基于GPU加速的三阶有限体积格式管道瞬变流求解模型

为高效和高精度求解长距离输水系统瞬变流变化过程,应用三阶ENO有限体积格式求解一维管道非恒定流方程组,基于Lax-Friedrichs通量裂分法重构界面通量,上下游界面采用虚拟网格技术并结合交叉管网边界条件建立了一套高效和高精度求解管道瞬变流水锤波的数值模型。引入GPU加速技术,实现对大型输水系统的高效计算。通过特征线法、一阶及二阶Godunov有限体积格式对模型进行验证,结果表明,三阶ENO格式在极低的Courant数时也能保持较好的间断捕捉性能且无非物理振荡。同时,对Courant数的高度不敏感性,使得模型划分网格时具有高度的灵活性并能显著提高计算速度。应用GPU加速技术,发现模型在较多网格数时有明显的加速效果,且加速效果随网格数增多而显著。本文模型可为长距离输水系统非恒定瞬变过程的高效精准快速模拟预测提供理论支撑。     

Hofmeister效应辅助的蛋白质基水凝胶应变传感器

以酪蛋白酸钠和明胶为原料, 通过简单的在硫酸铵溶液中浸泡的方法, 借助Hofmeister效应制备了一种强韧导电的酪蛋白酸钠/明胶水凝胶, 克服了蛋白质基水凝胶柔软、 易碎的问题. 测试结果表明, 该水凝胶具有优异的机械性能, 最大拉伸应力为3.55 MPa, 最大拉伸应变为1375%; 水凝胶的最大电导率为0.0954 S/cm, 导电灵敏因子为0.53. 用该水凝胶制备的传感器对不同大小及不同速率的应变均具有分辨能力, 能够监测人体不同部位的运动, 且传感器的信号传输具有稳定性和准确性, 表明该水凝胶是监测人体健康和运动的理想材料. 该水凝胶还具有良好的形状记忆性能. 这一策略为制备全天然蛋白质基水凝胶开辟了新的思路, 扩展了水凝胶在生物医学和电子传感等相关领域的应用前景.     

一种基于二叉树的测控设备故障诊断方法

针对传统故障树知识规则存储和诊断推理算法不易实现的问题,提出了一种基于二叉树的故障诊断方法。首先,通过对故障树与二叉树转换规则与方法的分析,直接构建出测控设备故障二叉树集;然后,利用二叉树节点左右编码值来定位该节点的方法,建立故障诊断规则库;最后,采用遍历诊断规则库的搜索算法实现对故障定位。在测控设备中的应用表明,该方法能够方便地建立诊断规则库,准确定位设备故障,可有效提高设备故障诊断效率。     

基于案例推理的航天测控设备故障诊断

针对航天测控设备故障诊断难度日益增大的问题,将基于案例推理方法应用于设备故障诊断中.首先提出用故障信息规范描述、特征属性集和属性字典的三元组合结构来表示案例的方法,利用数据库管理系统建立故障案例库;然后通过对目标案例的特征属性集元素进行删补及位序调整,构造出与源案例特征属性集同构的特征属性阵列,以此计算案例的局部相似度;最后利用最近邻搜索策略计算案例间的全局相似度,完成对目标案例的搜索和问题的求解过程.应用实例表明,该方法案例表示结构清晰,易于建立案例库,能快速获得故障问题的解决方案,且诊断精度较高,有效提高了设备故障诊断效率.