不同湍流模型在旋流非接触搬运器仿真中的应用和对比

摘要：
采用标准k ε湍流模型, RNG k ε湍流模型和雷诺应力（RSM）湍流模型,对旋流非接触搬运器进行数值仿真计算,得出3种模型的压力曲线、吸力曲线和流量值.通过计算结果与试验值对比得知,3种模型中RSM湍流模型的预报结果最为合理;RNG k ε湍流模型的预报结果次之,在工程应用中该模型的误差可以接受;标准k ε湍流模型的预报结果最差.因此,RSM湍流模型和RNG k ε湍流模型可被用作搬运器研究的理论依据. 关键词：
旋流非接触搬运器; 湍流模型; 数值模拟 中图分类号： TH 47
文献标志码： A     

利用数值再现实现彩虹全息色差评价

为了在计算机制彩色彩虹全息图输出之前定量得到再现像的色彩保真度,提出了一种采用数值再现进行色差评价的方法.首先对彩虹全息图进行了频谱分析,得到再现参量与频谱分布之间的关系;然后采用频域滤波算法实现彩色彩虹全息图数值再现,得到再现像的相对功率谱分布;最后采用CIE1976UCS均匀颜色空间对再现像色差情况进行了计算.设计了7个色块并制作了计算机制真彩色彩虹全息图,以金卤射灯作为照明光源进行了光学再现实验,给出实验结果及分析.研究证明了采用数值再现方法实现对计算彩虹全息再现像光谱分布和色差进行计算分析是一种快速经济的方法.     

群论教学中的对称渗透

对称与群紧密相连 ,本文介绍对称在群论教学中的渗透。     

一种基于重标极差方法的动力学结构突变检测新方法

提出了一种针对相关性时间序列动力学结构突变检测的新方法——滑动移除重标极差分析.数值试验表明,新方法能够准确的检测出理想序列中的动力学结构突变,其检测结果对于子序列的长度依赖性较小,而且具有很强的抗噪能力,弥补了滑动去趋势波动分析的不足. 关键词： 标度指数 滑动移除重标极差分析 滑动去趋势波动分析 动力学结构突变     

丙烷含量对多组分气体水合物生长速率的影响

为使多组分瓦斯气体迅速固化、储运,利用可视化水合物实验设备,研究了三种多组分气样在0.1 mol/L四氢呋喃(THF)和0.2 mol/L十二烷基硫酸钠(SDS)复配溶液中的水合固化过程,实验获取了水合物生成过程的压力-温度-时间曲线,结合水合物生长速率模型对实验数据进行计算和分析。结果表明:三种气样中随着丙烷含量的提高,生长速率呈增大趋势,在一定程度上可以提高水合物生长速率,抑制水合物中甲烷的含量。     

一种基于网络编码的无线广播高效重传方法

为了提高无线网络中重传数据包的重传效率,提出一种基于异或网络编码的数据包重传方法,并采用了优化的丢失包编码组合策略.     

Ad Hoc网络基于多指标综合的网关优选方案

考虑移动自组网(MANET)与Internet互联的网络结构,针对网关选取的问题提出基于多指标综合的Ad Hoc网络网关优选算法,该算法综合考虑节点能量对于无线Ad Hoc网络的重要影响和域内网关间切换的延时和丢包,以及重选网关带来的巨大开销等问题,以移动节点到网关的跳数、网关负载、链路可靠性作为优选指标,按照简单加权算法计算备用网关的效用函数,以此进行选取.仿真结果表明,在一定的开销范围内,应用该算法实现了网关负载均衡,延长了网络的使用寿命,缩小了平均分组时延,实验结果也表明该算法优于以跳数和网关负载为网关选择和切换标准的方案,并且不会带来太多的控制开销.     

乳酸促进的仲钼酸铵催化氧化环己烷过程

环己烷的催化氧化是重要的工业反应之一,为了寻找更高效廉价的催化剂,研究了仲钼酸铵(APM)对环己烷氧化的催化活性,并着重探讨了酸助剂的种类及添加量对APM催化活性的影响。 与硝酸相比,乳酸对环己醇转化为环己酮的过程促进作用更强,且使反应物的有效利用率更高,并由此将APM对目标产物的总TON(turn over number)值由124提高到161。     

基于句法依存卷积神经网络的句子相似度计算

句子相似度计算是自然语言处理的一项基础任务,其准确性直接影响机器翻译、问题回答等下游任务的性能。传统机器学习方法主要依靠词形、词序及结构等浅层特征计算句子相似度,而深度学习方法能够融入深层语义特征,从而取得了更好效果。深度学习方法如卷积神经网络在提取文本特征时存在提取句子语义特征较浅、长距离依赖信息不足的缺点。因此设计了DCNN （dependency convolutional neural network）模型,该模型利用词语之间的依存关系来解决该不足。DCNN模型首先通过依存句法分析得到句子中词语之间的依存关系,而后根据与当前词存在一跳或者两跳关系的词语形成二元和三元的词语组合,再将这两部分信息作为原句信息的补充,输入到卷积神经网络中,以此来获取词语之间长距离依赖信息。实验结果表明,加入依存句法信息得到的长距离依赖能有效提升模型性能。在MSRP （microsoft research paraphrase corpus）数据集上,模型准确度和F1值分别为80.33%和85.91,在SICK （sentences involving compositional knowledge）数据集上模型的皮尔森相关系数能达到87.5,在MSRvid （microsoft video paraphrase corpus）数据集上模型的皮尔森相关系数能达到92.2。     

求解非光滑复合约束优化问题的再分配束方法

针对一类特殊的复合约束优化问题提出了再分配型束方法,其中目标函数和约束函数为具有lower-C~2性质的函数.利用改善函数,原约束问题可以被转化为无约束问题,并且新的目标函数也具有lower-C~2性质.再利用lower-C~2函数的性质,引入了凸化参数来改善子问题目标函数的凸性,并设计了相应的束方法.给出了原问题和新问题最优点的关系,并简单地给出了参数稳定性结论和算法的局部收敛性结论.通过对H_2/H_∞综合问题的分析,利用提出的算法计算了最优的H_2/H_∞动态控制器,表明了算法的有效性.