气液两相流分配器参数敏感性分析与优化

针对制冷系统气液两相流分配不均引起的多流路蒸发器能效低下,以及分配器结构设计不合理问题,基于六面体网格和Euler-Euler模型,构建了分配器中制冷剂气液两相流动模型,详细分析了制冷剂在分配器中的流动特性,研究了不同工况下腔体高度、腔体直径以及支管插入深度等参数对分配不均匀度的影响规律,并结合田口法进行敏感性分析及参数优化,得到了各参数的影响权重及最优参数组合。数值结果表明:随着腔体高度与直径的增大,气液两相流混合效果得到改善,分配不均匀度逐渐下降;随着插入深度的增大,分配器不均匀度先降低后增大,插入深度最优值为5 mm;随着质量流量的增大,腔体高度与插入深度的贡献逐渐增大,而腔体直径的贡献逐渐减小,表明分配均匀性对腔体直径的依赖程度降低;相对于基准案例,所得最优组合的不均匀度降低了6.6%~19.3%。该研究可为抑制气液两相流相分离和分配器结构设计提供理论基础及数据支撑。

两参数Markov过程的Sharp Markov性

证明了两参数Markov过程仅在正位矩形的有限并或可列并区域上才具有Sharp Markov性.

多室弯箱力学参数的非线性动态Markov优化识别研究

对于多室弯箱结构,基于误差理论建立了多室弯箱力学参数的非线性动态Markov误差函数和方差计算公式,并根据正交函数系理论推导了固体壳单元计算列式;利用直接优化理论研究了多室弯箱力学参数的动态识别方法,其中最优步长采用一维自动寻优方案确定。同时给出了多室弯箱力学参数的非线性动态Markov优化识别的具体步骤,并研制了相应的计算程序。研究结果表明:基于正交函数系理论构造的固体壳单元是正确的;动态误差函数能同时考虑多位移考察点和多量测次数的系统响应信息;直接理论用于多室弯箱力学参数的非线性Markov优化识别时表现出良好的数值稳定性和收敛性,具有较高的计算效率。

两参数跳型随机微分方程解的存在性和唯一性

通过逐次逼近方法 ,讨论了由Poisson过程驱动的随机微分方程 ,在系数满足非Lipschtz条件下 。

螺旋喷嘴内外流场特性的实验研究

通过实验的方式研究旋流室顶部具有螺旋形导流结构的空心喷嘴。搭建可容纳1~4个喷嘴工作的喷淋实验台,制作可视化螺旋喷嘴,进行喷淋特性实验。使用高速摄像机进行内部流场特性的可视化研究,并通过测量装置采集外部流场喷淋密度的分布情况。分析不同工况下内部流场空气柱、湍流流动的变化规律以及外部流场喷淋密度的特性。结果表明,在内外压差的作用下,喷嘴内部形成空气柱,由于单侧切向入口和螺旋导流结构的作用,空气柱中心线与旋流室中心线存在偏移。外部流场周向有效喷淋密度呈现双峰值分布,峰值区域分别位于120°和280°附近。

两参数跳过程三点转移函数的连续与正则性

利用单参数跳过程已有结论，讨论了两参数跳过程三点转移函数的连续性，在坐标轴上的极限．

半参数回归模型两步估计的渐近性质

利用近邻权函数并综合最小二乘法,建立了半参数回归模型中非参数g(t)和参数β的估计量g∧(t)和β∧,在适当条件下,研究了它们的渐近性质。

两参数跳过程三点转移函数的可微性及表示

:对两参数跳过程三点转移函数P(s,t;x ,y ,z ,A) ,讨论了其在s>0 ,t >0时的水平和竖直可微性 ,并分别给出了其在 q(t,x ,y) =0及 0 <q(t,x ,y) <∞时的表现形式 .

两参数跳过程三点转移函数的可微性(Ⅱ)

对两参数跳过程三点转移函数｛Ｐ（ｓ，ｔ；ｘ，ｙ，ｚ，Ａ）｝，讨论了在一般情形下，其在原点的水平可微性，即ｌｉｍｓ→０＋Ｐ（ｓ，ｔ；ｘ，ｙ，ｘ，Ａ）／ｓ的存在性．

两参数Markov过程的注记

Korezlioglu等人证明了两参数马氏过程在R2+中的有界凸型开集上满足Germ Markov性.我们把这个结果推广到R2+中的任何一个有界子集上.

轿车-电动两轮车事故再现的参数敏感性研究

为确定轿车-电动两轮车事故再现系统对各参数的敏感性,根据一起实例,确定影响参数,设计并开展正交试验,通过方差分析,分别获得影响轿车、电动两轮车和骑车人停止位置的参数敏感性排序;按是否使用敏感性排序结论,利用PC-Crash对另一起实例进行2次过程重建,以验证试验结果的可信性和可靠性。结果表明：影响轿车最终位置的敏感性参数仅为轿车的减速度;影响电动两轮车、骑车人最终位置的敏感参数排序分别为：2车碰撞时的纵向夹角〉碰撞点〉驾驶员反应时间〉轿车车速〉碰撞时电动两轮车的质心高度〉轿车方向盘转角、轿车车速〉电动两轮车的速度〉2车碰撞时的纵向夹角〉碰撞点;根据敏感性排序指导此类事故仿真重建,能明显减小车速误差及各参与方的最终位置误差。

两参数随机过程的强马尔科夫性

定义了几种两参数随机过程的参数变化为随机的宽过去强马尔科夫性,给出了一类随机过程满足强右选马氏性的充分条件,讨论了几种强马氏性之间的关系,推广了参数变化为非随机的相应结果.

一类两参数随机过程的马氏性

文献[1]研究了重要的两参数随机过程OUP_2的马氏性问题.本文用不同的方法讨论一类两参数随机过程的马氏性,这类过程以OUP_2和两参数独立增量过程为特例.所以我们对OUP_2和独立增量过程的马氏性做了统一的处理.本文使用的记号及其意义请参见文[2]和[3],特别声明者除外.

两参数宽过去马氏过程的强马氏性

定义了一类两参数宽过去马氏过程的强马氏性,给出了满足强马氏性的一个充分条件,研究了此类强马氏过程的一些性质.

两参数马氏性的注

引入了两参数单点宽来马氏性和单点ｉ－马氏性（ｉ＝１，２）的概念，讨论了它们之间的关系，给出了两参数宽将来马氏性具有ｉ－马氏性的充分性另一种证明方法，在此证明过程中（Ｆ４）条件可去，进一步讨论了两参数弱宽过去马氏性和Ｌ马氏性的关系。

基于SCEM-UA算法和全局敏感性分析的水文模型参数优选不确定性研究

针对复杂非线性水文模型参数识别及不确定性分析问题,引入基于马尔可夫链蒙特卡罗思想的SCEM-UA算法,以岷江流域为研究实例,对降雨径流模型的参数优选问题进行了分析,并探讨了该算法在推求参数后验分布的搜索性能和效率。结果发现,SCEM-UA算法能快速有效地推求出参数后验概率分布。同时,开展基于SCEM-UA算法取样的参数全局敏感性分析,对比参数敏感性和后验分布,表明两者密切相关,敏感性强的参数其边缘后验概率密度分布存在明显峰值,相反,敏感性弱的参数其后验概率分布较为平坦且无规律可循,从而导致模型参数的不确定性大大增强。

两阶段遗传算法的结构及性能分析

针对基本遗传算法(简称BGA)常常存在局部收敛以及收敛解精度不高等方面的不足,提出了一种改进的算法——两阶段遗传算法,给出了算法的结构及具体的实施策略,进而利用Mark-ov链理论和仿真技术分析了该算法的收敛性能,结果表明该算法具有操作简单、鲁棒性强等特点,不仅可以有效地避免寻优过程中的“早熟”现象,而且在很大程度上能提高最优解精度,适合于大规模、高精度的优化问题。

面向能耗的纯电动汽车两档变速系统参数优化匹配

为降低汽车动力系统的能量损耗,延长汽车续航里程,针对纯电动汽车两档变速系统,提出一种面向能耗的两档变速系统参数优化匹配方法。基于新欧洲行驶循环工况对两档变速系统进行参数初步匹配;进而基于一定的换挡策略和电机实时效率,建立以电机功率、转速、传动比为变量,以比能耗和百公里加速时间为目标的多目标优化模型,并利用多目标粒子群算法对优化模型进行求解。结果表明,优化后的动力参数能有效提高电动汽车的动力性和经济性。

两阶段主从博弈均衡解的存在性

首先给出带参数的纳什均衡问题Γ(x),在此基础上给出了具有带参数的纳什均衡约束的两阶段主从博弈问题G.可以证明带参数的纳什均衡点是存在的,即无论领导者选择何种策略,跟随者的最佳回应集都是非空的.最后推出了关于两阶段主从博弈均衡点的存在性定理.