超临界乙醇提质生物油的汽油机试验研究

配制了典型的模型油模拟提质产物中的中质成分(沸点为80~200℃),在1台单缸4冲程汽油机上对模型油、模型油-汽油混合燃料及汽油进行试验研究.结果表明:调整化油器结构适当增加供油量,在不改变发动机其他特性的条件下,燃用模型油的动力略微下降,下降幅度在5%以内,能耗率平均下降了8.47%;HC和CO排放远远低于汽油,平均下降了42.97%和66.7%,但NOX和CO2排放明显上升,相对汽油平均分别上升了29.47%和20.17%.对汽油机不作任何调整,燃用模型油体积分数10%(B10)和20%(B20)的混合燃料的动力特性及排放特性一般介于汽油与模型油之间.     

大红山铜矿矿区似大地水准面模型建设及研究

完成大地水准面拟合方法的分析和曲面拟合的方法及对比情况分析,研究数据内插的理论和方法,提出方法的分析及对比情况,研究似大地水准面格网数值模型的理论和方法。根据GPS定位原理和大地测量学理论,对大红山铜矿矿区约20 km2区域的大地水准面的精化理论和方法进行了研究。GPS/水准几何法结合GPS水准数据及EGM2008模型"移去-恢复"法确定似大地水准面,针对大红山铜矿矿区高差大、地形变化激烈的实际情况,计算和比较已知公共点和检核点数据,计算研究大红山铜矿范围内的高程异常。     

真实水压力下砂岩强度及破坏形式的试验研究

岩石在高水压条件下的强度和变形破坏方式对深埋、高水压下隧洞及地下开采极为重要。采用MTS和“YSL-200”对砂岩进行了常规单轴试验和不同压力水环境中的压缩试验,分析了真实水压力对饱和砂岩的抗压强度和破坏形式的影响,并探讨了孔隙水压力与水围压力对岩石强度的作用。试验结果表明：饱和砂岩在真实水压力环境中呈现“X型”剪切破坏,水压力在岩石进入裂纹扩展区时加速岩石破坏的作用效果明显;压力水可以通过扩展的裂纹渗入到岩石内部,增大岩石的含水率,影响岩石内部的孔隙水压力;当水压力较低时,水围压作用大于孔隙水压力作用,水压力对岩石的强度为增强效应,当水压力较高时,孔隙水压力作用与水围压作用抵消,岩石强度与饱和单轴抗压强度相近     

三种湍流模型在空气射流数值模拟上的性能比较

标准方程模型、RNG方程模型和零方程模型是通风空调工程上最为常用的湍流方程模型.本文对三种湍流模型进行了介绍,并用三者对百叶风口空气射流进行了模拟.模拟结果表明,与其它两种方程模型相比,采用标准方程模型,无论是轴心速度衰减还是断面速度分布,与实测最为吻合,而采用零方程模型与实测差别较大.     

人口红利对我国城乡收入差距的影响研究

人口红利促进经济增长,但是城乡收入差距却不断扩大。从人口红利的两个显著特征,高劳动参与率和总抚养比的下降两个途径提出理论假说。以中国1993—2012年的第二三产业总比重、城乡人力资本投资差异和城乡收入差距的时间序列数据,构建VECM 模型。实证结果表明：城乡收入差距长期受到产业结构的变动和城乡人力资本投资差异的共同作用;在滞后期内,第二三产业总比重的增加导致城乡收入差距缩小,城乡人力资本投资差异的扩大将导致城乡收入差距扩大。     

基于脱钩模型的新疆碳排放与经济增长的关系研究

在共建丝绸之路经济带以及生态文明的大背景下,新疆作为丝路经济带的核心区与中国西部重要的桥头堡,其经济发展的速度与效益值得关注。尤其新疆是我国重要的能源资源储备区,如何协调好能源开发过程中的碳排放与经济增长之间的关系,是当前摆在我们眼前的一大课题。本文旨在通过脱钩模型分析新疆碳排放与经济增长之间的关系,得出新疆碳排放与经济增长总体上呈现弱脱钩的结论,据此分析弱脱钩状态产生的原因,并提出了有针对性的对策建议,以期促进新疆经济能更好的适应经济新常态。     

列车视频监控中视频遮挡报警算法的研究与应用

针对列车视频监控中监控背景易被遮挡的现象,在单高斯背景模型的基础上,提出了一种结合背景减除法和最佳分割阈值迭代思想的图像遮挡提取算法,该算法可以解决列车视频监控中的背景模型更新不及时以及阴影消除的问题。测试结果表明,本文算法可以有效地对列车视频监控场景中遮挡视频的物体进行分析提取,并发出报警提示,为列车监控系统提供数据分析。     

基于Hash算法的DNA序列k-mer index问题的数学建模

针对查找DNA序列的相似序列问题,给出了建立索引和查找索引的数学模型,基于Hash算法,建立了依赖于k值大小的顺序索引模型和散列索引模型,特别对较大k值选用了DJBHash函数,有效的避免了Hash冲突问题。最后在硬件平台CPU为2.6GHz、内存为8G、操作系统为64位Windows 7的条件下,对100万条长度为100的DNA序列进行了测试,给出了不同k值下建立和查询索引的用时和占用内存情况,有效的解决了DNA序列的k-mer index问题。     

基于边分类的SVM模型在社区发现中的研究

社区发现是复杂网络研究的重要内容,也是分析网络结构的重要途径。分析了社区发现研究中存在的问题,提出了一种基于边分类的SVM模型。通过边顶点相似度和边介数来表示边的特征,从而构造分类函数。利用LFR生成社区结构已知的人工网络,通过人工网络数据训练基于边分类的SVM模型,对分类函数的参数进行估计,利用训练模型对真实网络进行社区分类并通过标准化互信息(NMI)和整体准确度来评价分类效果。实验得到了较高的整体准确度和NMI值。实验表明基于边分类的SVM训练模型对真实网络数据的社区划分有较高的准确度,表明该方法是可行的。     

多元优化算法在马斯京根模型参数优化中的应用

以2个实例为研究对象,利用一种新型群体智能算法——多元优化(MVO)算法优化马斯京根模型参数,并与相关文献中加速遗传算法等多种方法的优化结果进行对比。结果表明:MVO算法优化结果优于其他算法,利用MVO算法优化马斯京根模型参数,可以获得比相关文献更高的模拟精度,不但为精确估计马斯京根模型参数提供了有效方法,而且拓展了MVO算法在水文模型参数优化中的应用。