基于PHOENICS的原油顺序输送管道混油数值模拟

建立了原油顺序输送混油模型,利用PHOENICS软件进行了数值模拟,并得出了混油浓度变化图象和曲线.表明在原油管道顺序输送过程中粘度差的影响,给出了不同管道倾角条件下浓度场的分布;同时也验证了停输时,密度大的油品在管道下方所形成混油段长度无明显增大现象且小于油品以相反的方向输送时所形成的混油段长度.研究结果对于减少停输工况下的混油与停输再启动混油界面的跟踪与切割具有理论指导意义.     

替硝唑在水溶液中溶解度的实验测定及关联

通过自制的固一液平衡装置,采用高效液相色谱法分别测定了温度在278.15～31.815 K时替硝唑在纯水、5%葡萄糖溶液和0.9%氯化钠溶液中的溶解度,并对实验数据分别采用理想溶液模型和经验方程进行了关联.对于纯水体系和0.9%氯化钠溶液体系,实验数据用理想溶液模型关联能较满意地表征实验结果.两种关联方法中,经验方程能较好地关联所测得的溶解度数据,误差较小.     

低水头大型水利枢纽汛期运行水位动态控制方法研究与应用——以长洲水利枢纽为例

水库汛期运行水位动态控制是促进雨洪资源利用、缓解水库防洪与兴利之间矛盾、提高水电站综合效益的重要手段。本文以长洲水利枢纽为例,针对低水头大型水利枢纽调度过程中面临库区上游淹没制约、下游尾水顶托、机组出力受限等多约束问题,构建了适用于此类工程的防洪与发电多目标联合优化调度模型,提出基于淹没临界控制线的调洪演算方法和发电流量逐次分配优化求解方法。通过长系列模拟演算和多方案对比分析发现,与常规方案相比,采用运行水位动态控制方案可以使枢纽汛期平均发电水头提升6.88%、平均发电量增加8.75%,经济效益显著。研究方法对低水头大型水利枢纽防洪与发电联合优化调度具有借鉴意义。     

金沙江流域石鼓断面上游水汽含量与降水量特征

在流域尺度上研究水文循环过程中的水汽含量和降水量,为流域综合治理和水资源开发利用提供依据。基于ASTER GDEM V2地形数据、ERA-Interim逐月再分析资料及降水资料,研究金沙江流域石鼓断面上游上空水汽含量和降水量的时空分布特征,并讨论两者的相关性。研究表明：研究区上空水汽含量由南向北、由东向西呈递减趋势,西南部呈斜倒“U”型,东南部呈正“U”型;多年平均降水量自西北向东南逐渐增加;年平均水汽含量和降水量呈现上升趋势,四季水汽含量和降水量从大到小均依次为“夏、秋、春、冬”,多年平均月水汽含量和降水量为单峰型分布;年平均水汽含量同降水量之间为弱相关关系,各季节相关性差异显著,逐月相关性更具有指导意义。     

LSTM变体模型在径流预测中的性能及其可解释性

基于湘江流域1999—2013年实测水文气象数据,采用LSTM模型和其变体模型研究多个预见期下不同输入变量和不同模型结构对径流预测结果的影响,评估LSTM模型及其变体模型在短期径流预测中的性能,基于排列重要性法和积分梯度法探究了LSTM模型对流域径流预测的可解释性。结果表明：在历史径流输入数据的基础上增加有效的水文气象变量输入,可以明显改善模型的预测效果,输入变量的改变比模型结构的差异对预测结果的影响更大;随着预见期的增大,降水数据的加入对预测效果表现出不同程度的提升,预见期为1 d时,预测结果的纳什效率系数(NSE)提升2.0%,预见期为2～4 d时,NSE提升可达13.6%;降水和历史径流在预测中起着重要的作用,而前期湿润条件与降水事件的共同作用是湘江流域洪水的主要诱发因素;LSTM模型可反映两种不同的输入输出关系,这两种关系对应于近期降雨和历史降雨两种洪水诱发机制。     

基于正交设计的黄池沟退水道弯道体型优化的数值模拟分析

为探求黄池沟退水道弯道的合理体型,采用正交设计与数值模拟相结合的方法研究了体型参数对弯道水流的影响。选取弯道宽度、弯道曲率半径、纵向坡度3个主要影响参数按正交试验设计,确定了9组正交试验方案,利用经水工模型试验结果验证的数学模型对正交试验方案进行模拟,分析了体型参数对弯道及下游陡坡段横向水位差的影响。结果表明,3个体型参数影响作用由大到小依次为纵向坡度、弯道宽度和弯道曲率半径;坡度为显著影响因素,且平坡最佳,弯道曲率半径和弯道宽度影响不显著,据此推荐合理体型参数为坡度取0,弯道宽度和弯道曲率半径采用原设计值。     

面向交通流量预测的多头注意力时空卷积图网络模型

为了充分获取交通流量数据中隐藏的复杂动态时空相关性,提高交通流量预测精度,提出一种多头注意力时空卷积图网络模型MASCGN。首先,采用多头注意力机制为路网中的交通传感器节点自动分配注意力权重,实现对不同邻居节点的权值自适应匹配,充分获取空间相关性;其次,采用带有门控和注意力机制的时空卷积网络充分提取时间序列相关性,并使用残差块结构实现时空卷积层之间的连接,使得模型更具有泛化能力;最后,分别提取周相关、日相关、邻近时间的序列数据,输入三个并行的时空组件以挖掘周、日、邻近三个时间窗口间的时间周期相关性,并通过全连接层获取最终的交通流量预测结果。利用高速公路交通数据集PEMSO4、PEMSO8进行了15 min、30 min、45 min和60 min的交通流量预测实验。实验结果表明MASCGN模型与现有基线模型相比,在未来短期和长期的交通流量预测任务上都具有更优的建模能力。     

云环境下基于动态滑动窗口多通道Bi-LSTM的虚拟机故障预测模型

针对点值预测方法预测虚拟机故障,未充分利用虚拟机历史周期特征和上下文信息、预测准确率不高的问题,提出了一种动态滑动窗口多通道Bi-LSTM的虚拟机故障预测模型。该模型首先利用动态滑动窗口动态捕获虚拟机故障发生过程的上下文特征;然后构建多通道机制的Bi-LSTM以同时学习不同指标类之间的相关性特征,预测虚拟机下一周期的故障;最后根据OCSVM和区间偏移度方法对预测结果进行判断,得出具体的故障类型。实验表明,该模型在预测准确率、召回率、F值三个指标上均优于基线模型,验证了模型对虚拟机故障预测的有效性。     

高校计算机专业智慧教育实验云平台的设计与实践

长春工业大学计算机科学与工程学院设计并实现了针对高校计算机专业的智慧教育实验云平台.文章介绍了平台的功能、架构及实现,及其在实践教学中的应用.教学实践表明,该平台达到了提高实验教学质量和提升学生程序设计能力的目的.     

面向工程教育认证的计算机网络实验教学改革实践

为了培养及提升学生的工程能力和创新能力,在工程认证教育理念引领下,分析了计算机网络实验教学存在的问题.在实验教学课程设置、实验教学设计等方面提出改进方法并予以实践,取得了较好的实验教学效果,提升了学生分析解决复杂工程问题和综合创新能力.