基于ELECTRE法的城市水环境治理环保公司优选

目前工业污水、生活污水问题是影响城市人居环境和水生态环境的主要原因。为了解决城市水环境恶化的现状,防治黑臭水体现象的发生,以某县水环境治理和生态修复工程为例,从造价方面、技术方面、公众满意度方面入手,运用变异系数法和ELECTRE法对城市水环境治理环保公司实验结果进行综合评价,得出环保公司的优选顺序,为进一步开展水环境治理环保公司的优选决策提供参考。     

五轴多工序加工检测夹具下的误差成本优化分析EI北大核心CSCD

为平衡多工序制造系统中质量与成本的问题,提出一种在机检测夹具间接影响质量与成本的求解方式。在该求解方式中,分析了在机检测夹具变量误差的特点,采用状态空间法建立了误差传递模型;分析了在机检测夹具的成本,采用显著性检验的方法建立了检测成本模型,并将检测成本融入包含公差成本和质量损失成本的成本模型中。在此基础上,提出以成本模型为目标函数、误差传递模型为约束条件的优化函数,找出零件满足质量的最优成本。以两类零件加工的质量成本为例,验证了在机检测夹具方式的有效性。     

基于大数据的警用知识处理框架的研究

当前,大数据已成为学术界、企业界乃至政府关注的焦点。将大数据应用于公安领域,将大大推动公安情报工作的发展与变革。分析了公安大数据知识处理系统的需求和关键技术,提出了警用大数据知识处理框架,为新一代协同智慧警用信息系统的构建提供了参考。     

微小型涡喷发动机向心涡轮的流动仿真

为了详细研究微型向心涡轮的内部流动特性,对一台自研微型涡轮发动机的涡轮进行了气动设计和全三维粘性数值模拟仿真,验证了叶片型线设计方案的可行性,得到模拟计算结果（落压比为1.91,总压绝热效率0.73,出口气流马赫数为1.2,流量13.8g/s）。研究了微型涡轮设计工况下内部的气流状态,对微尺寸下涡轮内部的流动特性及各种流动损失产生的特点及原因进行分析总结。结果表明：导向叶流道内的流动损失主要为由气体粘性引起的叶型损失;动叶流道中流动损失主要为气体在动叶前缘产生冲击形成的滞止损失与边界层损失,动叶出口叶片尾缘处形成的尾迹涡流损失。     

共轴双旋翼涵道风扇的气动特性研究

利用CFD软件对涵道风扇进行虚拟仿真,对共轴反桨双旋翼涵道风扇的空气特性进行分析。通过改变双旋翼的间距及飞行速度条件下仿真,对共轴反桨双旋翼涵道风扇气动特性的分析。结果表明,涵道距离对涵道扇有拉力有影响,但并不明显。在扰流的影响下,上桨盘产生的升力要小于下桨盘所产生的升力,并且涵道风扇不适合高速飞行。     

混凝土弹塑性损伤本构模型参数及其工程应用

为提高弹塑性损伤本构模型的工程实用性,研究各参数取值对模型损伤发展、塑性发展及材料应力应变关系的影响.拟合参数取值与混凝土材料常用指标弹性模量、单轴抗压强度及单轴抗拉强度联系之间的函数关系,提出实用的参数取值确定方法.对规范规定的各强度混凝土材料进行数值模拟,结果表明:模型及参数确定方法能够较准确地模拟混凝土材料的各种非线性本构行为.采用用户材料子程序UMAT进行本构模型在ABAQUS中的二次开发,对上海某酒店项目进行数值模拟:在结构设计软件PKPM中完成建模,将模型转换为ABAQUS模型进行计算,并将计算结果与振动台试验结果进行比较.结果表明:各振形计算自振频率相差在5%以内,顶层位移时程除个别极值外总体匹配较好,楼层位移差在10%以内,最大层间位移除个别楼层相差达到30%以外,一般楼层相差10%左右,验证了所提出的参数确定方法及本构模型是合理有效的;通过分析结构各关键时刻损伤分布云图,表明弹塑性损伤本构模型能够实时反映结构的破坏过程,便于分析者直观地把握结构破坏形态.     

皮尔格轧机冷轧不锈钢管回弹预测模型的建立与验证

以皮尔格LG60轧机轧制304不锈钢管为例,研究皮尔格轧机冷轧不锈钢管回弹预测模型。首先通过单向拉伸试验及数据处理的方法得到材料的分段非线性本构方程;其次根据钢管轧制的塑性变形规律结合增量理论,得到变形过程中各应变分量的计算方法,并把钢管变形过程中的受力状态由三向应力状态转化为单向应力状态,利用材料的卸载定律建立冷轧钢管的回弹预测模型;最后通过大型有限元模拟软件DEFORM-3D进行完整轧制过程的3维有限元模拟仿真,并利用皮尔格轧机进行实际轧制试验验证来检验回弹预测模型的可靠性与正确性。结果表明,本模型精度较高,对皮尔格轧机孔型设计及实际生产中成品管尺寸精度控制有重要指导意义。     

基于Harris角点和SIFT算法的车辆图像匹配

车辆图像匹配广泛应用于车辆识别和跟踪,其中SIFT(Scale Invariant Feature Transform)特征匹配算法是当前国内外特征点匹配研究的热点,但针对车辆等刚体特征明显的目标,SIFT算法在时间复杂度和稳定性方面留出了改进空间.针对车辆图像匹配,本文基于Harris角点检测对SIFT算法进行改进.实验结果表明:该方法在车辆图像匹配时,稳定性和实时性优于SIFT算法.     

基于椭球约束的载体三维磁场补偿方法

在地磁导航中磁传感器会受到载体自身磁场的影响,为了提高磁场测量精度,需要对观测数据的载体磁场干扰进行精确补偿。在分析载体固有磁场和感应磁场数学模型的基础上,根据椭圆假设磁补偿方法的思路,提出了一种载体三维磁场干扰的补偿方法,并在椭球假设的基础上提出了载体磁场干扰补偿参数求解方法。该方法将载体磁场干扰补偿方法从二维拓展到三维,解除了载体二维运动姿态的限制。实验验证表明:该方法可以有效实现载体自身三维磁场干扰的补偿,从而提高地磁场的测量精度。     

LS—SVM算法在光伏短期功率预测中的应用

以光伏阵列为研究对象,分析了辐照强度、温度以及日类型对光伏阵列出力的影响。建立了光伏短期功率预测最小二乘支持向量机LS-SVM模型。依据实验数据对模型进行了验证计算．并与BP神经网络模型做了比较,其中LS-SVM模型最大相对误差值为10．54％,平均绝对百分比误差（MAPE）为8．18％,绝对误差平方和平均值的均方根（RMSE）为0．4884,表明模型预测值离散化程度较小,所有预测点均与实际值非常接近,模型具有较好的拟合效果和泛化能力．可以有效地预测短期光伏发电功率。