零方程湍流模型在列车车厢内气流数值模拟中的应用

采用k-ε湍流模型对列车车厢内气流进行数值模拟需要消耗大量的计算时间，为此，提出了采用零方程湍流模型对列车车厢内的气流组织进行数值模拟；分别采用零方程湍流模型与k-ε湍流模型对列车车厢内的空气流动及传热进行了数值计算，经分析比较可知，该两种湍流模型的数值计算结果吻合程度较好，采用零方程湍流模型可大大缩短计算时间，利用其简单、快捷的特点，可以为列车空调系统的工程设计提供简便的数值模拟方法。     

空投空降救生系统仿真的研究

该文研究了降落伞系统的建模、验模与仿真技术,分析了降落伞仿真系统的数据流和降落伞救生系统的关键问题,设计并初步实现了降落伞建模、验模与仿真系统框架软件.对人用伞和典型的专用伞也进行了仿真实验.并对实验结果进行了分析和讨论.     

金属露天矿帮坡角变化对最终境界影响

基于正锥排除法基本原理优化南芬露天矿最终境界,研究上盘帮坡角变化对最终境界开采形态、矿岩量等影响.根据南芬露天矿不同时期采场生产现状,设置相关技术经济参数,对矿山进行初始境界优化;按照0.5°步长逐步提升上盘帮坡角,优化不同上盘帮坡角条件下的最佳境界.研究表明,随着帮坡角变陡,最终境界地表范围逐渐缩小,底部尺寸变大或者向下延伸;不同帮坡角加陡方案得到的最终境界,矿岩量可能增大或者减小,总成本也可能增加,但利润值增大.     

基于有限体积法的土壤重金属污染物运移模拟

针对重金属污染物在土壤中的运移扩散问题,采用有限体积法对二维稳态水流中污染物运移的基本方程进行离散,获得污染物在饱和土壤中运移的有限体积法计算模型.运用Matlab模拟不同条件下重金属污染物运移的动态过程,研究污染物运移规律.研究表明,当污染源始终存在时,随着时间的推移,质量浓度等值线近似由中心抛物线形渐变为外围椭圆形,水平向和竖直向浓度均不断减小;当污染源存在10天后移除时,随着时间的推移,质量浓度等值线呈椭圆形,污染范围逐渐变大,浓度不断减小,椭圆中心处浓度最大.     

IEEE浮点运算下三角函数的表驱动方法

提出了在ＩＥＥＥ点运算下四倍精度三角函数的算法，特别是“精确”的 三角函数区间压缩。用工作精度（四倍精度）算术运算及适中的表存储使三角函数精确 到 ２．０ｕｌｐ。分析了子程序的误差。大量测试表明函数的精度和执行速度是令人满意的， 并保持了函数的单调性。     

病害混凝土水下补强加固技术在沿海港闸的应用

二期围堰是三峡工程重要的临时建筑物之一,工程地质条件复杂,存在许多技术难点,进行围堰的优化设计非常重要.通过离心机试验,解决了填料风化砂的水下坡角问题,使断面结构得到简化,平抛垫底沙砾石使围堰断面进一步优化.根据数值模拟方法进行了防渗墙结构的设计,提出了防渗墙的设计参数,利用三峡坝区开挖废料风化砂和生产人工骨科混凝土的弃渣研制出了废料柔性混凝土防渗材料,不仅能够满足工程要求,而且变废为宝,减少投资,为解决资源和减轻环境污染起到了重要作用.     

IaaS云环境下一种基于综合满意度的虚拟机放置策略

基础设施即服务(IaaS)环境下的一个关键需求是对租户申请的虚拟机进行合理放置。当前虚拟机放置策略的研究大都集中在数据中心能耗、资源损耗以及负载均衡等方面,很少有工作关注其对租户虚拟机启动时间的影响。为了减少虚拟机请求的周转时间,降低数据中心的资源损耗,本文首先建立了云服务租户满意度模型,给出了虚拟机请求到达云端后周转时间的量化方法;然后基于数据中心的资源损耗建立了云服务提供商满意度模型;最后,基于租户虚拟机启动时间与系统资源损耗建立了多目标约束优化模型,并提出了一种基于综合满意度(Comprehensive Satisfaction Based,CS-B)的虚拟机放置策略,该策略综合考虑了云服务租户与云服务提供商的需求,将租户所申请的虚拟机放置到综合满意度最高的服务器中运行。在OpenStack云平台上的仿真实验表明,CS-B虚拟机放置策略能够有效减少租户虚拟机在云端的部署时间,降低数据中心的资源损耗,有效提高了云服务商及租户的满意度。     

基于文化算法的KPCA特征提取方法

如何选择最优或接近最优的核函数使分类错误率降低,是KPCA(Kenel Principle Com-portent Analysis)应用于特征提取的关键.本文在研究了文化算法(Cultural Algorithms,CA)相关文献的基础上,提出了一种训练核函数参数的文化算法流程,实现了KPCA和CA的集成,有效地提高了核函数的优化选择.仿真结果表明该方法具有较好的结果和更少的计算量.     

基于信度分配的串行集成CMAC及其仿真

针对Albus CMAC在学习精度与存贮容量之间的矛盾,借鉴神经网络集成思想,并引入可信度的概念,提出了基于信度分配的串行集成CMAC,以提高学习系统的泛化能力和网络收敛速度。通过对复杂非线性函数的逐级降维,分步逼近,有效地提高了网络的学习精度。仿真研究进一步验证了该方案的可行性和有效性。     

一类面向仓库车辆路径优化的改进禁忌搜索算法及其应用

在立体仓库中常需考虑车辆路径规划问题,传统的禁忌搜索算法在解决该类问题时,最终解的质量依赖于初始解。针对此问题并结合实际立体仓库,本文提出了改进的禁忌搜索算法。该算法的初始解部分由模拟退火算法生成,有效地克服了禁忌搜索算法对初值的依赖;规定禁忌搜索算法的特赦准则为模拟退火算法关联,在限定始末库位条件下,尽可能地寻找更短车辆路径,提高禁忌搜索算法的搜索能力。将改进的禁忌搜索算法与标准禁忌搜索算法进行仿真对比,改进算法在平均最短路径和稳定性上都有较大提升。将本文算法应用于立体仓库调度过程,在实际应用中效果良好,具备可行性。