叶栅稠密度对多叶片轴流泵叶轮内外特性的影响

为了研究叶栅稠密度对多叶片轴流泵叶轮性能的影响,揭示叶轮进出口基于质量流量加权的速度随叶栅稠密度变化规律的机理,获得叶轮进出口压力脉动随叶栅稠密度的变化规律。采用SST k-ω湍流模型,在特定弦长和特定栅距两种情况下对不同叶栅稠密度多叶片轴流泵叶轮进行了三维非定常数值分析。研究结果表明:在一定范围内,叶轮扬程系数、轴功率与叶栅稠密度均呈正相关分布,效率呈抛物线分布;叶轮进口压力脉动系数随叶栅稠密度的增加呈负相关分布,而叶轮出口反之;此外,叶栅稠密度的增加可有效提高叶片背面最低压强,能明显改善叶轮空化性能;特定栅距下,扬程系数在轮缘叶栅稠密度为1.53时达到最大值0.432,效率在轮缘叶栅稠密度为1.21时达到最大值93.47%;特定弦长下,扬程系数在轮缘叶栅稠密度为1.42时达到最大值0.415,效率在轮缘叶栅稠密度为0.89时达到最大值93.32%;在相同叶栅稠密度下,两种情况的叶轮内外特性呈现较为明显的差异。该研究可为多叶片轴流泵叶轮设计过程中叶栅稠密度的选取提供一定的参考。

基于稠密度聚类的低压台区用电窃电行为识别

使用线损异常判断、离群点算法的窃电行为识别方法忽略了全局迭代搜索,导致窃电起始时间识别结果与实际时间不一致。为此,提出了基于稠密度聚类的低压台区用电窃电行为识别方法。确定并及时更新初始用电窃电行为的数据中心点,建立非负矩阵,根据搜索及时更新的窃电行为数据中心点,计算其综合分值,以此作为窃电嫌疑的筛选依据,完成低压台区用电窃电行为的识别。实验结果表明,平均谱半径在第100天和150天时,该方法识别出两个显著突变点,窃电起始时间与实际窃电起始时间一致,具有精准识别结果。

基于稠密度聚类的电力载波通信故障恢复控制方法

为了提升电力载波通信质量,提出一种基于稠密度聚类的电力载波通信故障恢复控制方法。采用稠密度聚类法实现电力载波通信异常数据聚类,挖掘电力载波通信异常数据;通过数据预处理方法实现异常数据的标准化、规则化、归一化处理;依据强化学习方法判断电力载波通信异常数据所在链路,根据需恢复控制链路中需恢复的通信数据状况,获取最新最佳的链路恢复控制方案,实现电力载波通信故障恢复控制。研究结果表明,所提方法对不同数量的电力载波通信异常数据挖掘耗时始终低于20 ms,时间复杂度和对比方法相比较小,应用效率显著;对电力载波通信故障恢复控制结果和需恢复资源量间仅存在1 dB之差,恢复控制效果有效。

叶栅稠密度对贯流式水轮机效率影响的研究

本文从理论上讨论了贯流式水轮机转轮叶栅稠密度对水轮机水力效率的影响,模型试验结果也说明了这一点。得出了应合理选择叶栅稠密度和叶片扭角,以提高大流量区的效率和机组比转速的结论,并提出了对多泥沙河流上的贯流式水轮机组应适当增大转轮叶栅稠密度,以减小叶片内的相对水力摩擦损失。

Z-连续偏序集的特征与稠密度

该文引入了Z-连续偏序集的局部基和稠密子集的概念,基于此定义了Z-连续偏序集的特征和稠密度;给出了局部基的刻画,并讨论了Z-连续偏序集的特征和稠密度与Z-连续偏序集上Z-Scott拓扑和Z-Lawson拓扑的特征、稠密度之间的关系;证明了Z-连续偏序集上Z-Scott拓扑的特征小于或等于Z-连续偏序集及其Z-Lawson拓扑的特征,Z-连续偏序集的稠密度与其Z-Scott拓扑的稠密度相等,且小于或等于Z-Lawson拓扑的稠密度.

叶栅稠密度对双向贯流泵性能影响的分析

主要讨论了双向贯流泵叶轮的叶栅稠密度对过流量、叶轮出流流态和叶轮内水力损失的影响,得出了应选择合理的叶栅稠密度才能使叶轮过流量满足要求、出流流态较好及叶轮内水力损失较小的结论;分析并指出对于双向抽水的贯流泵,为了使正、反向抽水时的效率都不太低,应设置可调的前、后导叶。

格值诱导空间中的权、特征及稠密度

利用格值诱导空间中内部算子的层次刻划,得出了格值诱导空间与其底空间之间权、特征及稠密度的三组不等式,从而对一类较广泛的Fuzzy格(即ω-生成的Fuzzy格),证明了诱导空间是第二可数(第一可数、可分)空间,当且仅当底空间是第二可数(第一可数、可分)空间.并举例说明,对ω_1-生成的Fuzzy格,上述性质不必成立.同时,给出了Fuzzy Smirnovhagata度量化定理必要条件不必成立的一个简单例子.

叶栅稠密度及进出口气流角对反推性能的影响

导流叶栅几何及气动参数的选取直接关系到叶栅式反推力装置的性能,本文选取冲击式对称叶栅进行数值模拟,采用混合网格生成技术,研究叶栅稠密度、叶片进口气流角和出口气流角对轴向反推力系数和流量系数的影响。计算结果表明,叶栅稠密度在一定范围内变大时,流量系数减小,轴向反推力系数增加;在反推气流不被进气道吸入的情况下,当气流角增大,流量系数变大,轴向反推力系数降低。双曲非等厚叶片的气动性能要好于单曲等厚叶片。

基于稠密度聚类的船载通信微弱信号自动增强方法

船载通信信号在传输过程中受各种因素的影响存在被削弱的现象,使得原始信号变成了微弱信号,如果不进行增强处理,会延长数据传输时间以及造成信噪比过小,影响通信质量。针对上述问题,提出一种基于稠密度聚类的船载通信微弱信号自动增强方法。该方法主要分为3步:第一步进行小波去噪处理,降低噪声对原始信号的干扰;第二步利用稠密度聚类方法对微弱信号进行聚类检测,加快信号增强处理效率;第三步对检测出来的信号进行补偿,增强信号特征。结果表明:与传统船载通信微弱信号自动增强方法相比,本方法处理后,数据传输延时值缩短3.8 s,信噪比增大8.3 dB,解决了传统方法存在的问题。

激光产生的高温高稠密度气体原子光谱的研究——激光在原子物理研究中的应用

利用激光的特性将脉冲激光器在时间、空间上压缩后可以获得极高的功率密度。强激光幅照固体靶面在一定条件下会引起激光热爆炸，产生高温高稠密度气体。随着激光功率密度的变化，强激光可以使原子系统处于不同的激发和离化状态。

气-固两相流中颗粒群的稠密度及粒度对阻力系数影响的研究

本文给出了雷诺数Re=10~2～10~6、空隙率ε=0.45～0.98、颗粒当量直径dp=3～11mm范围内气、固相间阻力系数实验结果。并对这些结果作了简要分析和讨论。

集值映射空间与超空间的继承稠密度和继承Lindelf度

利用连续集值赋值映射和弱拓扑讨论了集值映射空间的继承稠密度和继承Lindelf度,获得了点态收敛拓扑空间p(X)上hd(p(X))和hl(p(X))与基本空间X的对偶性以及紧开拓扑空间k(X)上hd(k(X))和hl(k(X))与基本空间X的对偶性,推广了单值连续集值映射空间k(X)的相关结论.

关于ω-稠密度的一个注记

在L-fuzzy保序算子空间中引入ω-稠密度的概念,并研究点集拓扑学中关于浓度成立的Hewitt-Marczewski-Pondiczery定理是否关于ω-稠密度也成立,给出了一个部分解答.

稠密度聚类在舰船网络微弱信号自适应增强中的应用

提升舰船网络信号及整体通信质量,提出基于稠密度聚类的舰船网络微弱信号自适应增强方法。应用稠密度聚类算法检测出舰船网络微弱信号,通过经验模态分解法分解微弱信号,结合小波变换法与奇异谱分析法去除的噪声,实现舰船网络微弱信号增强信。结果表明,该方法能够有效分解所检出微弱信号,并进行分量去噪处理,去噪后各信号分量不仅保留原有细节特征,且有效消除掉干扰噪声,重构后所获得的增强信号整体呈现清晰,可有效保障舰船网络的整体通信质量。

基于稠密度聚类法和层次分析法(AHP)的窃电嫌疑行为检测

本文针对目前对窃电行为早期快速诊断和发现困难的现状,提出了一种在基于大数据背景下的稠密度聚类法和层次分析法(AHP),通过先对用电用户的用电特征进行聚类,然后对具有窃电嫌疑特征的分类进行层次分析法,最终给出各用电用户的窃电嫌疑程度指数,以帮助实际用电稽查和反窃电工作。

冲角和叶栅稠密度对轴流泵内流特性影响的研究

为了分析轴流泵叶片进口冲角和叶栅稠密度对轴流泵叶轮水力效率和内流特性的影响,研究其内在关联性,从而达到为提高轴流泵水力效率提供参考依据的目的,采用流线法进行轴流泵叶片水力设计,以进口冲角和叶栅稠密度作为研究对象,在一定取值范围内对两个参数采用响应曲面试验设计方法进行多种叶轮方案设计,借助CFD对各个叶轮方案的水力效率进行计算,并对计算结果进行回归分析,得到水力效率与进口冲角和叶栅稠密度之间的关联特性。对其中5个具有代表性叶轮方案的工作面压力、背面压力、工作面湍动能、不同半径处叶栅处的压力分布及不同半径处叶栅间湍动能的分布进行分析。经分析发现,增大叶栅稠密度或减小进口冲角有利于改善轴流泵内部流动、减小叶片背面的压力变化和能量损失,有助于提高叶轮水力效率。

低成本手持式稠密点云采集系统

针对现有室内外场景无法使用低成本便携式LiDAR很好地采集高稠密度点云数据的问题,本文研究设计了一种对低成本LiDAR和IMU传感器在硬件层面进行组合的低成本手持式稠密点云采集系统。采用简化残差计算量后的Faster-LIO当作里程计,通过传感器紧耦合的方式,将LiDAR和IMU之间的外参矩阵作为优化量,在采集的过程中进行实时优化以获得准确的相对位姿,从而得到满足精度要求的稠密点云。本文方法与经典的基于LOAM特征的LiDAR里程计及RTK里程计进行对比,试验结果表明,本文方法是有效的,手持式旋转激光雷达扩增了LiDAR的视野,而且对采用的里程计算法进行了改进,在减少算力要求降低成本的同时,大幅度降低了LiDAR和IMU等设备安装时无法避免的相互扰动问题,能较好地完成对场景稠密点云的采集及初步重建。

函数空间的遗传稠密度和遗传Lindelf度

<正> 设X,Y是拓扑空间。C_p(X,Y)记由X到Y的全体连续函数带上点态收敛拓扑(见后面的定义)后的函数空间。函数空间理论研究的基本问题之一是确定拓扑性质对(P,Q)使得C_p(X,Y)具有性质P的充要条件是X具有性质Q.Zenor证明了对于Tychonoff空间X和实数空间R,X~∞是遗传Lindelf(遗传可分)的充分必要条件是C_p(X,R~ω)

可拓扑生成的L-fuzzy保序算子空间的权、特征及稠密度

在可拓扑生成的L-fuzzy保序算子空间中研究权,特征及稠密度这三种基数函数,讨论它们与相应的生成底空间的ω-权、ω-特征及ω-稠密度的关系。

Greedy DBSCAN:一种针对多密度聚类的DBSCAN改进算法

针对基于密度的DBSCAN算法对于输入参数敏感、无法聚类多密度数据集等问题,提出了一种贪心的DBSCAN改进算法(greedy DBSCAN)。算法仅需输入一个参数Min Pts,采用贪心策略自适应地寻找Eps半径参数进行簇发现,利用相对稠密度识别和判定噪声数据,在随机寻找核对象过程中使用邻域查询方式提升算法效率,最终通过簇的合并产生最终的聚类结果。实验结果表明,改进后的算法能有效地分离噪声数据,识别多密度簇,聚类准确度较高。