基于蚁群算法的云计算联盟资源调度

针对目前云计算联盟的架构和单云环境下资源调度的研究缺少对云计算联盟下的资源调度问题的研究情况,建立了由云用户、云服务供应商和云联盟协调器组成的云计算联盟资源调度模型,为达到云供应商利益最大化,设计了任务-虚拟机-数据中心的调度算法,利用蚁群算法进行模型求解,并通过Cloudsim仿真软件证实了该算法的合理性,验证了供应商资源的数据中心负载率在60％～80％之间时达到均衡,并可获得最大利益。     

用户利益最大化的云计算联盟资源调度

针对云联盟的资源调度问题进行了研究,提出了基于用户利益最大化的云计算联盟资源调度方法,并通过遗传算法实现资源调度策略。同时基于CloudSim实现了云计算联盟资源调度方法,对云计算联盟环境下的资源调度研究从学术走向实际应用具有一定的意义。     

基于知识网格的电子商务推荐系统设计*

提出电子商务网站、知识网格节点和虚拟知识网格服务社区三级结构模型,建立自动实现商品知识获取、聚合和智能推荐的运作机制,设计了基于知识网格的电子商务智能推荐系统结构。     

面向客户视角的QoS集成与组合服务优化

研究Web服务组合网上服务质量(QoS)的评价指标以及组合服务QoS计算模型,建立一种面向客户视角的网下服务质量评价体 系,包括服务费用合理度、服务与描述符合度及服务满意度。以服务费用为约束条件,提出一种的面向客户视角的Web服务QoS集成与组合服务优化模型。分析结果表明,与基于QoS的组合服务选取模型相比,该模型增加了服务质量指标,即网下服务(商品)的质量,更能满足客户需求。     

提高背压式供热机组负荷适应性与运行经济性的方法

为使长沙天宁热电公司的热电联产机组能适应低负荷时的稳定与经济运行,提出在原有背压式汽轮机的排汽处串接低压凝汽式汽轮机的方法。实际证明,低压凝汽式汽轮机的增设既能使机组具有较好的热负荷适应性,又能维持机组运行参数的稳定,提高了机组运行的经济性。     

用可调卫燃带改善燃煤锅炉低负荷燃烧效率

分析了现有燃煤锅炉低负荷运行时燃烧效率偏低的原因,提出了可调卫燃带的概念及模型。指出在低负荷运行时可调卫燃带提高燃烧效率的机理在于能在炉内构建一合理的温度场;介绍了低负荷运行时可调卫燃带对炉内温度场及燃烧率影响的模拟试验结果,试验表明：可调卫燃带对改善锅炉低负荷时炉内温度分布及提高燃烧效率具有十分明显的效果,图8参6     

热解温度对无烟煤焦微观结构和脱硝特性的影响

在氮气气氛和600～1000℃条件下, 使用水平管式炉对龙坪无烟煤进行了热解制焦实验, 利用拉曼光谱分析了热解煤焦的微观结构变化, 使用热重分析仪(TGA)进行了无烟煤焦的程序升温脱硝实验, 研究了热解温度对无烟煤焦微观结构和脱硝特性的影响。研究结果表明:热解温度对无烟煤焦的微观结构有显著的影响, 随着热解温度升高, 煤焦的拉曼光谱G峰与D1峰的位置差逐渐减小, 谱峰积分面积逐渐缩小, 积分面积比值I_D1/I_G和I_D3/I_G先增大后减小, I_G/I_All先减小后增大。热解温度还对无烟煤焦的脱硝特性有明显的影响, 无烟煤随着热解温度升高由炭化向初步石墨化转变, 由于活性结构数量的减少和碳结构变得更加有序, 无烟煤焦的脱硝反应性不断降低, 脱硝反应活化能增大。     

基于全流程优化的锅炉机组混煤掺烧决策模型

针对目前火电厂在优化混煤掺烧配比时,采用局部优化存在燃烧不稳定且难以实现电厂全流程经济性最优等问题,提出一种构建基于全流程优化的锅炉机组混煤掺烧优化决策模型对混煤掺烧技术的配煤方案进行优化的方法．首先构建出锅炉燃烧输入总热量(采购燃煤总低位发热量)的数学模型,据此来拟定初步的混煤采购方案;然后利用基于实验数据的统计方法与基于基本原理的理论建模相结合的方法,建立锅炉混煤掺烧全流程各子系统和设备运行及维护成本模型;最后构建以锅炉机组混煤掺烧运行时,全流程各子系统和设备单位运行及维护成本总和最低作为优化决策数学模型,并提出采用遗传算法对其进行寻优求解．将该决策模型应用于某330 MW锅炉机组中进行验证,由优化后的结果可知,优化掺烧配比后不同负荷下的锅炉机组供电单位成本均有所降低．构建得到全流程优化决策模型为锅炉机组实际混煤掺烧配煤方案优化提供了定量化的理论指导．     

颗粒帘换热单元的稳态换热特性研究

提出了一种全新的颗粒帘换热器的概念及基于其换热单元的空气预热器(空预器)概念,并在固体与气力快速热平衡的假定条件下构建了换热计算数学模型,研究了各工况下热颗粒-冷气流及冷颗粒-热气流的换热特性及规律。结果发现:颗粒帘换热单元中,当颗粒质量流量足够时,冷流体加热后的出口平均温度可无限接近热流体初始温度,冷热流体之间能够实现深度换热,换热效果明显。基于颗粒帘的气固两相换热器技术是空预器及各种工业尾气余热回收技术的重要发展方向。