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大液滴撞击不同润湿性小球的三维格子Boltzmann方法模拟

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计算物理 2024年第2期41卷 172-181页

作者：王习文叶学民李丹李春曦华北电力大学河北省低碳高效发电技术重点实验室河北保定071003

采用三维多松弛(MRT)Shan-Chen的格子玻尔兹曼方法(LBM)模拟液滴撞击不同润湿性固体小球(液滴直径与小球直径比大于1)的动态过程,在多种方法验证计算模型准确性的基础上,探究液滴韦伯数、小球表面润湿性对液滴撞击小球动态过程的影响,... 详细信息

采用三维多松弛(MRT)Shan-Chen的格子玻尔兹曼方法(LBM)模拟液滴撞击不同润湿性固体小球(液滴直径与小球直径比大于1)的动态过程,在多种方法验证计算模型准确性的基础上,探究液滴韦伯数、小球表面润湿性对液滴撞击小球动态过程的影响,以及液滴撞击小球后形成片层的几何特征与球面润湿性的关系。结果表明:液滴撞击小球后将形成钟罩形的片层,撞击亲水小球后的片层则会出现凹痕。当小球表面润湿程度一定时,片层的最大底径随韦伯数增大而增加。撞击亲水小球时,片层形成后会完全闭合,韦伯数越大,且片层完全闭合的时刻越早,并在闭合过程中片层容易发生破裂。而撞击疏水小球时,韦伯数越大,则片层发生破裂的时刻越早;在片层打开过程中,破裂后的片层成环条状下落,即片层的几何特征受韦伯数和小球润湿程度的共同影响。

关键词：液滴撞击小球动态特征润湿性三维格子玻尔兹曼方法

“双碳”目标下新型医疗废物气化多联产系统3E分析

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动力工程学报 2024年第5期44卷 817-826页

作者：孔梦迪叶学民刘迪李春曦华北电力大学河北省低碳高效发电技术重点实验室河北保定071003

基于传统医疗废物气化多联产机组(常规方案),提出了2种耦合碳捕集与封存(CCS)的低碳方案1和方案2。从能量、[火用]和经济性(3E)角度对3种方案进行对比。针对最优的方案2开展[火用]流分析,并讨论了烟气再循环比对系统性能的影响。结果表... 详细信息

基于传统医疗废物气化多联产机组(常规方案),提出了2种耦合碳捕集与封存(CCS)的低碳方案1和方案2。从能量、[火用]和经济性(3E)角度对3种方案进行对比。针对最优的方案2开展[火用]流分析,并讨论了烟气再循环比对系统性能的影响。结果表明:相较于常规方案,方案2在净发电效率降低15.38%的情形下,整体[火用]效率提高了7.18%;低碳方案2的动态回收期比方案1的减少3.12a,净现值增加590.60万元;方案2在保证机组良好性能的同时可实现低碳排放的目标,且具有较高的经济收益;增大烟气再循环比可提高集成系统的经济收益。

关键词：医疗废物气化冷热电联产系统碳捕集与封存 3E分析烟气再循环

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基于深度强化学习的TSN流排序和调度

北京交通大学学报 2024年第2期48卷 144-153页

作者：邓金雪李纯喜李宗辉赵永祥北京交通大学电子信息工程学院北京100044 北京交通大学计算机与信息技术学院北京100044

针对现有研究寻找数据流最佳排序这一过程本身花费时间过多,没有工程可行的寻找最佳排序的有效方法的问题,提出基于深度强化学习的流排序和调度框架PSNDRL.该框架包括3个关键模块,即创建时间触发(Time-Triggered,TT)流之间关系图的预处... 详细信息

针对现有研究寻找数据流最佳排序这一过程本身花费时间过多,没有工程可行的寻找最佳排序的有效方法的问题,提出基于深度强化学习的流排序和调度框架PSNDRL.该框架包括3个关键模块,即创建时间触发(Time-Triggered,TT)流之间关系图的预处理模块、挖掘和量化TT流之间复杂的相关关系并选择概率值最高的TT流的代理模块、进行TT流调度和奖励计算的环境模块,利用图卷积网络和强化学习从大量的TT流中智能探索流特征以及流之间的复杂相关关系对基于可满足性模理论(Satisfiability Modulo Theories,SMT)流调度算法求解时间的潜在影响.通过训练该框架,学习得到一个高效率的TT流策略排序网络,用于在利用SMT流调度算法调度TT流时进行TT流选择.通过与随机排序和基线排序方法进行对比,验证PSNDRL的有效性.结果表明:与随机排序方法的总调度时间、基线排序方法的最大总调度时间相比,PSNDRL的总调度时间分别减少了24.63%和25.95%.所提框架为提高时间敏感网络(Time Sensitive Networking,TSN)流调度效率的研究提供了新的方向.

关键词：时间敏感网络深度强化学习流排序流调度

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仿灰鲭鲨尾鳍襟翼的翼型气动性能数值研究

动力工程学报 2024年第6期44卷 895-904页

作者：苏顺龙叶学民吴英明李春曦华北电力大学河北省低碳高效发电技术重点实验室河北保定071003

为进一步提高翼型的气动性能,基于灰鲭鲨尾鳍上尾叉型线结构,提出一种仿生襟翼结构。利用SST k-ω湍流模型模拟仿生翼型的气动性能和内流特征,分析了仿生襟翼相对位置和角度的影响,得到了气动性能最优的仿生襟翼翼型,并将其与格尼襟翼... 详细信息

为进一步提高翼型的气动性能,基于灰鲭鲨尾鳍上尾叉型线结构,提出一种仿生襟翼结构。利用SST k-ω湍流模型模拟仿生翼型的气动性能和内流特征,分析了仿生襟翼相对位置和角度的影响,得到了气动性能最优的仿生襟翼翼型,并将其与格尼襟翼进行对比。结果表明:安装仿生襟翼后,翼型升阻比较原翼型显著提高;当襟翼相对高度不变时,减小襟翼安装角和增大襟翼与尾缘间的距离均导致翼型失速提前;安装角为45°且逆流向安装在尾缘处的仿生襟翼翼型气动性能最优,其升力系数较格尼襟翼翼型在失速前平均提高5.9%;安装仿生襟翼后流场结构更复杂,流场内涡的位置、数量及大小均有所改变。

关键词：翼型仿生襟翼气动性能结构优化数值模拟

基于GA-IPSO-KPCA和变权组合模型的电动汽车充电方法

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控制工程 2024年第4期31卷 712-721页

作者：傅莹颖葛泉波李春喜崔向科上海海事大学物流工程学院上海201306 南京信息工程大学自动化学院江苏南京210044 杭州颉码能源科技有限公司浙江杭州310000 北京交通大学经济与管理学院北京102603

需求电压和需求电流是充电桩对电动汽车安全充电的重要依据。然而,随着电池的老化,电池管理系统的数据可能出现错误,使得电动汽车在充电时存在安全隐患。针对该问题,建立最小二乘支持向量机和深度置信网络的组合预测模型,提出一种基于... 详细信息

需求电压和需求电流是充电桩对电动汽车安全充电的重要依据。然而,随着电池的老化,电池管理系统的数据可能出现错误,使得电动汽车在充电时存在安全隐患。针对该问题,建立最小二乘支持向量机和深度置信网络的组合预测模型,提出一种基于变权组合模型的电动汽车充电方法。首先,针对数据掉线缺失问题,使用K均值和反距离加权方法对数据进行插值;然后,使用改进的混合核主成分分析算法对完整数据进行主成分提取,并使用改进粒子群优化算法自动确定混合核函数的权重。基于真实电动汽车数据的实验结果表明,所提方法能够准确地预测需求电压和需求电流,具有实际意义和可行性。

关键词：充电安全组合预测粒子群优化算法核主成分分析深度置信网络最小相对熵

Dynamic time prediction for electric vehicle charging based on charging pattern recognition

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Frontiers of Information Technology & Electronic Engineering 2023年第2期24卷 299-313页

作者： chunxi li Yingying FU Xiangke CUI Quanbo GE Logistics Engineering College Shanghai Maritime UniversityShanghai200135China School of Economics and Management Beijing Jiaotong UniversityBeijing102603China School of Automation Nanjing University of Information Science and TechnologyNanjing210044China Jiangsu Collaborative Innovation Center of Atmospheric Environment and Equipment Technology(CICAEET) Nanjing University of Information Science and TechnologyNanjing210044China Jiangsu Key Laboratory of Big Data Analysis Technology(B-DAT) Nanjing University of Information Science and TechnologyNanjing210044China

Overcharging is an important safety issue in the charging process of electric vehicle power batteries,and can easily lead to accelerated battery aging and serious safety *** is necessary to accurately predict the vehicle’s charging time to effectively prevent the battery from *** to the complex structure of the battery pack and various charging modes,the traditional charging time prediction method often encounters modeling difficulties and low *** response to the above problems,data drivers and machine learning theories are *** the basis of fully considering the different electric vehicle battery management system(BMS)charging modes,a charging time prediction method with charging mode recognition is ***,an intelligent algorithm based on dynamic weighted density peak clustering(DWDPC)and random forest fusion is proposed to classify vehicle charging ***,on the basis of an improved simplified particle swarm optimization(ISPSO)algorithm,a high-performance charging time prediction method is constructed by fully integrating long short-term memory(LSTM)and a strong tracking ***,the data run by the actual engineering system are verified for the proposed charging time prediction *** results show that the new method can effectively distinguish the charging modes of different vehicles,identify the charging characteristics of different electric vehicles,and achieve high prediction accuracy.

关键词： Charging mode Charging time Random forest Long short-term memory(LSTM) Simplified particle swarm optimization(SPSO)

Mechanochemical synthesis of oxygenated alkynyl carbon materials with excellent Hg(Ⅱ) adsorption performance from CaC2 and carbonates

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Green Energy & Environment 2023年第1期8卷 275-282页

作者： Yingjie li Songping li Xinyi Xu Hong Meng Yingzhou Lu chunxi li State Key Laboratory of Chemical Resource Engineering Beijing University of Chemical TechnologyBeijing100029China Beijing Key Laboratory of Energy Environmental Catalysis Beijing University of Chemical TechnologyBeijing100029China College of Chemical Engineering Beijing University of Chemical TechnologyBeijing100029China Anhui Key Lab of Coal Clean Conversion and Utilization School of Chemistry and Chemical EngineeringAnhui University of TechnologyMaanshan243032China

Adsorptive removal of heavy metal ions from wastewater is very important,and the key is the development of efficient *** this work,oxygenated alkynyl carbon materials(OACMs)were synthesized via mechanochemical reaction of CaC_(2) and a carbonate(CaCO_(3),Na2CO_(3),or NaHCO_(3))at ambient *** resultant OACMs are micro mesoporous carbon nanomaterials with high specific area(>648 m2 g^(-1)),highly crosslinked texture,and rich alkynyl and oxygenated *** OACMs exhibit excellent Hg(Ⅱ)adsorption due to the soft acid-soft base interaction between alkynyl and Hg(Ⅱ),and OACM-3 derived from CaC_(2) and NaHCO_(3) has the saturated Hg(Ⅱ)adsorbance of 483.9 mg g^(-1)along with good selectivity and *** adsorption is mainly chemisorption following the Langmuir ***-3 also shows high adsorbance for other heavy metal ions,e.g.256.6 mg g^(-1)for Pb(II),232.4 mg g^(-1)for Zn(II),and 198.7 mg g^(-1)for Cu(II).This work expands the mechnochemical reaction of CaC_(2)with carbonates and possibly other oxyanionic salts,provides a new synthesis approach for functional alkynyl carbon materials with excellent adsorption performance for heavy metal ions,as well as a feasible approach for CO2 resource utilization.

关键词： CaC_(2) Mechanochemistry Alkynyl carbon materials Hg(Ⅱ) Heavy metal Adsorption

A Meta-analysis of No-tillage Effects on Greenhouse Gas Emissions from Wheat-based Rotation Cropping Agroecosystem in China

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Chinese Geographical Science 2023年第3期33卷 503-511页

作者： YAN Guangxuan WANG Jieqi LUO Tingting CHEN Weiwei SHAO Yun li chunxi Key Laboratory for Yellow River and Huai River Water Environment and Pollution Control(Ministry of Education) School of EnvironmentHenan Normal UniversityXinxiang 453007China College of life Sciences Henan Normal UniversityXinxiang 453007China Northeast Institute of Geography and Agroecology Chinese Academy of SciencesChangchun 130102China

Globally,agricultural soils are considered as one of the most important sources of greenhouse gas(GHG)***-tillage(NT),one of the most admired ways of climate-smart agriculture,has been deemed to have co-benefit to mitigation of GHG emissions and sustainability for crop yield,however,the effect of NT on GHG emissions is *** study analyzed the overall effects of NT on GHG emissions,as well as the moderators that significantly influenced the overall effects,of the wheat-based rotation cropping systems in China through *** results showed that the overall effect size of NT on methane(CH4)uptake,nitrous oxide(N2O)emission,and global warming potential(GWP)was 0.70(95%Confidence Interval(CI):0.21–1.19),-0.27(95%CI:-0.72–0.18),and-0.39(95%CI:-1.01–0.23),*** temperate climate zones with alkaline soils,the nitrogen application rate of 120–240 kg/ha,NT could significantly reduce GHG emissions and ***,the mitigation effect will be weakened along with NT duration,except for proper straw ***,NT has the potential to reduce GHG emissions from wheat-based rotation systems in China,but it is necessary to implement NT depending on local conditions,soil characteristics,and field management.

关键词： Wheat soil rotation

原位透射电镜技术在纳米催化剂设计中的应用进展

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中国基础科学 2024年第2期26卷 49-55,62页

作者：李春曦郭晓云吴哲敏袁文涛浙江大学电子显微镜中心杭州310027 浙江大学硅及先进半导体材料全国重点实验室杭州310027 浙江大学材料科学与工程学院杭州310027

多相催化在现代工业中占据非常重要的地位。研究表明,纳米催化剂的微观结构在工况条件下会发生变化,并引起催化剂性能的相应改变。近年来原位透射电子显微学的发展为在原子尺度上理解反应过程中纳米催化剂的动态行为提供了机会。重点关... 详细信息

多相催化在现代工业中占据非常重要的地位。研究表明,纳米催化剂的微观结构在工况条件下会发生变化,并引起催化剂性能的相应改变。近年来原位透射电子显微学的发展为在原子尺度上理解反应过程中纳米催化剂的动态行为提供了机会。重点关注原位透射电镜在催化剂原子尺度原位动态研究中的应用,以一些代表性研究为例,介绍利用原位透射电镜技术在工况条件下对催化剂构效关系、失活机制、结构重构等方面的研究进展。

关键词：原位透射电镜纳米催化剂结构演变气氛环境