多相混输泵的流场模拟及样机研制北大核心CSCD

针对天然气水合物合成系统试验回路中的气液混输问题,提出了一种轴流式多相混输泵的设计。基于N-S方程和SST k-ω湍流模型对该多相混输泵的内部流场进行数值模拟,对比分析了纯水和进口含气率为50%时外特性的差异,揭示了内部流动规律。结果表明,纯水和进口含气量为50%的状态下,扬程均随流量的增大而单调减小;效率均随流量的增大而先增大后减小,在同一流量点,纯水时的效率比进口含气量为50%工况下的效率高约1%;轴功率均随流量的增大而单调减小,在同一流量点,纯水时的轴功率约为进口含气量50%工况下的2倍。同时制作了样机,应用于天然气水合物合成系统的试验回路中,验证了该混输泵具有较强的气液混输能力。研制的多相混输泵可应用于天然气水合物合成系统试验回路中或者其他高压环境下的气液混输场景。     

基于应变率损伤本构模型的围岩分区破裂化现象数值模拟

为了探究深部巷道围岩的分区破裂化现象,利用ANSYS/LS-DYNA软件数值模拟,使用Cowper-Symonds本构模型结合GISSMO模型,将巷道的开挖视为动力过程。从岩石的细观角度出发,考虑岩石的应变率效应以及损伤对岩石的力学性质的影响,构建应变率损伤本构模型。同时结合应力三轴度,以更全面地描述岩石在各种应力条件下的力学特性,并基于最大应变和最大拉应力准则建立单元破坏准则。对岩石进行单轴压缩数值、掘进开挖法模拟及实际观测的结果表明:岩石单轴压缩全应力-应变曲线拟合效果较好;掘进开挖速率对分区破裂化现象有影响;掘进开挖法的分区破裂化模拟结果与实际观测数据具有一定的一致性。提出的模型对于围岩分区破裂化现场的模拟及预测有一定的参考意义。     

热轧线步进式加热炉液压系统改造研究

随着近些年我国科学技术的迅猛发展,步进式加热炉在热轧生产中应用得越来越广泛,已经成为当前轧钢生产线上不可或缺的的重要设备之一。由于武钢热轧厂使用步进加热炉时间已经有十多年的历史了,设备随着时间的推移已经逐渐呈现老化状态,已在很多方面无法满足当前的现代化生产需要。本文主要通过武钢加热炉步进梁液压系统改造项目来对此问题进行详细阐述,希望能够得到一些借鉴和参考。     

发展适应环渤海经济增长极的高等职业教育

文中分析了培养高等职业教育人才对环渤海经济发展的重要性,提出了高效利用优秀的应用型人才促进环渤海经济发展的措施,旨在通过发展适应环渤海经济增长极的高等职业教育,促进环渤海经济快速发展。     

基于局部邻域信息的Contourlet变换域图像去噪

分析了Contourlet变换系数间的统计特性,提出了一种新的基于Contourlet变换的图像去噪算法.这种算法考虑相邻Contourlet系数间的相关性,认为某一位置"干净"的Contourlet系数不仅与这一位置本身的含噪系数有关,也与其周围邻域的含噪系数有关.实验结果表明,所提出的算法不仅能得到较满意的"线形结构",而且也能获得比现有方法更高的信噪比.     

等离子喷涂NiCrBSi＋Ni／A1复合涂层的设计及应用

本文提出了用等离子喷涂法制备Ni60B Ni/Al复合涂层的新工艺。试验结果表明：Ni60B与Ni／A1粉末按不同比例混合．可制备出不同性能的喷涂工作层．     

基于遥感和GIS技术的青海湖环湖地区生态环境脆弱性评价

以青海湖环湖地区为研究区,从生态环境脆弱性的影响因子和脆弱性形成的结果表现入手,通过遥感与GIS技术提取出8项生态因子包括植被指数、土壤亮度和土壤湿度指数、高程和坡度以及气温降水和土地利用作为评价指标,利用层次分析法（AHP）计算各评价指标的权重,然后计算研究区综合脆弱度,并根据统计结果将脆弱度的大小划分为微度脆弱、轻度脆弱、中度脆弱和重度脆弱4个不同等级。结果表明：研究区轻度脆弱和中度脆弱所占面积比例较大,分别占到研究区陆地面积的35.2%和40.7%,说明该区总体环境质量较好。     

基于RBF神经网络混合遗传算法的多用户检测

提出了一种混合递阶遗传算法来同时训练RBF神经网络的结构和参数,引入了改进的染色体编码方案,用基于奇异值分解的最小二乘法计算网络输出层权值,提高了遗传搜索的效率,精简了网络结构.并用变学习速率梯度下降法优化遗传训练出的最优网络,应用到多用户检测中.仿真结果表明,新混合学习算法训练出的网络结构优于其它算法训练的网络结构,并且性能良好.     

基于AUML的Agent建模方案研究

AUML(Agent UML)是Agent建模普遍采用的方法,其通过对UML的扩展来支持Agent的建模.通过借鉴面向对象的系统分析方法,给出了AUML建模方案,并详细描述了AUML的建模机制和各类图的扩展.以编队指挥系统为例,从分析系统用例,分析和识别最初的Agent类型,责任识别,提取Agent之间的关系及精化Agent,确定交互直至Agent信息的配置,建立了一整套基于AUML的Agent建模方案.     

网络时代的人工智能

五十多年来,人工智能在模式识别、知识工程、机器人等领域已经取得重大成就,但是离真正的人类智能还相差甚远。本文强调 在当今的网络时代,作为信息技术的先导,人工智能科学有着非常值得关注的研究方向,要在学科交叉研究中实现人工智能的发展与创新。要关注认知科学、脑科学、生物智能、物理学、复杂网络、计算机科学与人工智能之间的交叉渗透,尤其是重视认知物理学的研究;自然语言是人类思维活动的载体,是人工智能研究知识表示无法回避的直接对象,要对语言中的概念建立起能够定量表示的不确定性转换模型,发展不确定性人工智能;要利用现实生活中复杂网络的小世界模型和无尺度特性,把网络拓扑作为知识表示的一种新方法,研究网络拓扑的演化与网络动力学行为,研究网络化了的智能,从而适应信息时代数据挖掘的普遍要求,迎接人工智能科学与应用新的辉煌。