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航空发动机燃烧室轴向旋流与横向射流相互作用实验研究

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工程热物理学报 2024年第10期 3013-3021页

作者：代兴宇袁成田伟上海交通大学航空航天学院上海交通大学四川研究院

在航空发动机燃烧室中，旋流器生成的轴向旋流与主燃孔及掺混孔生成的横向射流之间的相互作用是保证燃烧室高效掺混、稳定燃烧的主要手段。本文利用高分辨率粒子图像测速技术(Particle image velocimetry, PIV)对航空发动机单头部燃烧... 详细信息

在航空发动机燃烧室中，旋流器生成的轴向旋流与主燃孔及掺混孔生成的横向射流之间的相互作用是保证燃烧室高效掺混、稳定燃烧的主要手段。本文利用高分辨率粒子图像测速技术(Particle image velocimetry, PIV)对航空发动机单头部燃烧室内的冷态流场进行了测量(来流速度15 m/s、来流温度295 K)，进而通过对流场内旋涡结构及湍流统计特性的分析揭示了燃烧室内部轴向旋流与横向射流的相互作用机制。研究表明：燃烧室中心回流区是由来自燃烧室头部的旋流在流场中形成低压区与横向射流的截断共同作用形成的，横向射流引起的强剪切作用加速了由旋流主导的中心回流区的形成；在轴向旋流作用下，横向射流在燃烧室流场中的作用范围增大，增强了与周围主流流场的动量输运；此外，横向射流与强旋流的耦合使得燃烧室下游流场湍流强度显著增加，因此该区域流动具有较高的掺混能力，从而导致燃烧室出口速度分布更加均匀。

关键词：航空发动机燃烧室轴向旋流横向射流相互作用粒子图像测速技术

时变切换拓扑下基于虚拟误差的无人机集群分布式协同控制

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中国科学：技术科学 2024年第9期54卷 1637-1651页

作者：张兆宇段海滨北京航空航天大学自动化科学与电气工程学院飞行器控制一体化技术重点实验室仿生自主飞行系统研究组北京100083

本文针对时变切换的受限通信链路条件下的无人机集群协同控制问题,设计了一种基于虚拟误差的多无人机分布式协同控制算法,研究对象设置为具有非线性耦合特性的四旋翼无人机集群.首先,使用时变切换无向拓扑来描述干扰存在的受限环境下通... 详细信息

本文针对时变切换的受限通信链路条件下的无人机集群协同控制问题,设计了一种基于虚拟误差的多无人机分布式协同控制算法,研究对象设置为具有非线性耦合特性的四旋翼无人机集群.首先,使用时变切换无向拓扑来描述干扰存在的受限环境下通信链路通断特性,将连续可微的权重函数用作邻接矩阵元素,用以描述邻居节点间通信链路的时延阻滞特性.其次,设计姿态内环控制回路的指令驱动力矩,消去非线性姿态旋转误差项,利用障碍李雅普诺夫函数证明姿态控制内环系统稳定性.此外,在外环位置控制回路中引入两个辅助控制量,利用其构造与原平动动力学系统等价的辅助误差系统.利用该虚拟误差系统设计满足推力有界性的控制输入,避免每个节点的控制系统对节点自身和邻居节点的位置及速度信息的反馈需求,将集群内全部无人机节点的虚拟位置、速度误差以堆叠形式构造位置控制回路李雅普诺夫函数,基于姿态回路的渐近稳定证明位置闭环控制系统的渐近稳定性.最后,设置仿真场景中的通信拓扑为满足一致联合准强连通的时变无向切换拓扑,引入4个四旋翼无人机节点开展分布式协同控制律的仿真实例验证,进一步将本文设计的分布式控制协议分别同其他文献中所提出的基于虚拟系统的分布式控制算法及基于滑模误差流形的控制算法相对比,验证本文所提出算法能够仅在给定中心参考速度前提下跟踪速度积分所得的虚拟领导中心轨迹,且在集群构型保持和速度一致性控制方面具有显著优势.

关键词：四旋翼无人机集群分布式控制虚拟误差法时变拓扑

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电化学二电子氧还原制备过氧化氢研究进展

物理化学学报 2024年第2期40卷 1-11页

作者：文兆宇韩娜李彦光苏州大学功能纳米与软物质研究院江苏苏州215123 澳门科技大学材料科学与工程研究院中国澳门氹仔岛999078

利用电化学二电子氧还原(2e-Oxygen Reduction Reaction,2e-ORR)方法实现过氧化氢(H_(2)O_(2))的分散式制备,被认为是具有广阔发展前景的技术之一。为实现高的氧还原活性和理想的H_(2)O_(2)选择性,设计高性能2e-ORR电催化剂是该技术的... 详细信息

利用电化学二电子氧还原(2e-Oxygen Reduction Reaction,2e-ORR)方法实现过氧化氢(H_(2)O_(2))的分散式制备,被认为是具有广阔发展前景的技术之一。为实现高的氧还原活性和理想的H_(2)O_(2)选择性,设计高性能2e-ORR电催化剂是该技术的核心关键。尽管现阶段发展的2e-ORR催化剂已经取得了显著进展,但距离规模化应用仍存在很大的差距。基于此,本文综述了电化学二电子氧还原制备H_(2)O_(2)的最新研究进展,首先简要介绍了反应机理和评价方法,并根据机理分析了影响电催化性能的关键因素。随后围绕贵金属催化剂、碳基催化剂、单原子及分子催化剂的最新研究进展,阐述了提升催化剂活性与H_(2)O_(2)选择性的主要策略。最后,针对电化学二电子氧还原制备H_(2)O_(2)体系面临的关键问题和挑战,对该领域未来的发展趋势进行了展望。

关键词：电化学二电子氧还原反应过氧化氢催化剂选择性

通信网络流量建模和加权公平队列性能分析与实践

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系统工程理论与实践 2024年第4期44卷 1335-1348页

作者：陈刚夏俐姜兆宇彭曦徐慧颖广州大学管理学院广州510006 中山大学管理学院广州510275 华为技术有限公司北京100095 华为技术有限公司中国香港999077 华为技术有限公司东莞523808

通信网络流量建模和排队性能分析问题对网络服务质量管理、带宽调度优化等具有重要的意义和作用.该问题也是华为公司2019年提出的通信领域十大挑战问题之一.基于和华为公司合作的研究项目,本文主要研究路由器输出端口的网络流量建模和... 详细信息

通信网络流量建模和排队性能分析问题对网络服务质量管理、带宽调度优化等具有重要的意义和作用.该问题也是华为公司2019年提出的通信领域十大挑战问题之一.基于和华为公司合作的研究项目,本文主要研究路由器输出端口的网络流量建模和排队性能分析问题.区别于传统的话音业务流、高速网络业务流强度变化显著,存在相关性和突发性,需要研究表达能力更强的网络流量模型.本文首先设计了基于批马尔可夫到达过程(batch Markov arrival process,BMAP)的网络流量模型拟合算法.其次,基于路由器输出端口的网络业务流服务传输机制,本文建立了加权公平队列(weighted fair queueing,WFQ)服务机制下的BMAP/PH/1排队系统模型,推导了该网络流量排队模型的系统状态平稳分布及其排队性能指标(平均队长,时延等).最后,利用华为公司测试网络流量样本数据,对本文建立的网络流量模型及其参数拟合算法进行了数值实验,对比分析了网络流量排队性能的理论和仿真结果.实验效果证明了本文研究的网络流量模型和排队性能分析方法的有效性.

关键词：排队论马尔可夫到达过程加权公平队列网络流量模型

基于ISGMD-DHT的电压暂降特征提取方法研究

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电力系统保护与控制 2024年第7期52卷 70-79页

作者：郭成代剑波杨灵睿何觅杨发宇昆明理工大学电力工程学院云南昆明650500 云南电网有限责任公司昆明供电局云南昆明650000

针对电压暂降特征信号在谐波、噪声环境下的准确提取问题,提出了一种基于迭代辛几何模态分解-差值希尔伯特变换(iteration symplectic geometry mode decomposition-difference Hilbert transform,ISGMD-DHT)的提取方法。首先,基于哈密... 详细信息

针对电压暂降特征信号在谐波、噪声环境下的准确提取问题,提出了一种基于迭代辛几何模态分解-差值希尔伯特变换(iteration symplectic geometry mode decomposition-difference Hilbert transform,ISGMD-DHT)的提取方法。首先,基于哈密顿矩阵与辛QR分解构造重构轨迹矩阵,结合辛几何相似变换得到初始辛几何分量。其次,根据相似度准则拟合初始辛几何分量并计算残余分量,再根据残余分量构造轨迹矩阵。然后,重复上述操作直至满足迭代终止条件获得最终相互独立的辛几何分量。最后,通过差值希尔伯特变换提取暂降特征量。仿真和实测数据的分析结果表明,该方法能在严重噪声、谐波扰动情况下准确提取暂降特征量。

关键词：辛几何模态分解电压暂降特征提取差值希尔伯特变换辛几何分量

DFA-ODENets:面向周期多阶段复杂系统的预测仿真框架

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工程科学学报 2024年第1期46卷 137-147页

作者：李潇睿宁春宇袁兆麟班晓娟北京科技大学北京材料基因工程高精尖创新中心北京100083 北京科技大学智能科学与技术学院北京100083 北京科技大学材料领域知识工程北京市重点实验室北京100083 辽宁材料实验室材料智能技术研究所沈阳110004

部分复杂系统受内外部因素影响在运行时会呈现出周期性的阶段变化,且在不同阶段具有完全不同的动态特性.因此在使用数据驱动方法解决此类系统的预测和仿真问题时,使用单一结构模型难以准确地学习系统在不同阶段的动态特性.本研究提出了... 详细信息

部分复杂系统受内外部因素影响在运行时会呈现出周期性的阶段变化,且在不同阶段具有完全不同的动态特性.因此在使用数据驱动方法解决此类系统的预测和仿真问题时,使用单一结构模型难以准确地学习系统在不同阶段的动态特性.本研究提出了基于确定性有限状态机-常微分方程网络的预测仿真框架(DFA-ODENets),以建模周期多阶段系统.该模型由多个ODENet组成,每个ODENet能够从不规则采样的序列数据中学习系统在各个阶段内的动态特性.同时模型集成了基于确定性有限状态自动机思想的阶段转换预测器以实现模型预测时在不同阶段之间自动转换.最后,将DFA-ODENet框架应用于某计算中心制冷系统的预测仿真场景中.模型能够在给定系统运行过程中的服务器负载和环境温度下模拟系统运行过程,并对系统的制冷功率、进气口温度等主要输出变量进行预测.其中,对于制冷系统能耗预测的平均相对误差在5%以内.同时,利用制冷系统仿真模型优化了系统停止制冷时的温度设定值,通过仿真实验表明该优化最高可以节省18%的制冷能耗.

关键词：复杂系统建模周期多阶段系统神经常微分网络多输入多输出时间序列预测制冷系统能耗优化

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结合混合注意力的双判别生成对抗网络

计算机工程与应用 2024年第7期60卷 212-221页

作者：王磊杨军张驰宇代在燕四川师范大学计算机科学学院成都610101

图像生成任务中,如何提升生成图片的质量是一个关键问题。当前,生成对抗网络采用的多层卷积结构存在局部性归纳偏置的问题,无法准确聚焦关键信息,导致图像特征丢失严重,生成图像效果较差。为此,提出了结合混合注意力的双判别生成对抗网... 详细信息

图像生成任务中,如何提升生成图片的质量是一个关键问题。当前,生成对抗网络采用的多层卷积结构存在局部性归纳偏置的问题,无法准确聚焦关键信息,导致图像特征丢失严重,生成图像效果较差。为此,提出了结合混合注意力的双判别生成对抗网络(DDMA-GAN)。设计了一种混合注意力机制,利用通道注意力和空间注意力模块,从两个维度充分捕获图像特征信息;为解决单判别器存在判别误差的问题,提出一种双判别器结构,使用融合系数将判定结果融合,使回传参数更具客观性,并嵌入数据增强模块,进一步提升模型鲁棒性;采用铰链损失作为模型损失函数,最大化真假样本间的距离,明确决策边界。模型在公开数据集LSUN和CelebA上进行验证,实验结果表明,DDMA-GAN生成的图像更加真实,纹理细节更加丰富,其FID和MMD值均显著降低且优于其他常见模型,证明了模型的有效性。

关键词：图像生成卷积神经网络混合注意力双判别器数据增强生成对抗网络

社会网络视角下审计失败案例研究 ——以亚太会计师事务所为例

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社会网络视角下审计失败案例研究 ——以亚太会计师事务所为例

作者：吴兆宇云南财经大学

学位级别：硕士

基于双基地系统的目标被动定位与跟踪算法研究

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基于双基地系统的目标被动定位与跟踪算法研究

作者：孙兆宇西藏大学

学位级别：硕士