冰雪天气下基于MFOA-KELM残差修正的跑道温度混合预测

道面温度短时精准预测是跑道积冰预警的关键因素之一, 为了解决单一机理预测模型随预测时间延长而造成误差累积的问题, 提出了一种冰雪天气下跑道温度混合预测方法。将跑道温度机理预测模型与核极限学习机(KELM)相结合, 建立一种数据驱动修正残差的跑道温度机理预测模型。针对果蝇优化算法(FOA)收敛速度慢、易陷入局部最小值的问题, 引入权值更新函数和距离扩充因子, 调整果蝇的全局寻优效果, 避免陷入局部极小值。利用改进的果蝇优化算法(MFOA)对KELM的正则化参数与核参数联合优化, 以冰雪天气下跑道温度实际数据为例, 建立基于改进果蝇优化核极限学习机(MFOA-KELM)的跑道温度混合预测模型, 并在不同时间尺度下对该混合预测模型进行仿真测试。实验结果表明:与单一机理预测模型相比, 当预测时长为120 min时, MFOA-KELM混合预测模型的平均绝对误差至少减小了61.43%, 在残差阈值为±0.5℃时, 平均预测准确率为91.25%。可见, MFOA-KELM混合预测模型具有更高的预测准确性, 研究结论显示该混合预测方法能够为机场跑道温度短时精准预测提供新思路。      

云制造环境下机床装备资源选择方法

针对云制造环境下机床装备资源具有数量大、异质异构、服务制约因素多等问题，提出了基于多准则决策的机床装备资源选择方法。首先，利用本体论对机床装备资源建模，将物理资源虚拟化封装，实现虚拟资源与物理资源的逻辑映射。进一步地，使用语言变量量化决策者评估信息，采用模糊决策与试验评价实验室（FDEMATEL）和熵值法（EW）相结合的组合赋权法，引入模糊VIKOR（FVIKOR）多属性决策方法对机床装备资源进行综合评估，建立FDEMATEL-EW-FVIKOR的多准则混合决策模型。最后，将该方法应用于某生产制造企业，实验对比决策结果验证了多准则混合决策模型的可行性和有效性。     

面向多属性条件的空间对象检索算法

针对现有空间索引不能满足多样化的检索需求,提出两种新型空间索引,能够同时面向空间属性、文本属性与划分属性进行空间对象检索。将分类技术应用于空间对象检索中,提出了基于划分索引与IR-Tree的混合索引以及先划分索引再IR-Tree的索引方法,不仅满足了多样化的空间检索需求,而且有效地解决了传统空间索引更新维护代价大的问题。基于真实的北京市POI数据集进行实验,结果表明本文提出两种索引是有效的且检索效率高。与传统空间索引相比,提出的空间索引很好地解决了具有划分属性的空间对象检索问题,并且具有较高的检索效率。     

基于非结构/混合网格的高阶精度DG/FV混合方法研究进展

DG/FV混合方法因其具有紧致、易于推广获得高阶格式及相比同阶精度DG方法计算量、存储量小等优点,自提出以来已成功应用于一维、二维标量方程和Euler/N-S方程的求解。综述了DG/FV混合方法的研究进展,重点介绍了DG/FV混合方法的空间重构算法、针对RANS方程的求解方法、隐式时间离散格式、数值色散耗散及稳定性分析、计算量理论分析,并给出了系列粘性流算例的计算结果,包括用于验证混合方法数值精度的库埃特流,以及方腔流、亚声速剪切层、低速平板湍流、NACA0012翼型湍流绕流等。数值计算结果表明DG/FV混合方法达到了设计的精度阶,且相比同阶DG方法计算量减少约40%,而隐式方法能大幅提高定常流的收敛历程,较显式Runge-Kutta的收敛速度提高1~2个量级。     

动态时频谱分析、探测和跟踪的随机有限集法

动态出现和消失多分量信号的时频分析问题一直是非平稳信号处理的难点之一。为此，提出了一种分析、探测和跟踪多分量信号的随机有限集法。该算法利用时频变换，如短时傅里叶变换或自适应谱估计法，以及多项式预测模型，将多分量信号的时频分析问题归纳成可利用随机有限集进行多目标追踪的问题。分析表明：借助于提出的初始权重赋值算法，以及谱分量幅度和频率的联合似然函数，就可利用高斯混合概率假设密度滤波器来实现对动态时频谱的分析、探测和跟踪。在仿真实验中，所提算法有效提升了动态时频谱的跟踪精度，其对微弱时频谱分量的探测能力，以及对载频差异的分析能力均优于文献报道的算法。     

基于混合有限元解析法的永磁同步电机永磁体电涡流损耗估计

永磁同步电机永磁体受限于热约束,无法在温度较高的环境下运行,故需减少永磁体上的电涡流损耗,从而降低永磁体上的温度。针对使用有限元法对永磁体电涡流损耗估算时间较长,以及使用解析法估算时难以达到与有限元法相同的精度,采用混合有限元解析法估算永磁体上的电涡流损耗。结合电涡流的反作用,在模拟电机旋转时,无需重复划分三角形区域；使用MATLAB软件仿真模拟,将混合有限元解析法与Galerkin有限元法对比,减少三角形区域划分的个数。由此验证了永磁体上电涡流损耗符合端部效应以及集肤效应的特征,在保证精度的同时,减少了仿真的时间。     

关于约束大涡模拟方法的一些思考

高雷诺数壁湍流是工程设计和应用中非常重要的问题之一,其高效高精度的模拟方法一直是湍流研究的重要研究方向。约束大涡模拟方法(CLES)是近些年提出的新模拟方法之一,和传统的RANS/LES混合方法不同,CLES在全场做LES计算:在靠近壁面的内区,它采用带约束的亚网格模型,而在外区,它使用传统的亚网格模型。经过近10年的努力,CLES方法已经在不可压/可压缩附着流、不可压缩/可压缩分离流等经典算例中得到了验证,并成功应用于航空气动中复杂流动的模拟。本文在介绍CLES方法基本原理的基础上,对CLES方法应用中的一些问题进行了讨论,最后对CLES方法的未来研究方向也做了一些概括。