泄爆和氮气惰化耦合作用对氢-空气爆炸影响的实验研究

为了解受限空间内不同氮气体积分数φ对氢-空气泄爆的影响,在高1 m的顶部开口容器中进行了实验。结果表明：当φ≤40%时,容器内部的最大压力峰值由外部爆炸造成;而当φ>40%时,内部最大压力峰值则由泄爆膜破裂引起;在所有实验中,都观察到内部压力的亥姆霍兹振荡,其振荡频率随φ的增加而降低;声学振荡仅出现在φ=25%, 30%时;容器内3个不同压力监测点（靠近泄爆口、容器中心和接近容器底端）的最大爆炸超压p_max都随着φ的增加而降低,且整体上最大的p_max始终在爆炸容器底部附近出现。但当φ>40%时,3个监测点间p_max的差异可忽略不计;外部最大爆炸超压也随φ的增加而减小,且不论其大小如何,均对内部压力曲线有显著影响。

     

固体酸改性CeO2基涂覆型催化剂脱硝性能研究EI北大核心CSCD

燃煤与生物质燃料进行耦合掺烧是未来降低电力行业碳排放的重要路径之一。稀土脱硝催化剂以其良好的抗碱金属中毒能力，成为未来新型脱硝催化剂的重要发展方向之一。通过引入固体酸WO3和Nb2O5氧化物对CeO2结构及表面性质进行改性，显著提高了催化剂的NH3-SCR反应性能。制备的系列NbOx-WOx/CeO2(NbWCe)涂覆型工业催化剂，在GHSV=30000 h-1的高空速条件下，可实现在250～450℃内NOx的转化率在80%以上，具有较宽的温度操作窗口和超过90%的N2选择性。表征结果表明，尽管WO3物种导致CeO2晶体的长大，降低催化剂的比表面积，但其提供更多的强酸性位，促进催化剂对NH3的吸附及利用，并抑制其非选择性氧化，促使高温区SCR活性明显升高。另一方面，Nb和Ce之间的相互作用促进催化剂表面更多Ce3+和活性氧物种的形成，增强对NO的氧化能力，使低温区SCR反应性能得到显著升高。因此，通过改变催化剂中WO3和Nb2O5的比例，可实现NbWCe催化剂活性温度窗口调控，满足电厂不同的运行工况需求。     

基于IPSO-SVR的盾构下穿既有道路沉降预测分析

目前，有关盾构隧道平行下穿既有道路的沉降预测研究相对较少。为准确预测在盾构过程中不同因素对既有平行道路沉降的影响规律，本研究提出一种基于改进粒子群优化的支持向量回归(IPSO-SVR)预测模型，将其应用于实际地铁隧道工程的地表道路沉降预测中。以长春地铁6号线下穿飞跃路区间工程为依托，结合盾构施工过程中盾构掘进参数、地层信息与道路沉降的监测，应用libsvm网格搜索法缩小超参数范围，同时结合非线性递减策略改进粒子群算法中惯性权重与加速因子的变化情况，最终建立IPSO-SVR预测模型，实现区间内后续路段的沉降预测。研究结果表明，对比网格搜索法与常规粒子群优化训练中目标函数(均方误差)的变化情况，经改进后的粒子群优化的收敛速度有较好提升，目标函数收敛效果更好，其最小值缩小近15%。本研究提出的IPSO-SVR对道路沉降预测平均绝对误差(MAE)为0.287，拟合决定系数R²为0.884，平均相对误差仅为8.91%，较反向传播(BP)神经网络、支持向量回归(SVR)、粒子群优化的支持向量回归(PSO-SVR)预测模型有更佳性能表现。由此可知，IPSOSVR对于复杂情况下多...     

面向新一代神威超级计算机的高效内存分配器

随着应用程序规模的增大，应用程序对计算资源的需求也日益增加，超级计算机为满足这一需求提供了良好的平台。传统的超级计算机主要面向科学计算程序，而近年来应用的多样化对超级计算机的软硬件设计提出了新要求。该文在新一代神威超级计算机上发现了在动态运行模式下内存分配的性能问题，并针对神威的体系结构特征和应用特征，设计了高效的内存分配器——SWAlloc。实验结果表明：SWAlloc可以将超大规模机器学习训练框架八卦炉的内存分配速度提升至多75 839倍；对随机生成的内存分配记录和标准测试程序集PARSEC中的内存分配记录的测试结果，验证了SWAlloc在不同应用上的通用性和高效性，可将神威超级计算机上PARSEC的内存分配效率提升至多51倍(平均提升36%)。SWAlloc已经布署于新一代神威超级计算机上，并用于SWPytorch、 SWTensorFlow等超大规模应用。     

基于PCA-IPSO-RBF神经网络的沥青路面破损状况预测

针对现有路面破损状况评价指数较为单一且无法准确预测路面实际破损发展趋势的问题，为探究路面使用指标、路面性能指标和路面环境指标对路面破损状况的影响，提出基于改进粒子群优化(IPSO)与径向基(RBF)神经网络耦合的沥青路面破损预测模型.首先，利用灰色关联分析和主成分分析(PCA)筛选出主要影响因子；然后，通过改进粒子群惯性权重因子，调整粒子全局和局部寻优能力，并利用IPSO算法训练RBF模型中的参数；最后，以主成分分析降维后数据为输入，建立路面破损状况的IPSO-RBF神经网络预测模型.实例研究表明，PCA-IPSO-RBF神经网络预测模型预测平均绝对误差为0.841 6.因此，针对复杂非线性路面破损状况预测问题，该模型能够准确预测沥青路面破损状况，为路面养护决策提供有力支持.     

染色石膏颗粒一维压缩破碎与形状演化

使用染色石膏颗粒研究颗粒破碎过程中的形状演化,采用基于正交视图的拍照识别方法获取颗粒形状,借助Weibull分布函数对颗粒形状的统计分布进行定量表征,分析了染色石膏颗粒一维压缩破碎前后的颗粒形状特征。结果表明:破碎产生的颗粒与亲代颗粒粒径相差越大,其表面越粗糙、圆度越差、越扁平,且形状因子分布越不均匀;存活颗粒相比亲代颗粒形状变得更规则,形状因子分布趋向于均一化,而破碎颗粒的形状演化则完全相反;由于整体试样既包含存活颗粒又包含破碎颗粒,其形状演化规律未表现出明显的一致性。     

白鹤滩库区三家村滑坡稳定性评价和涌浪分析

金沙江梯级水电站沿线边坡稳定性评价及其破坏后涌浪分析是保障其安全运营的关键环节.本研究通过现场地质调查、InSAR分析及相关钻孔资料，给出了三家村滑坡的基本特征及其破坏模式，通过GEO5模拟计算分析了滑坡稳定性，并利用经验公式法对失稳后造成的滑坡涌浪进行预测.结果表明：三家村滑坡中部存在一处明显的形变区域，即Ⅱ区高程为950～1100 m段，长期趋于不稳定状态，中部最大变形量达50 mm/a.在持久工况、短暂工况、偶然工况水位骤降滑坡稳定性系数均满足边坡设计安全系数要求，安全系数为1.07～1.19；而蓄水后叠加地震工况下滑坡体不稳定，安全系数最低仅为0.97.滑坡变形区失稳可能在上游2.5 km处产生的浪高为2.62 m至3.00 m，到达下游4.5 km处的浪高为1.52 m至1.63 m，威胁沿岸的新塘、蒙姑和溜姑等居民点，建议进行滑坡防治及增设涌浪防护措施.