动态亚网格二阶矩湍流燃烧模型

在二阶矩亚网格燃烧模型的基础上,考虑了密度脉动,提出了动态亚网格二阶矩燃烧模型(Dynamic-LES-SOM)。在此模型中,反应项由平均反应项和亚尺度反应项组成,所有的系数都是通过动态计算得到。使用该模型对美国Sandia国家实验室Flame C进行了计算,并且与忽略密度脉动的二阶矩亚网格燃烧模型结果进行对比。结果发现,DynamicLES-SOM燃烧模型计算结果与实验值吻合得很好,较忽略密度脉动的二阶矩燃烧模型有所提高。     

飞行试验大数据技术及展望

现代航空武器装备综合化和信息化程度越来越高,飞行试验测试数据的种类增多,测试数据量剧增,飞行试验进入了大数据时代。试飞大数据的来临,对试验数据的获取、记录、传输和处理等传统技术及模式产生了强大的冲击,也提出了严峻的挑战。本文在简要介绍大数据概念及国外研究应用现状的基础上,通过总结分析飞行试验数据的新特征、新需求,提出了“试飞大数据”的概念,得出飞行试验数据是典型大数据的结论;按照试飞测试流程和大数据技术范畴,重点分析了试飞大数据技术中的数据获取、交换、记录、传输、监控、处理、存储等关键技术,最后,对试飞大数据技术的应用前景进行了展望。     

回归的能源有效网络大数据流汇聚算法研究

为了降低传感器网络数据流汇聚时的能源消耗,提出了一种基于回归的能源有效数据流汇聚算法。首先,将传感器节点分为活跃节点和能源有效节点。然后,以活跃节点为中心点将所有节点进行聚类,并应用回归方法通过活跃节点的数据流对能源有效节点的数据进行预测。接下来,通过节点预测值的累积误差不断修正活跃节点集。最后,应用活跃节点的数据流信息对能源有效节点的数据进行预测。实验表明,本文提出的算法与其它相关算法相比具有更好的预测准确性。     

Reynolds数22 000的孤立方柱绕流的大涡模拟

方柱绕流是典型的钝体绕流问题,蕴含了丰富的流体力学现象,对这类流动的准确预测面临着诸多挑战.采用自主发展的大涡模拟程序,对来流Mach数M=0.3,Reynolds数Re_D=22 000的绕孤立方柱流动进行了细致模拟,亚格子模型使用动力涡黏模型.对计算结果的分析表明,大涡模拟所得的平均流场及Reynolds应力分布与已有实验数据和直接数值模拟结果均吻合较好,验证了预测结果的可靠性;在此基础上对瞬态流场进行了研究,展示了计算条件下方柱绕流分离转捩及尾迹区旋涡交替脱落形成Karman涡街的全过程,为更细致的流动机理探索奠定了基础.      

一类线性离散时间大系统的预见重复控制

文章针对一类线性离散时间大系统提出一种预见重复控制方法.结合预见控制和重复控制的优势,构造带有预见补偿作用和学习能力的控制器,即预见重复控制器,实现对预见周期性目标值信号的跟踪.首先,通过状态增广技术和二维模型方法,构造包含可预见目标值信号的二维扩大误差系统;其次,针对扩大误差系统,分别考虑状态反馈和输出反馈,并基于Lyapunov函数方法及线性矩阵不等式(LMI)技巧给出预见重复控制器设计方法.最后,通过比较预见重复控制、重复控制和预见控制,表明文章结果的有效性.     

大数据背景下分布式支持向量回归模型研究

为解决传统的支持向量回归模型在处理大规模数据时计算效率较低的局限,文章将交互有效方法与支持向量回归模型相结合,提出了基于交互有效方法的分布式支持向量回归模型(CE-SVR).该模型首先采用分布式存储方式将大规模数据随机分配给多台机器,其次采用交互有效方法构建支持向量回归的近似损失函数替代全局损失函数获得近似预测结果,能够有效地分析大规模数据.数值模拟和应用研究的结果表明:在线性模型中,文章所提出模型的预测性能与全局支持向量回归模型基本一致,且显著优于基于单轮型方法的分布式支持向量回归模型(OS-SVR);在非线性模型中,文章所提出模型的预测性能会随着机器数的增加而降低,但其预测性能显著优于OS-SVR模型.     

前景理论视角下大数据资产价值的实物期权评估方法研究

提出了一种新的大数据资产的价值评估方法.在实物期权理论的基础上,将前景理论中的值函数用于计算标的资产每种状态下公司决策者对其价值的主观判断,运用决策权重函数来计算决策者对于规模扩张权、规模收缩权等的主观权重.并基于文献的研究结果,选取了一个算例,利用最小二乘蒙特卡洛模拟对模型进行了模拟计算,得到了合理的大数据资产的评估值.创新点在于:考虑了公司决策者在决定如何运用大数据资产为企业带来收益时的非理性,构建了基于前景理论的大数据资产价值的实物期权定价模型,并且考虑到了在执行规模收缩权时,标的资产的状态可能处于盈利或亏损两种状态的情况.提出的估值模型期望可以为更好地评估大数据资产价值提供一些参考.     

新课标下的小学数学“大单元”教学探析

为加强小学数学的教学质量和水平,小学数学教学出现“大单元”的模式,对小学数学教学的发展有着积极意义.“大单元”的教学模式具有整体性,以一种规范化、结构化的方式,助力小学生更深层次的学习,最终促进学生核心素养的形成.     

数据确权背景下电商平台大数据“杀熟”治理分析

随着移动支付在近几年的崛起,电商平台利用大数据“杀熟”的现象愈发频繁,引发了社会各界人士的广泛关注。自深圳经济特区在今年首次提出数据确权的概念,个人数据保护在我国开始步入实质性阶段。为探讨数据确权背景下大数据“杀熟”的治理机制,本文建立了以政府、消费者和电商平台为主体的三方演化博弈模型,并得出以下结论：(1)消费者是否比价是大数据“杀熟”的关键;(2)在演化稳定的条件下,政府的策略选择取决于其在市场监管和促进数据权利发展方面投入的成本;(3)政府惩罚对电商平台大数据“杀熟”行为具有抑制作用,且惩罚越严厉,抑制作用越强;(4)消费者行使个人数据权利能够抑制大数据“杀熟”行为。最后,本文据此提出了相应的对策建议。     

模糊集合的OP-极限

研究了支撑集为群的模糊集合在反复“自乘”下的极限的存在性和形态问题.给出了模糊集合的OP-极限概念.利用贝壳对和大(小)-瓣,给出了OP-极限存在的充分条件.讨论了一些特殊群上模糊集合的OP-极限,这些OP-极限都具有较好的平层形态.