变风量空调系统恒温解耦控制优化

在室内恒温控制问题的研究中,变风量空调系统的房间送风量、冷冻水流量和风机转速三个输入变量与房间温度、送风温度和静压三个输出变量之间存在着不同程度的耦合关系,每个房间的温度控制会受到不同程度的干扰,严重时会影响到整个系统的稳定性.为解决上述问题,根据变风量空调系统的房间、表冷器、风机等各个子系统模型,通过寻找一个合适的开环传递函数矩阵,实现对系统的解耦控制,通过使解耦矩阵的对角元素为1,得到简化的解耦矩阵.比通常利用对角化方法和状态反馈矩阵方法直接求得的解耦矩阵要简单.运行空调实验结果表明控制回路之间干扰不明显,解耦控制效果良好.     

基于物理的波浪实时模拟方法

为解决广域范围内波浪状态的实时计算和可视化问题,结合无粘滞流体力学的物理模型,提出了一种以三角形为控制单元的有限体积简化算法。该算法的优点在于：以不规则边界区域的非规则三角网格为基础,通过简化通量向量分裂方法获得三角形控制单元的边界数值通量,能快速逼近二维浅水方程的解进而模拟非规则边界浅水的实时流动。实验结果显示,所提方法能在符合现实世界物理规律的前提下较好地实现大规模波浪的实时可视化模拟。     

乳胶涂料中填料粒径测定与分散剂的选择

介绍了重力沉降法和容量沉降法两种测定乳胶涂料中填料粒径的方法。通过比较粉体粒径结果显示：沉降法比激光法更形象直观，更能代表体系粒径真实情况。以滑石粉、重钙、轻钙粉体为基准，采用不同用量、不同类型的分散剂的容量沉降法进行比较得出：用容量沉降法能定量地对分散剂性能做出评价。     

Estimation of the critical properties of compounds using volume-based thermodynamics

The importance, yet scarcity of the critical constants of thermally unstable fluids warrants the development of reliable methods for the estimation of these essential thermodynamic properties. A thorough investigation undertaken in this study on 1,589 compounds belonging to 83 chemical classes, indicated that the ratio of critical temperature to critical pressure of both low and high molecular weight compounds could be well expressed in terms of their volumetric properties. In addition, two new methodologies are presented for estimating V_c, as well as an indirect approach for prediction of T_c from surface tension data, altogether allowing the calculation of Z_c. Moreover, comparative studies are made with five group contribution methods. It is also demonstrated that by employing the Peng-Robinson EOS, and without prior knowledge of the critical properties, it is possible to calculate various thermophysical properties including P^sat., T_b, , ∆H^vap. , C_p, and even the T_c and P_c themselves.     

聚氨酯的阻尼性能与频率关系的研究

从时温等效原理出发,依据WLF方程和自由体积理论推导了一个较为简单的将高分子材料的温度谱转变为频率谱的方法。用该方法计算得到的损耗因子与实验数据吻合得很好。研究了所合成的聚氨酯材料在1～10000Hz范围内的特征阻尼频率.结果表明25℃下.含填料的H052的特征阻尼频率为5430Hz。     

CORRELATION OF DIFFUSION COEFFICIENTS FOR LIQUIDS AND DENSE FLUIDS WITH TEMPERATURE AND PRESSURE

On the basis of the free volume theory and activation energy concept,a fundamental equation whichtakes into account the effects of temperature and pressure has been developed.By introducing differentexpressions for the free volume and activation energy,several equations for fluid diffusion coefficients were derivedaccordingly.With the van der Waals free volume and intermal energy formula,a three-parameter model for fluiddiffusion coeffficients at moderate pressure was obtained.The grand average absolute deviation percent of 345data points (44 systems)for self-and infinite dilute inter-diffusivities is 2.32,against the results of the model ofCohen and Turnbull,4.13.In particular,by means of the modified Carnahan-Starling free volume equation,afour-parameter model with average abosolute deviation percent 2.64(30 systems,644 data points)for theestimation of dense fluid inter-and self-diffusivities at high pressures and in supercritical conditions was derived.The derived model is superior to the method of L     

一种高效的光线投射体绘制算法

作为体绘制中的一个经典绘制算法,光线投射算法理论简单同时能产生高质量的图像,被广泛应用于医学图像可视化领域。但在绘制过程中有大量的投射光线和体素的重采样,导致绘制速度较为缓慢。为提高绘制的速度,文中提出一种高效的光线投射体绘制算法,通过引入碰撞检测技术减少投射光线的数目,避免冗余光线的采样计算,同时采用光线跳跃方法在碰撞检测包围盒内跳过对空体素的重采样,加快了光线合成的过程。实验结果表明,改进后的算法不仅能保证所需要的图像质量,还能大幅度地减少采样计算的时间,高效地提高绘制速度。     

基于LVM 的系统扩容技术研究

近年来,随着大数据业务的使用,系统在运行时会产生大量的数据信息与日志文件并保存在磁盘中。由于在系统规划初期,对系统分区大小规划预期不足,很难合理规划磁盘空间,造成后期系统运行中经常出现系统分区磁盘不足的问题。当发生此类告警时,通常的分区很难动态调整大小,通常采用暂停业务,更换磁盘,数据备份与恢复的方式,该方式操作困难,程序复杂,有数据丢失的风险。在Linux系统里使用LVM(逻辑卷)技术,支持在线空间扩容,可以在用户无感知的情况下扩展系统分区容量,达到合理利用磁盘空间的目的。本文介绍了LVM技术,并在Linux系统里将分区做成逻辑卷,达到合理利用磁盘空间的目的。     

基于反应扩散方程的水平集结构拓扑优化方法与实现

为实现更加先进的拓扑优化算法,研究采用反应扩散方程的水平集结构拓扑优化方法,通过理论推导给出算法中的参数选择建议.该方法允许在拓扑优化过程中生成新的孔洞,初始结构无须包含孔洞,不需要重新初始化步骤,从而可提高算法的收敛性.针对传统拓扑优化中主要采用体积约束、以柔度最小为目标和体积保留率设定存在一定主观性的问题,探究不同体积保留率下的结构应力水平的变化规律,结果显示可以依据结构最大应力水平与体积保留率的变化规律确定最优体积保留率.     

基于深度残差收缩网络的HEp-2图像识别

人上皮细胞（HEp-2）检测抗核抗体是诊断自身免疫性疾病的常用方法,HEp-2细胞图像识别对许多自身免疫性疾病的诊疗具有重要意义。针对目前主要采用手工评估方法造成效率低效、劳动强度高等问题,提出一种基于深度残差收缩网络的HEp-2细胞图像分类模型。该模型在深度残差网络基础上进行改进,残差学习模块使用恒等映射方法可以训练更深层次的网络。在每个残差学习模块内部嵌入一个软阈值非线性变换子网络,软阈值用以消除数据中的噪声和冗余信息,这些阈值通过子网络自动学习。实验表明,该方法具有良好的性能,优于其他深度神经网络方法。