油机龙门式气缸体动力响应分析

建立了某四缸龙门式柴油机气缸体的有限元分析模型,从某四缸龙门式柴油机气缸体的结构动态特性和振动响应进行分析,采用模态试验对有限元模型进行修正,通过有限元、多体动力学手段研究柴油机在额定工况下,以气缸燃气压力、活塞侧压力和主轴承作用力为主要因素,确定了柴油机所受的激励力,利用模态叠加法对柴油机进行了动态响应分析计算,得出了额定载荷下的整机振动烈度,并与整机振动烈度的实测值进行比较,验证了模型的正确性。     

某四缸柴油机龙门式气缸体动力响应分析

建立了某四缸龙门式柴油机气缸体的有限元分析模型,从某四缸龙门式柴油机气缸体的结构动态特性和振动响应进行分析,采用模态试验对有限元模型进行修正,通过有限元、多体动力学手段研究柴油机在额定工况下,以气缸燃气压力、活塞侧压力和主轴承作用力为主要因素,确定了柴油机所受的激励力,利用模态叠加法对柴油机进行了动态响应分析计算,得出了额定载荷下的整机振动烈度,并与整机振动烈度的实测值进行比较,验证了模型的正确性。