压缩奇偶相干态的熵压缩特性

用数值方法讨论了相干态强度、相位角和压缩参数对压缩奇偶相干态位置熵和动量熵压缩特性的影响。结果表明，压缩奇偶相干态的位置熵和动量熵均可呈现压缩性，压缩偶相干态的最大熵压缩度比压缩奇相干态的要大。熵压缩度与相干态强度、相位角和压缩参数均有关系，但压缩因子对场熵压缩的影响最大。当其它条件一定时，压缩偶相干态在压缩参数|β|=O．95时，位置熵(或动量熵)的压缩度最大，但压缩奇相干态无此特点。     

失速型风力发电机的建模与仿真研究

研究风力发电机系统优化控制问题,对风力发电进行设计,应通过风能带动发电机发电。但风力发电机组模型存在高阶、非线性问题,考虑因素很多。传统方法缺乏总体性能分析。为解决上述问题,建立了包括风力发电机组气动性能、传动系统部分和感应电机部分的一种新的较完善的失速型风力发电机组的动态数学模型。应用在MATLAB软件上,以数学模型为基础搭建了失速型风力发电机组数字仿真模型。并以稳态风速和动态风速为例,对600千瓦失速控制型风力发电机组进行了仿真计算。试验结果表明模型的正确性,为风力发电机组的进一步优化设计和优化控制等均提供了科学依据。     

Experimental Simulation of the Reactor Section of Fluid Cokers: Comparison of FCC and Fluid Coke Particles

The hydrodynamics of fluid cokers were studied in a pressurized fully cylindrical cold model of diameter 483 mm, geometrically and dynamically scaled down by a factor of ～20 from commercial units. Differential pressure fluctuations, voidage distributions, solids momentum flux distributions and steady state gas mixing behaviour in the reactor section are compared for the same operating conditions with two kinds of particles, FCC and fluid coke. The voidage distributions and core‐annular flow structures in the reactor section were similar enough that either FCC or fluid coke particles can be used for cold modelling of fluid cokers.     

环形截面柱形管中粘性流体的研究

对环形截面柱形管中粘性流体的稳流和非平稳流进行了研究,得到了速度和粘性应力分布的规律,并且提出了能量损失的计算方法.通过Nave-Stocks方程式和用Weber函数对它们积分,对非平稳流进行了研究.通过建立数学模型,得到在一般边界条件下的封闭解.当流体处于静止状态并且在t=0时,压力系数变化率在流体上产生作用,在通解的基础上得到对非平稳流的解.同时获得瞬时和平均速度、动能和能量损失的变化规律.通过数值计算,对瞬时和平均速度,动能和动能损失系数变化量,以及由于粘性应力而造成的一般能量损失实验结果图进行了绘制.     

基于椭圆循环圆的轿车扁平液力变矩器设计

为设计叶形更为合理、性能更优的轿车扁平化液力变矩器,提出了基于椭圆的扁平循环圆设计方法。提出了全新的扁平率定义,使扁平率的变化能够反应循环圆整体形状的变化。在分析环量分配规律对变矩器性能影响的基础上,改进了传统的等环量分配叶片法,针对不同叶轮采用不同的二次函数环量分配规律进行叶片设计,得到了叶形更为合理的扁平变矩器叶片。将本文方法与传统方法进行了对比分析,结果表明,用本文方法设计的扁平变矩器性能更佳。     

基于改进遗传算法辨识空间机器人动力学参数

为了减小空间机器人动力学参数的误差,提高轨迹规划精度,根据空间机器人的角动量守恒方程,利用名义动力学参数估计角动量与真实角动量的差异,建立动力学参数辨识的误差模型,给出遗传算法的适应度函数.针对常规遗传算法容易出现"早熟"现象,采用小区间生成法、大变异策略和精英保留策略对其进行了改进.以六关节空间机器人为例进行的仿真结果表明,在参数复杂的情况下,采用改进后的遗传算法,计算效率和辨识精度均得到了提高。     

多视图动量对比学习算法

比较同一图像不同增强的相似性是对比学习取得显著成果的关键。传统对比学习方法使用了图像的两个不同视图,为了学习到图像更多的信息以提高分类准确率,在MoCo(momentum contrast for unsupervised visual representation learning)的基础上,提出了一种多视图动量对比学习算法。每次迭代中,对于图像的多个数据增强分别使用一个查询编码器和多个动量编码器进行特征提取,使得本次迭代可以使用更多的数据增强和负样本。使用优化的噪声对比估计(InfoNCE)来计算损失,使得查询编码器能得到更有益于下游任务的特征表示。对查询编码器使用梯度回传更新网络,对各动量编码器使用改进的动量更新公式以提高模型的泛化能力。实验结果表明,使用多视图动量对比学习可以有效提高模型的分类准确率。     

基于机械臂运动的组合航天器惯性参数在轨辨识

随着空间技术发展,交会对接任务越来越多,服务航天器与目标航天器对接形成组合航天器后惯性参数会发生明显变化。因此,提出一种基于机械臂运动的组合航天器惯性参数在轨辨识方法。该方法可以分为2步:第一步辨识组合航天器的质量和质心;第二步辨识组合航天器的惯性张量。该方法优点是实现了质量、质心与惯性张量等辨识参数的相互解耦,不需要消耗航天器上宝贵的喷气燃料,仅需要测量航天器的速度,而不是加速度和力。仿真结果验证了方法的有效性。     

基于改进BP神经网络的道路交通事故预测

道路交通事故因受多种随机因素的影响而呈现出非线性的特点,传统的线性分析方法无法完全揭示其内涵。在分析道路交通事故与人、车、路等因素关系的基础上,利用神经网络具有描述非线性特性的能力,将影响交通事故的多种因素综合起来建立了基于改进BP神经网络的道路交通事故预测模型。选取人口密度、路网密度和机动车辆密度作为交通事故预测模型的输入神经元,采用道路交通综合死亡率作为道路交通事故的输出评价指标,对道路交通事故进行预测。实验结果表明,该预测模型能很好地适用于道路交通事故预测,验证了该模型的可行性和有效性。     

微小卫星动量轮数字控制系统的设计与实现

微小卫星体积小,质量轻,自身转动惯量小,与普通卫星动量轮控制相比,控制单元需要更高的控制精度和更小的体积。针对这一难题,采用数字的设计方法,运用等精度测频原理,设计并实现了在单片中等规模的FPGA中集成包括控制算法运行、动量轮运动控制、动量轮速度测量在内的控制动量轮所需要的完整功能。通过原理验证平台验证,控制系统的测量精度优于10e-5,控制精度优于10e-3,满足微小卫星动量轮的控制要求。与常规卫星动量轮控制系统相比,具有精度高、体积小的优点。