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挡风墙对风区隧道火灾排烟效果的影响研究

铁道科学与工程学报 2024年第5期21卷 1979-1989页

作者：栾蝶范传刚中南大学土木工程学院湖南长沙410075 轨道交通工程结构防灾减灾湖南省重点实验室湖南长沙410075

烟气是隧道火灾中的最致命因素。针对处于风区的隧道受环境风影响,火灾烟气无法有效排出导致隧道内热量积聚和人员受困的问题,建议在风区隧道出口设置合理尺寸的挡风墙。以标准的2车道公路隧道为例,基于对公路隧道火灾载荷的调研,借助FD... 详细信息

烟气是隧道火灾中的最致命因素。针对处于风区的隧道受环境风影响,火灾烟气无法有效排出导致隧道内热量积聚和人员受困的问题,建议在风区隧道出口设置合理尺寸的挡风墙。以标准的2车道公路隧道为例,基于对公路隧道火灾载荷的调研,借助FDS(Fire Dynamics Simulator)软件建立典型的2车道公路隧道火灾模型,考虑风区10,20和30 m/s 3种横风速度,分别讨论有无挡风墙时的隧道内火灾烟气运动情况。无挡风墙时,横风会将烟气封堵在隧道内,造成隧道内热量的积聚,同时,隧道下部空间被烟气侵蚀,对人员逃生和救援工作产生不利的影响。进一步探讨不同宽度和高度的挡风墙对隧道内火灾烟气运动、隧道顶部温度、能见度及烟气层高度参数的影响,从而确定适合风区2车道公路隧道的最佳挡风墙尺寸。研究结果表明,隧道出口设置挡风墙可以有效促进风区隧道火灾烟气的排出,且能够大大降低隧道顶部温度。这是由于风流经过挡风墙时发生边界层分离,挡风墙内部形成负压驱使火灾烟气从隧道排出。当横风速度较大时,烟气倾向于全部从风区一侧排出,非风区一侧形成完全干净的空间,此时人员逃生和灭火救援可以从非风区侧进行。此外,挡风墙的尺寸并非越大越好,基于3个隧道火灾安全疏散指标,提出了优化的风区2车道公路隧道的挡风墙尺寸为4 m(宽)×8 m(高)。

关键词：隧道挡风墙横风烟气排出优化设计

具有疏水性表面的智能调温纺织品的制备及其性能

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化工进展 2024年第6期43卷 3247-3255页

作者：田小蝶何兆禹张鹏上海交通大学制冷与低温工程研究所上海200240

智能调温纺织品能够对外界环境温度变化起到一定的缓冲与调节作用。本文以相变温度为18℃的石蜡为核层,聚偏氟乙烯-六氟丙烯/纳米SiO_(2)为壳层,采用同轴静电纺丝技术制备了一种能有效克服石蜡泄漏的智能调温纺织品。其纤维在微观下具... 详细信息

智能调温纺织品能够对外界环境温度变化起到一定的缓冲与调节作用。本文以相变温度为18℃的石蜡为核层,聚偏氟乙烯-六氟丙烯/纳米SiO_(2)为壳层,采用同轴静电纺丝技术制备了一种能有效克服石蜡泄漏的智能调温纺织品。其纤维在微观下具备明显可见的核壳结构,潜热可达70.08J/g,且经过400次加热-冷却循环后潜热未出现明显变化,表现出了良好的稳定性。该智能纺织品具备疏水表面,由于SiO_(2)纳米颗粒在纤维表面形成纳米突起,与无纳米SiO_(2)颗粒的纤维织物相比,水在该纤维织物表面的接触角提升了16.1°。此外,在酸、碱、盐等条件下均能保持较大接触角,分别达到129.4°、133.3°和135.6°,具备较强的环境适应性。红外成像实验表明,与不含相变材料的织物相比,在降温过程中,该智能调温纺织品可将温度保持在10℃以上的时间延长83.3%,而在升温过程中可将温度维持在20℃以下的时间延长204.76%,表现出良好的温度调节能力。研究结果为石蜡相变调温织物的后续研究奠定了基础,并对类似的智能调温织物研究具有一定的参考价值。

关键词：静电纺丝纳米纤维织物纳米颗粒相变材料

人工智能与文化数字化战略双向驱动的档案文化遗产开发研究

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山西档案 2024年第2期 158-160页

作者：潘晓蝶广州南方学院公共管理学院广州510970

档案文化遗产开发是新时代赋予档案工作的重要使命。随着人工智能、大数据等新一代信息技术的快速发展,以及国家文化数字化战略的深入实施,档案文化遗产开发迎来了难得的历史机遇。在梳理人工智能、文化数字化战略与档案文化遗产开发相... 详细信息

档案文化遗产开发是新时代赋予档案工作的重要使命。随着人工智能、大数据等新一代信息技术的快速发展,以及国家文化数字化战略的深入实施,档案文化遗产开发迎来了难得的历史机遇。在梳理人工智能、文化数字化战略与档案文化遗产开发相关性的基础上,分析二者在档案文化遗产开发中的作用与局限,明确人工智能与文化数字化战略双向驱动的档案文化遗产开发的重点和要点,以期为新时代档案文化遗产开发提供理论指导,为传承和弘扬中华优秀传统文化、推动文化强国建设贡献智力支持。

关键词：人工智能文化数字化战略档案文化遗产档案资源开发

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基于格子玻尔兹曼方法的附壁空化泡演化模拟

水利水电科技进展 2024年

作者：袁浩詹蝶宋翔孙倩重庆交通大学河海学院重庆交通大学西南水利水运工程科学研究院

依托热流耦合格子玻尔兹曼方法，探究了壁面润湿性与液相黏滞系数对附壁型空化泡演化的影响，并基于双粒子分布函数的热流耦合伪势LBM空化模型对接触点开展了受力分析。结果表明：对于润湿性壁面，演化过程中动态接触角持续大于平衡态... 详细信息

依托热流耦合格子玻尔兹曼方法，探究了壁面润湿性与液相黏滞系数对附壁型空化泡演化的影响，并基于双粒子分布函数的热流耦合伪势LBM空化模型对接触点开展了受力分析。结果表明：对于润湿性壁面，演化过程中动态接触角持续大于平衡态接触角，导致其产生的非平衡杨氏力在空化泡生长期间产生阻滞效应，而在溃灭期间则加速了接触点的坍缩；对于非润湿性界面，非平衡杨氏力引发的阻滞效应在溃灭初期减缓了空化泡接触点的坍缩，而在最终溃灭阶段由于界面的剧烈形变，非平衡杨氏力加速了接触点坍缩；溃灭时刻微射流体积与平衡态接触角的余弦函数值之间存在指数关系；黏滞系数增加会减小微射流体积，同时延长空化泡演化时间。

关键词：附壁空化泡接触点动力机制壁面润湿性黏滞系数格子玻尔兹曼方法

基于Sinkhorn分布鲁棒优化的综合能源系统最优能流方法

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电力自动化设备 2024年第5期44卷 28-35页

作者：魏春蒋繁王宇蝶白晓清浙江工业大学信息工程学院浙江杭州310012 广西大学广西电力系统最优化及节能技术重点实验室广西南宁530004

针对风电接入综合能源系统所带来的不确定性问题,提出一种基于Sinkhorn分布鲁棒优化的动态最优能流模型及求解方法。将风电的不确定性描述为包含概率分布信息的模糊不确定集,并将其构造为以风电出力经验分布为中心,以Sinkhorn距离为半径... 详细信息

针对风电接入综合能源系统所带来的不确定性问题,提出一种基于Sinkhorn分布鲁棒优化的动态最优能流模型及求解方法。将风电的不确定性描述为包含概率分布信息的模糊不确定集,并将其构造为以风电出力经验分布为中心,以Sinkhorn距离为半径的Sinkhorn球。采用二分搜索的批量梯度下降法求解,以降低风电不确定性所带来的影响,并减少计算复杂度。算例结果表明,所提方法与随机优化和传统鲁棒优化方法相比,能更有效地平衡系统的鲁棒性与经济性。此外,所提方法在不同样本规模下的计算时间及目标函数均优于Wasserstein方法。

关键词：综合能源系统鲁棒优化最优能流风电不确定性模糊不确定集

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基于图神经网络的异质社区发现算法研究

基于图神经网络的异质社区发现算法研究

作者：吴玉蝶重庆理工大学

学位级别：硕士

社区发现在社交网络分析中具有重要意义,它能够有效地揭示社会网络中的内部本质规律,其目的是将图中的节点划分为内部连接紧密的簇。大量真实的图或网络本质上是异质的,涉及到节点和边的多样性。图神经网络凭借其能够将异质图的丰富结... 详细信息

社区发现在社交网络分析中具有重要意义,它能够有效地揭示社会网络中的内部本质规律,其目的是将图中的节点划分为内部连接紧密的簇。大量真实的图或网络本质上是异质的,涉及到节点和边的多样性。图神经网络凭借其能够将异质图的丰富结构和高维语义信息嵌入到低维节点表示的优势,被广泛应用于社区发现任务中。然而,目前存在的模型方法存在一些局限性。一方面,一些方法忽略了结点的特征空间,无法充分利用结点的属性信息。另一方面,一些方法需要大量的领域知识来手动定义元路径,这限制了算法的通用性和可扩展性。此外,现有方法往往只能捕捉局部结构信息,无法有效处理异质图结构和多种类型节点之间的关系。为了解决这些问题,本文提出了一种基于图神经网络的异质社区发现算法,针对异质信息网络的特点进行了设计。基于此,本文的主要研究工作如下:(1)鉴于现有模型大多忽略节点特征空间,无法端到端的自适应学习不同元路径之间的影响程度,本文提出了一种融合K近邻图信息的异质图社区发现方法(KGNN＿HCD)。首先,利用节点的特征向量生成相似度矩阵,构造K近邻图拓扑结构;其次,利用元路径转换层生成元路径信息矩阵,端到端的学习元路径,通过加入权重卷积为不同的元路径分配注意力分数;最后,利用图卷积网络学习到高质量节点表示,并对节点嵌入采用k-means进行社区结构发现,并在ACM、DBLP和IMDB三个异质数据集和CPGNN、GTN等多个社区发现方法进行了对比分析。实验结果表明:在NMI和ARI两个指标上,提出的KGNN＿HCD方法在ACM数据集上提升了2.54%和2.56%、在DBLP数据集上提升了2.59%和1.47%、在IMDB数据集上提升了1.22%和1.67%,实验证明提出的KGNN＿HCD方法具有合理性和有效性,且KGNN＿HCD可应用在复杂网络分类和聚类任务中。(2)针对传统的社区发现算法无法捕获全局结构信息,存在关注不平衡关系类型问题且高度依赖短期关系,提出了一种基于融合图神经网络与马尔科夫稳定性的异质社区发现方法(HCD＿FGMS)。首先,利用结构聚类模块(SC＿Module)得到初始的伪社区标签,并编码为社区标签转移矩阵;其次,利用异质图神经网络模块(HGNN＿Module),综合考虑节点级别和元路径层级的信息,采用节点级与元路径级注意力机制,学习更具表现力的节点表示;最后,构建融合图神经网络模型相互增强SC＿Module和HGNN＿Module,生成最优的社区隶属权重矩阵,并通过最大化马尔科夫稳定性来生成最优的社区矩阵。在ACM、DBLP以及MAG等五个异质数据集和HAN、CPGNN等模型做了对比分析实验,实验结果表明:在五个数据集中,模型性能得到了提高,实验表明HCD＿FGMS方法是合理、有效的。综上所述,本文深入分析了异质社区发现的任务特性,构建了合理且有效的图神经网络模型,并在多个真实异质数据集上得到了验证。因此,本文得到的相关结论具有广泛的理论和应用价值。

关键词：社区发现异质图图神经网络 K近邻图马尔科夫稳定性

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高效用项集挖掘算法改进研究

高效用项集挖掘算法改进研究

作者：张晓蝶兰州财经大学

学位级别：硕士

高效用项集挖掘考虑项的重要性、利润、用户偏好等因素,给项赋予不同的权重以计算项集的效用,更加满足实际应用的需求。高效用项集挖掘领域是当前数据挖掘的研究热点之一。目前,数据的爆炸式增长给高效用项集挖掘算法的研究提出了新的... 详细信息

高效用项集挖掘考虑项的重要性、利润、用户偏好等因素,给项赋予不同的权重以计算项集的效用,更加满足实际应用的需求。高效用项集挖掘领域是当前数据挖掘的研究热点之一。目前,数据的爆炸式增长给高效用项集挖掘算法的研究提出了新的挑战。通过文献分析发现,采用utility-list数据结构的一类高效用项集挖掘算法,可以进一步减少在挖掘过程中的连接操作。本文对使用utility-list的经典算法HUI-Miner和ULB-Miner在连接操作等方面进行改进,分别提出了改进算法HUIw TMS-Miner和ULBw TMS-Miner,并对其进行实验验证。由于单机多核处理器是实现复杂并行计算系统的基础之一,在单机多核处理器环境下的研究可以从微观的角度揭示并行计算的原理。本文在单机多核处理器环境下,利用Thread Pool框架分别设计、实现了ULB-Miner算法和ULBw TMS-Miner算法的并行算法PULB-Miner和PULBwTMS-Miner。主要研究工作如下:（1）结合投影数据库技术和事务合并策略,分别对经典算法HUI-Miner、ULB-Miner进行改进。根据（?）顺序对事务进行排序,使用剩余效用剪枝对1-项集进行二次剪枝,减少投影数据库的生成数量,同时对相同事务进行合并。本研究在SPMF公开资源库中的Retail、Pumsb、Connect、Mushroom、e Commerce数据集上分别设定了5个不同最小效用阈值,进行了算法性能对比实验。实验结果显示,HUIw TMS-Miner算法除在极稀疏数据集Retail外的稀疏数据集e Commerce和稠密数据集Pumsb、Connect、Mushroom上的运行时间明显减少,而内存消耗有所增加;ULBw TMS-Miner算法在稠密数据集Pumsb、Connect、Mushroom上的运行时间明显减少,在除Retail外的其他数据集上的内存消耗有所增加。（2）设计了ULB-Miner算法的并行算法PULB-Miner。在单机多核处理器环境下,利用Thread Pool框架实现PULB-Miner算法。分别在Retail、Pumsb、Connect、Mushroom、e Commerce数据集的不同最小效用阈值、不同线程进行实验,对比分析ULB-Miner算法、PULB-Miner算法的性能。实验结果显示,PULB-Miner算法在五个数据集上均表现良好,表明该算法具有可行性和有效性。（3）设计了ULBwTMS-Miner算法的并行算法PULBwTMS-Miner。在单机多核处理器环境下,利用Thread Pool框架实现PULBwTMS-Miner算法。分别在Retail、Pumsb、Connect、Mushroom、e Commerce数据集的不同最小效用阈值、不同线程进行实验,对比分析了ULBw TMS-Miner算法和PULBwTMS-Miner算法的性能,同时还对比分析了PULB-Miner算法和PULBwTMS-Miner算法的性能。实验结果显示,PULBwTMS-Miner算法在运行时间上明显低于ULBw TMS-Miner算法,内存消耗略有增加,在稠密数据集Pumsb、Connect、Mushroom上的运行时间明显低于PULB-Miner算法,内存消耗也减少,表明该算法具有可行性和有效性。

关键词：高效用项集投影数据库事务合并并行计算 Thread Pool

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基于改进灰狼算法的WSN覆盖优化研究

基于改进灰狼算法的WSN覆盖优化研究

作者：曾蝶重庆三峡学院

学位级别：硕士

为确保较高的网络检测质量,基于应用场景的未知性,无线传感器网络(Wireless Sensor Networks,WSN)的覆盖优化与节点连通情况已然成为衡量传感器网络感知和通信等各个方面服务质量的重要指标。首先,基于操作简单、容易实现、调节参数少... 详细信息

为确保较高的网络检测质量,基于应用场景的未知性,无线传感器网络(Wireless Sensor Networks,WSN)的覆盖优化与节点连通情况已然成为衡量传感器网络感知和通信等各个方面服务质量的重要指标。首先,基于操作简单、容易实现、调节参数少、划分等级制度和抽象处理等优势,采用灰狼算法(Grey Wolf Optimizer,GWO)进行研究。其次无线传感器网络在处理节点时与灰狼群体狩猎的社会等级制度活动极其类似,将传感器节点与灰狼个体一一对应,按照灰狼捕食规律优化传感器节点位置,可取得较好的优化效果。因此本研究立足于灰狼算法,深入研究WSN二维与三维各种复杂环境,同时兼顾网络连通率与覆盖率,切实保证网络检测质量。但经典的灰狼算法仍然存在求解精度不高,迭代后期种群多样性小和收敛速度慢,最终易陷入局部极值等问题,所以有必要针对具体环境改进灰狼算法。具体的研究内容如下:(1)在描述GWO算法的基础上,简要阐述了灰狼算法理论收敛验证过程,为之后的改进灰狼算法性能测试做铺垫。其次,群智能优化算法中常利用混沌映射理论,但混沌映射的选择标准并不完善,综合各类混沌映射模型,通过混沌映射分布图与直方图仿真结果验证Tent混沌映射更加适合传统的群智能优化算法。(2)在二维WSN中提出一种多策略灰狼算法(Multi Strategy Grey Wolf Optimizer,MSGWO),该算法融合Tent混沌映射、改进的双曲正切收敛因子、差分变异重构包围步长、瞬态优化方程等策略,以改进GWO算法的缺陷。其次,利用高维单峰、多峰和平移函数从收敛曲线、箱线图和数值优化三方面统筹验证MSGWO该算法的稳定性、波动性及鲁棒性,性能测试中MSGWO算法在稳定性与波动性上颇具优势。无障碍物情况下,MSGWO算法相比SSA、LGWO、PSO和PSOGWO算法的平均覆盖率增量分别为12.52%、6.054%、7.53%和3.45%,该算法具有较高的平均覆盖率;同参数下,仅改变传感器节点感知半径或者节点个数,MSGWO算法的覆盖率与连通率更高,且具有更优的传感器节点的分布状态。含障碍物情况中,MSGWO算法的WSN覆盖率增量最高,随着障碍物形状复杂化,覆盖效果稍有下降,但连通效果仍具优势。(3)随机部署三维空间与三维曲面WSN节点会出现覆盖率低的情况,鉴于二维MSGWO算法不适用于三维WSN,提出一种三维WSN的EGWOEO算法(Enhanced Grey Wolf Optimizer and Equilibrium Optimizer,EGWOEO),该算法从增加Tent混沌映射、反向学习策略、融合平衡优化算法和改进灰狼位置方程四方面入手。此外,对EGWOEO算法进行性能测试确保所提算法的可行性。一方面检验算法的收敛精度与速度的提升程度,另一方面检验算法的稳定性和应对复杂问题的能力。性能测试表明该算法具有更强的稳定性和波动性。将EGWOEO算法应用于三维空间WSN覆盖优化中,与GWO、PSOGWO、LGWO算法相比,EGWOEO算法的平均覆盖率增量分别为11.382%、11.021%和12.759%,改善了节点分布不均现象,提高了节点利用率;在三维WSN简单曲面中,EGWOEO算法相较于GWO、PSOGWO和LGWO算法平均覆盖率增量分别为16.285%、15.757%和3.77%;在三维WSN复杂曲面中,相比GWO、PSOGWO和LGWO算法,EGWOEO算法的平均覆盖率增量分别是0.9%,2.52%和1.58%。无论是三维空间还是三维曲面中该算法都能保证最高的连通效果。

关键词：无线传感器网络灰狼算法 MSGWO算法 EGWOEO算法覆盖优化

基于小波变换分解重构的射流撞击-负压脱氨中非稳态流动信号特征研究

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基于小波变换分解重构的射流撞击-负压脱氨中非稳态流动信号特征...

作者：黄晓蝶重庆理工大学

学位级别：硕士

在高浓度氨氮废水处理领域,传统的吹脱法因为其流程简单、处理效果稳定、基建费用和运行费用低廉等优点,使用比较广泛,但是它也存在PH试剂消耗大、填料塔易堵塞等缺点。在此基础上,团队研发出射流撞击-负压脱氨反应器(Jet impingement-n... 详细信息

在高浓度氨氮废水处理领域,传统的吹脱法因为其流程简单、处理效果稳定、基建费用和运行费用低廉等优点,使用比较广泛,但是它也存在PH试剂消耗大、填料塔易堵塞等缺点。在此基础上,团队研发出射流撞击-负压脱氨反应器(Jet impingement-negative pressure deamination reactor,JI-NPDR),实现了连续高效脱氨目的。然而,在负压条件下的多孔射流撞击行动行为,具有明显的三维高剪切湍流特征,且具有明显的随机瞬态特性,流动特征研究较为困难。为此,该工作提出利用小波变换方法,来研究负压条件下多孔射流撞击反应器内的非平稳流体信号。即首先MATLAB平台上,对非平稳负压流体信号进行去噪研究,为后续提供准确的流动数据。随后,从能量角度计算小波变换分解重构,获得非平稳负压流体信号的特征。本文的主要研究工作如下:(1)在非平稳负压流体信号的去噪方面。通过MATLAB平台构建模拟相似信号,在对小波变换的阈值函数、阈值、分解层数和小波基函数这些参数进行调整的基础上,首先构建不同信噪比的三组高斯白噪声,利用信噪比(SNR)和均方误差(MSE)对小波去噪效果进行评价。然后,对脱氨反应器内采集的负压流体信号进行最优降噪处理。随后,以sym7为小波基,采用软阈值函数和heursure阈值对信号进行去噪,研究了8层小波分解重构变换。接着,将模拟信号通过实际信号去噪结果进行反馈,并将小波分解层数从8层调整为9层,优化了原有小波去噪组合。研究发现,通过对去噪前后信号频谱图的低频部分和高频部分进行分析,发现小波变换能够有效的对反应器中的流体信号进行降噪,可为后期非平稳负压流体信号的特征研究提供准确的基础信号数据。(2)在非平稳负压流体信号的特征研究方面。从能量角度计算小波变换分解重构各层小波变换系数能量,发现设置合理阈值后,噪声能量被去除。具体来讲,利用连续小波变换特性,对比研究了降噪前后二维锥形结果图、线性频率轴结果图、对数频率轴结果图和三维线性频率轴结果图、对数频率轴结果图,发现连续小波变换能够定位信号时间点和频率点,并且核心频率更加明显。计算信号时域和频域的特征值,降噪后信号的方差、标准差的减小说明信号离散度降低,峭度小于3。该研究表明信号更加陡,信号动态趋势更加明显,以及峰值因子、脉冲因子、波形因子、裕度因子的减小意味着信号内部的冲击突变信号减少。此外,重心频率、均方频率、均方根频率、频率方差和频率标准差的降低阐明高低频噪声被去除、核心频率更加集中。同时,谱峭度均值、谱峭度标准差、谱峭度偏度和谱峭度峭度的增加,印证了对信号的瞬态冲击成分敏感的特性。再者,计算信号的熵特征值指标,降噪后,功率谱熵、奇异谱熵、能量熵的减小说明信号的无秩序性降低。近似熵、样本熵、模糊熵、排列熵、包络熵的变小说明信号的时间复杂度降低。特别地,在从1到10的尺度因子的多尺度熵的计算下,降噪后信号的粗粒化信号的长期趋势更加明显,奇异谱熵、能量熵、近似熵、模糊熵和包络熵是随着尺度因子的增加而减小。上述发现意味着尺度因子1上包含较多信息,模糊熵在每个尺度因子上的值比去噪前小,这表明降噪后的信号复杂度降低。该研究结果可对射流撞击-负压脱氨反应器内的流态特征研究提供指导,有利于新型脱氨反应器的工程化应用。

关键词：高浓度氨氮废水射流撞击-负压脱氨反应器小波变换信号降噪尺度因子信号特征提取