长江中下游地区梅雨季节的室内热湿环境

经过调研得到长江中下游地区（以南京为例）梅雨季节住宅建筑室内热湿状况,并分析3种不同建筑能耗计算模型（整体建筑热湿空气流动耦合模型HAM,传递函数模型CTF,有效湿渗透深度模型EMPD）的准确性。数值模型基于Matlab-Simulink编写,使用调研数据进行验证,进而使用梅雨季节典型气象参数模拟分析。调研结果显示在2013年梅雨季节,多数时间内建筑室内温度高于28℃,相对湿度高于70%。数值模拟结果显示3种能耗模型对室内温度模拟的差异较小,而对室内湿度的模拟存在较大差异,特别是CTF模型误差最大。结果显示在长江中下游地区梅雨季节,当房间换气次数小于2 ACH时,围护结构对于室内环境湿缓冲的作用明显,选择合适的吸放湿材料可有效降低建筑能耗30%以上。     

围护结构热湿耦合传递模型及简便求解方法

为了预测围护结构内的温度和湿度分布,以连续变量,相对湿度和温度为驱动势,考虑热传递与湿传递之间的耦合作用,建立了围护结构热湿耦合传递非稳态模型,并提出了基于多物理场耦合仿真模拟软件COMSOL的热湿耦合传递模型简便求解方法。通过对比新建模型模拟结果与HAMSTAD标准验证实例,验证了模型及求解方法的准确性。     

一维多孔介质热湿耦合传递问题的解析解

为准确确定建筑物的能耗,保证建筑物的使用功能,需对土壤和围护结构中的热湿迁移现象进行研究.本文基于Luikov热湿耦合传递方程,提出了一种计算一维多孔介质瞬态热湿传递的理论分析方法.通过引入无量纲温度、湿度对Luikov方程进行拉普拉斯变换,采用传递函数方法(TFM)得到了一维瞬态热湿传递方程的解析解,该解析解揭示了多...     

极端热湿地区围护结构热湿耦合传递模型

极端热湿地区常年高温多雨,为了准确预测围护结构内的温度和湿度分布,模拟高温、高湿和高太阳辐射对围护结构的影响,建立了适用于极端热湿地区的围护结构热湿耦合传递模型,在边界条件中加入太阳辐射和雨水负荷对传热传湿的影响,考虑了随材料含湿量不断变化的材料物性参数。为了求解模型,提出了基于计算机软件COMSOL的模型求解方法,利用MATLAB计算方程组不断变化的系数,并确定了软件容差和网格的设置条件：相对容差推荐设定在0.001,绝对容差设定为0.000 1,网格按极细化划分。通过对比HAMSTAD标准实例验证了模型的准确性。     

墙体内热湿耦合过程的时域递归展开算法

利用时域递归展开算法对墙体内热湿耦合传递方程进行求解。以木板为例,应用该算法进行了热湿耦合传递的分析计算,在时间域和空间域上分别运用递归展开法和控制容积法进行离散,从而得到递归形式的线性方程组,运用MATLAB软件对这一过程进行求解。计算结果与有限差分算法、解析解计算结果以及实验数据吻合良好,表明该算法能够用于求解多孔介质热湿耦合传递模型。时间步长的改变对计算结果影响较小,可通过增加时间步长方法来减少工作量。     

多层墙体的热湿迁移特性分析

建立以相对湿度和温度为驱动势的多层墙体的热湿耦合传递数学模型,运用COMSOL软件求解热湿耦合迁移方程,以水泥砂浆-混凝土(黏土砖)-水泥砂浆多层墙体为例,分析了多层墙体在热湿环境下的温度分布和相对湿度分布。结果发现:在外表面区域混凝土墙体温度低于黏土砖墙体,在内表面区域混凝土墙体高于黏土砖墙体,而相对湿度的分布正好相反,黏土砖墙体的保温隔热作用更好,有利于降低建筑的能耗损失。 更多还原     

多层墙体热湿耦合传递模型及验证

从非平衡热力学角度论证了多层墙体热湿耦合过程采用水蒸气分压力和温度作为驱动势的合理性。由于水蒸气分压力是含湿量和温度的函数,利用全微分思想,建立了多层墙体热湿耦合传递模型,该方法可避免Budaiwi方法在热湿耦合模型建立过程中采用的空气含湿量与相对湿度间的近似表达式,而且简化了方程系数,便于方程的求解。通过对多层墙体求解结果的对比,验证了该模型的有效性。     

热湿气候地区常用外保温墙体热湿性能分析

为了分析热湿气候地区常用外保温墙体的热湿性能,以温度和相对湿度作为驱动势,构建多层墙体一维瞬态热湿耦合传递方程,并基于COMSOL Multiphysics,对建筑墙体热、空气、湿耦合传递模型进行求解。然后以热湿气候地区典型城市南昌为例,将水泥砂浆-保温层-红砖-水泥砂浆墙体作为研究对象,分析了EPS、PU及XPS3种外保温墙体的热湿性能。结果表明:在制冷季采用EPS、PU及XPS材料进行外保温的墙体总热流通量较不保温墙体分别下降了62.6%、66.5%和65.6%。在夏季典型日(7月22日),EPS、PU及XPS材料与红砖层交界处的平均相对湿度分别为87.3%、87.4%、86.5%,均在85%以上;在冬季,3种材料在墙体接触面上,相对湿度大于80%的时间分别为64%、66%和67%,因此保温层与红砖层交界处较容易滋生霉菌。     

圆筒式织物热湿舒适仪仿真模拟研究

为推动织物热湿性能测试仪器的研究,利用仿真技术对出汗圆筒式仪器的出汗圆筒进行优化设计,分别研究了圆筒内部加热结构、外筒材料以及孔径大小的影响。发现利用竖直内筒加热的方式加热均匀且效率高,外筒材料选用筒可以使热传递的曲线更接近皮肤的热传递,外筒上分布的孔孔径越小,越有利于测试面温度的均匀分布。除此之外,还利用数值圆筒模型对织物在不同空气层厚度及环境情况下热湿传递进行了预测和分析。     

湿迁移对墙体传热的影响分析

考虑温湿度对墙体材料热湿物性参数的影响,建立以相对湿度和温度为驱动势的墙体热湿耦合传递模型。在变温湿度边界条件下对墙体非稳态热湿耦合传递过程进行分析,计算得到墙体表面温湿度及热流密度,与不考虑传湿情况进行对比分析。结果表明：不考虑吸放湿时墙体内表面温度比考虑吸放湿时变化幅度大,且前者内表面平均温度与后者相差约0．9℃;因墙体内表面吸放湿作用引起的相变潜热约占总壁体传热量的27．5％,在负荷计算中不可忽略。     

槽式太阳能集热器传热模型及性能分析

槽式太阳能集热器一维和二维传热数学模型是一组非线性代数方程,为改进求解的稳定性和计算精度,将槽式太阳能集热器一维和二维传热模型的求解看作有约束优化问题,建立了集热器传热过程求解的有约束优化数学模型,应用MATLAB软件优化函数fmincon进行求解。分析了传热流体入口温度及太阳能辐射热流密度变化对集热器性能的影响。采用fmincon函数求解集热器传热过程,计算速度快,计算过程稳定。分析表明,传热流体温度变化对集热器效率的影响大于太阳能辐射热流密度对集热器效率的影响。     

基于DBN-Kalman-EC算法的 短期风电功率组合预测

提出一种基于深度置信网络(DBN)和卡尔曼算法(Kalman),结合误差修正算法(EC)的短期风电功率组合预测模型。运用经验模态算法(EMD)将原始风速序列分解,提取其主要特征,降低风速序列突变性;然后利用DBN法,通过构造两种不同的输入输出矩阵,得到pro_1和pro_2两种预测功率、bias_1和bias_2两种预测误差;接着将pro_1作为测量值、bias_1作为测量误差,将pro_2作为观测值、bias_2作为过程误差引入Kalman模型,得到预测结果 pro和预测误差bias;最后利用EC算法对pro和bias进行修正。仿真结果表明,DBN-Kalman-EC模型能有效中和bias_1和bias_2两种误差,降低了预测误差,修正预测值,有效地提高了短期风电功率预测的精度。     

Novel method to calibrate kinematic parameters for mobile robots

In order to reduce the system errors of dead reckoning and improve the localization accuracy,a new model for systematic error of mobile robot was defined and a UMBmark-based method for calibrating and compensating systematic error was presented. Three dominant reasons causing systematic errors were considered: imprecise average wheel diameter,uncertainty about the effective wheelbase and unequal wheel’s diameter. The new model for systematic errors is considering the coupling effect of the three factors during the localization of mobile robot. Three coefficients to calibrate average wheel diameter,effective wheelbase,left and right wheels’ diameter were obtained. Then these three coefficients were used to make improvements on robot kinematic equations.The experiments on the dual-wheel drive mobile robot DaNI show that the presented method has achieveda significant improvement in the location accuracy compared with the UMBmark calibration.     

基于“电流-电压四端法”的温室栽培基质电导率测量

研究了基于“电流-电压四端法”的温室栽培基质电导率测量方法和规律。试验结果表明:在保持基质盐分(离子总量)水平不变的条件下,若基质质量含水率低于50%,则电导率值受基质内离子含量和基质水分的双重影响。当基质质量含水率大于50%后,电导率主要受基质内离子总量的影响,可忽略水分的影响。控制基质质量含水率在65%左右时,仪器输出与基质溶液电导率呈幂函数关系,所建立的模型的决定系数达到0.970。控制基质质量含水率在45%左右的条件下,用幂函数和线性函数预测基质电导率都获得了较高的精度。     

交叉口短时流量CEEMDAN-PE-OSELM预测模型

为提高交叉口短时交通流预测精度,以历史交通流量数据为基础,提出一种基于自适应噪声完整集成经验模态分解(complete ensemble empirical mode decomposition with adaptive noise,CEEMDAN)-排列熵(permutation entropy,PE)-在线序贯极限学习机(online sequential extreme learning machine,OSELM)组合预测模型(CEEMDAN-PE-OSELM).首先对交通流历史时间序列数据进行CEEMDAN分解,得到多个本征模态函数(intrinsic mode function,IMF)分量;通过PE算法对IMF分量进行重组,形成具有复杂度差异的重组子序列.然后,分别构建重组子序列OSELM预测模型,将预测结果相加得到最终预测流量.最后选取一实际交叉口,进行模型验证分析.结果表明:CEEMDAN-PE-OSELM模型的MAE、MAPE和MSE的值均低于其他模型,预测误差最小;EC值为0.963,高于ARIMA模型的EC值(0.898),最接近于1,预测精度最高,稳定性最好.就同一预测模型而言,经过CEEMDAN-PE处理的模型的各项误差明显降低,预测精度有所提高.     

应力状态下混凝土碳化深度的神经网络预测

为计算应力状态下预应力混凝土在一定条件下的碳化深度,将混凝土应力水平取为影响碳化速度的参数.在已有试验结果的基础上,分别建立了预应力混凝土碳化深度实用计算模型,以及BP网络、径向基函数(RBF)网络和广义回归(GRNN)网络的三个神经网络预测模型,并通过实例将碳化深度试验值、实用公式计算值及神经网络预测值进行了比较分析.结果表明:考虑混凝土应力水平对碳化深度的影响是合理的,试验回归得到的实用碳化模型计算误差在9%以内;同时,所建立的BP、RBF以及GRNN网络模型均具有较高的计算精度以及良好的泛化能力,仿真和预测误差基本上在5%和4%以内,均低于实用计算模型的误差值.由此可见,所建神经网络模型的仿真及预测结果是理想的,可同时考虑各种影响因素组合、行之有效的混凝土碳化深度预测方法.     

基于ARFIMA模型的钢材价格预测研究

钢材价格的准确预测有利于施工企业拟定合理的材料采购策略。针对当前钢材价格的预测研究中均未考虑其价格变动的长记忆性,导致建模过程中有效信息丢失,预测误差增大。建立了考虑长记忆性的ARFIMA钢材价格预测模型,以青岛市2014年1月到2019年6月螺纹钢的价格为研究对象进行了钢材价格预测,并利用ARFIMA模型和ARIMA模型的预测值与真实值进行对比分析,实验结果显示：ARFIMA模型较ARIMA模型的钢材价格预测精准度提高了1.7%,且预测效果更稳定。     

A robust feature extraction approach based on an auditory model for classification of speech and expressiveness

Based on an auditory model, the zero-crossings with maximal Teager energy operator (ZCMT) feature extraction approach was described, and then applied to speech and emotion recognition. Three kinds of experiments were carried out. The first kind consists of isolated word recognition experiments in neutral (non-emotional) speech. The results show that the ZCMT approach effectively improves the recognition accuracy by 3.47% in average compared with the Teager energy operator (TEO). Thus, ZCMT feature can be considered as a noise-robust feature for speech recognition. The second kind consists of mono-lingual emotion recognition experiments by using the Taiyuan University of Technology (TYUT) and the Berlin databases. As the average recognition rate of ZCMT approach is 82.19%, the results indicate that the ZCMT features can characterize speech emotions in an effective way. The third kind consists of cross-lingual experiments with three languages. As the accuracy of ZCMT approach only reduced by 1.45%, the results indicate that the ZCMT features can characterize emotions in a language independent way.     

离散系统参数估计的极大似然法及在飞行数据处理中的应用

本文提出了一种有效的离散系统参数估计的极大似然方法，并书其成功地应用于飞行数据处理中．为了保证飞行状态测量偏差估计的精度，本文提出了飞机运动准确离散化模型，利用积分求和法使系统噪声大大减少；并利用分级估计法大大提高了计算效率．数字仿真和对我国几种类型飞机的飞行数据实际计算表明，这一方法能够准确地估计出飞行状态和仪器误差，对不同的初值和噪声统计特性均能得到一致的结果．     

城市生活垃圾产量的组合预测

引入一种新的预测垃圾产量的方法——组合预测方法,该法能够综合利用不同预测方法提供的信息提高预测精度。结合厦门市1996～2008年的垃圾产量,分析不同预测方法的预测精度,并预测5年后的垃圾产量。通过研究发现：单一预测模型中,线性回归法和年增长率法的预测结果偏小,误差较大,灰色理论GM（1,1）的预测结果偏大,误差较小,基本在10%以内;组合预测模型的预测精度高于单一预测模型;厦门市城市生活垃圾年平均增长率约为10%,低于国民生产总值和社会消费品零售总额年平均增长率,高于城镇居民消费性支出年平均增长率。