局部规则涂层对气冷叶片测温影响的数值研究

为研究微细热电偶测温安装涂层对其测量精度的影响机理,基于气固耦合传热(CHT)方法,建立了接近真实气膜冷却叶片的三维模型,选择SST(shear stress transport) γ -θ湍流模型,对未喷涂氧化铝涂层与在叶片吸力面前缘、压力面前缘、压力面尾缘处喷涂氧化铝涂层后的气冷叶片表面温度进行数值研究。无涂层工况的数值计算结果与实验结果误差控制在5%以下,验证了数值方法的有效性。研究结果表明:涂层对近壁面燃气的流动特性产生显著影响;三种有涂层工况的数值计算结果表明,压力面前缘处比吸力面前缘处温差波幅小,且比压力面尾缘处测温误差降低35.5%;在压力面及吸力面前缘处,最佳测温区域为涂层中部至下端之间的部位,而在压力面尾缘处,最佳测温区域尽量选择靠近涂层上端部位。      

基于多媒体数据挖掘的多通道检索技术

首先介绍多媒体数据挖掘的过程,接着分析了多媒体信息的多通道检索的体系结构和多通道检索流程图。针对多媒体信息内容的复杂性,文章的第四部分介绍了多媒体关联规则挖掘算法,对将其应用于多通道检索进行了初步探讨。     

无本万利的"买卖"

天穹上成千上万颗的星星是那么迷人，虽然肉眼所见的亮星还不到七千颗，但如何为它们命名却让人伤透了脑筋。西方以星座加希腊字母的规则固然很有科学性，但却也没有中国星名那样有韵味，天鹰α、天琴α，怎么比得上牛郎、织女动听!可惜的是，这种富有情趣的中国星名面对几千亿颗恒星时，就无法应付了。     

一种基于有效修剪的最大频繁项集挖掘算法

对关联挖掘中的最大频繁项集挖掘问题进行了研究,提出了一种基于项集格修剪机制的最大频繁项集挖掘算法.采用项集格生成树的数据结构,将最大频繁项集挖掘过程转化为对项集格生成树进行深度优先搜索获取所有最大频繁节点的过程. 其中提高算法效率的一个重要措施是在遍历项集格生成树的过程中对生成树进行修剪.给出了项集格生成树的三个性质,并在此基础上提出了直接超集修剪、间接超集修剪与事务集等价修剪三种修剪机制,尽可能忽略非频繁节点及其所生成的扩展节点以减少遍历的节点数目.试验结果表明,三种修剪机制都能够有效地减少搜索空间,其中事务集等价修剪机制的效果最好,算法的性能与输入数据集的稠密程度相关.      

三维规则形貌影响下的二次电子发射特性研究

通过人工加工出特定的表面形貌来调控材料的二次电子发射特性已在诸多领域得到应用。规则表面形貌易于揭示抑制规律和影响机制对二次电子发射特性的影响,同时采用光刻、等离子刻蚀等工艺可以较好地实现特定设计的规则形貌,因此,在抑制微放电的研究初期或原理性试验验证过程中多采用定制的规则表面形貌。基于提出的电子与表面形貌相互作用的多代模型,以三维圆柱孔为例,采用蒙特卡罗方法系统研究了三维规则表面形貌的深宽比、占空比等参量影响二次电子产额、二次电子能谱以及出射角分布的规律。研究发现：规则形貌的深宽比越大,能谱展宽越强烈,形貌对出射角的选择性越强,二次电子产额的抑制效果越好,但该抑制效果存在饱和效应。在形貌不发生交叠时,增加占空比,可有效降低二次电子产额,由于圆柱孔出射电子占比较少,二次电子能谱与出射角分布接近于平面。所获得的三维规则表面形貌的二次电子发射特性对于全面评估其对微放电效应的影响提供了参考。     

基于模糊控制技术的倒立摆控制

简要介绍了模糊控制技术的发展和应用,详细介绍了模糊控制器的设计,着重讨论了单级倒立摆的模糊规则的制定,并通过Simulink仿真,验证了所制定的模糊规则的正确性和可行性。     

一种多寿命件机会更换策略启发式搜索算法

针对多寿命件机会更换问题缺乏快速有效求解算法的难题,提出了一种启发式搜索算法。以全生命周期寿命件总成本最低为优化目标,建立了多寿命件机会更换问题优化模型,将问题解空间表达为树结构;为了提高搜索算法的效率,提出了子节点生成方法和单层节点数量控制方法;在此基础上,提出了启发式搜索算法;最后,采用数值实验和应用案例对提出算法进行了评估和验证。结果表明:算法的消耗时间、求解效果与子节点生成系数α、单层节点最大数量β存在关系;当选取合适的α和β时,算法能够在较短时间内取得较好的效果;算法能够适用于设备总寿命为200000时间单位、包含100个寿命件的较大规模的多寿命件机会更换问题。      

一种XML相似重复数据的清理方法研究

针对半结构化数据XML在数据清理中的重要性,研究了如何清理XML相似重复数据,主要工作有:提出一种有效的XML相似重复数据清理方法,该方法具有较强的适应性,任何XML相似检测算法都适用于此;给出一种基于树编辑距离的相似检测算法,该算法能有效地检测XML相似重复数据;采用树编辑距离的上下限优化基于树编辑距离的相似检测算法,避免了不必要的树编辑距离计算,降低了相似检测计算的复杂度,提高了运算效率.此工作为研究XML相似重复数据清理打下基础.      

挖掘关联规则的Apriori_OAR算法

阐述了Apriori算法是挖掘关联规则的一个经典算法,但算法效率不高,通过分析、研究该算法的基本思想,提出了采用项集的有序性特性和减少扫描数据库记录个数两种方法的 Apriori_OAR算法,以提高挖掘效率。