基于时间尺度分析的云网格空间资源调度算法

在云计算网格空间中进行有效的资源调度设计,可以整合云计算中心资源,提高资源利用率,减少任务执行时间。传统调度算法采用用户行为特征资源负载均衡进行调度设计,存在计算资源浪费,网格空间分配不均等问题。提出一种采用网格空间资源信息流时间尺度分析的云计算资源调度算法,考虑到每个网格站点的负载量,通过网格调度程序找到最适合执行工作云计算环境平均负载均衡值,对物理资源集合进行虚拟泛函,得到云格虚拟机系统状态响应函数。通过对资源信息流时间尺度分析和调度均衡设计,提高云格空间的均衡分布特性,频繁收集新的网络拓扑信息,得到云格空间资源调度信息的带宽频间时间-尺度耦合特性数学模型,实现云格空间资源调度算法改进。仿真结果表明,该算法在云格空间资源调度中能有效寻找一个稳定的平衡点,减少资源调度平均任务时间,网络带宽利用率提高,从而得到较好的网络利用率,为云计算网格空间资源均衡和调度性能优化提供了科学依据。

吉林春旱期降水潜在影响因子的分离时间尺度分析

基于1960-2012年的地面常规气象指标、大尺度气候指数和NOAA气候分析产品，利用功率谱周期分析、时间尺度分离分析和交叉检验的逐步回归分析等，把吉林省春旱期（4-5月）降水量分离成不同时间尺度的值，并在年代际尺度和年际尺度下分别找到显著相关的影响因子。结果表明：吉林春旱期降水存在着2～4a的年际变化和10a左右的年代际变化。在年代际尺度上，4月降水与前期3月南半球环球状态指数以及俄罗斯东部高纬地区的低空经向风有关，5月降水与同期北半球环球状态指数和前期4月太平洋中高纬环流有关；在年际尺度上，4月降水与前期3月混合ENSO指数和同期当地相对湿度、华东华北沿海地区的低层经向风有关，5月降水与同期北大西洋涛动指数以及局地相对湿度、地面气压有关。利用选出的影响因子对降水进行预报，估计值和真实值的相关系数分别为0．67（4月）和0．81（5月），且选择合适的影响因子比模型结构更加重要。

基于Wigner-Ville分布和Wavelet时间尺度的飞机非平稳抖杆背景声分析

飞机黑匣子中舱音记录器记录的舱音主要是由话语音、噪声和具有不同物理意义的背景声组成的复杂混合体,增加了舱音分析的难度,用传统的辨听和分析方法难以解决舱音特征等技术难题。以舱音记录器记录的抖杆背景声为例,针对传统Fourier变换的一次型时间/频率和短时Fourier变换的二次型能量在舱音辨听、分析的不足,将Wigner-Ville时频和Wavelet时间尺度引入到飞机舱音分析中,扩展了舱音分析方法。对比分析结果表明:平滑伪Wigner-Ville分布(SPWVD)及其时频分布的重排具有高的时频分辨率、时频凝聚性,而且没有交叉项干扰,适合分析非平稳舱音背景声;同时,离散小波变换的时间尺度分析技术确定抖杆背景声基频频率及位置,为获得非平稳舱音背景声特征提供一种值得借鉴的途径。

全球海洋热浪的多时间尺度变化特征及气候调控因子分析

基于1982~2019年美国国家海洋和大气管理局(National Oceanic and Atmospheric Administration,NOAA)日最优插值海表温度(Daily Optimum Interpolation Sea Surface Temperature V2,OISST)观测资料和物理实验室(Physical Sciences Laboratory,PSL)多种气候观测指数,采用最小二乘回归、高低通滤波和相关分析等统计方法,分析了全球海洋热浪(Marine Heatwaves,MHWs)频次、持续时间、总天数和最大强度的多时间尺度演变特征及不同气候信号对其演变的调控。研究表明,MHWs频次在赤道西太平洋线性增长最快。在去除全球变暖趋势后,全球平均MHWs各属性年际和年代际变化均存在明显区域变化特征,主导区域也均受到多时间尺度气候信号的调制。本研究分析了5个关键海域(赤道中东太平洋、东北太平洋、西印度洋、西北大西洋、中高纬南大洋)MHWs频次等变化特征与不同气候信号的相关性,结果表明5个关键海域MHWs频次主要受年际气候信号调制。而年代际气候信号主要提供了一个背景状态,其对关键区域MHWs频次演变的影响没有年际气候信号对其演变的显著。

基于EMD的诺敏河流域径流序列变化特征分析

文章目的在研究流域径流序列的年际变化特征.主要采用EMD将不同频率的波动或趋势分解出来,分析不同时长的周期变化,得到方差贡献率对周期变化的决定影响,从而反推某种时长的周期波动率最为显著.从而达到分析径流序列的变化情况.

火焰合成中前驱物-颗粒演化过程的时间尺度研究

本文使用火焰合成方法在平焰燃烧器上合成了平均粒径为(23.1士1.9)nm的氧化锆纳米颗粒材料。针对火焰合成中从前驱物到纳米颗粒的演化过程,本文提出了基于时间尺度分析的简化研究方法;对合成过程中多尺度的物理化学过程进行解耦,并计算了不同温度下前驱物的分解反应与颗粒碰撞聚并过程的特征时间。从计算中可以发现,氧化锆的前驱物分解反应在10^(-5)~10^(-5)s内最先发生,从而确定了颗粒生长过程的起点位置。随着粒径的增长,颗粒碰撞聚并过程则需要10^(-4)~10^(-1)s的时间进行,该步骤控制着前驱物颗粒演化过程的整体速率,并决定了最终产物的基本形貌特征(球形/团聚),与实验观测相符。

基于ITD与ICA的滚动轴承故障特征提取方法

针对滚动轴承故障信号因受背景噪声、信号传递途径、轴承各部件间相互作用及其它能量较大振源信号干扰,限制传统方法提取故障特征信息的准确性问题,提出结合固有时间尺度分解(ITD)及独立分量分析(ICA)的信号分析方法,将单通道振动信号进行ITD分解,得到若干固有旋转分量及一个趋势项,基于互相关准则对分解信号进行重组作为ICA的输入矩阵,采用Fast ICA算法解混,实现故障特征信号与噪声信号分离,从而提取故障特征信息。通过滚动轴承故障诊断实验结果分析表明该方法有效可行,具有一定工程应用价值。

基于ITD-MOMEDA联合降噪的滚动轴承故障诊断研究

在滚动轴承的实际运行过程中,其故障信号往往容易淹没于强背景噪声中,使其故障的类型难以得到识别,针对这一问题,提出了一种基于固有时间尺度分析(ITD)和多点最优调整的最小熵解卷积(MOMEDA)相结合的联合降噪方法,并将其应用于滚动轴承的故障诊断中。首先,用ITD算法对滚动轴承故障原始信号进行了分解,得到了多个固有旋转分量(PRC);其次,依据相关系数和峭度原则,挑选出了与原信号相关度较大的PRC分量,并对其进行了重构;然后,采用MOMEDA算法对重构信号进行了进一步降噪处理,完成了有用信号与噪声信号的分离;最后,对降噪后的信号进行了包络解调分析,提取出了故障特征频率,诊断出了轴承故障具体位置;此外,为了验证该方法的有效性,通过ITD与局域均值分解(LMD)、MOMEDA与最大相关峭度解卷积(MCKD)算法对仿真信号进行了对比分析,并对轴承外圈进行了实例分析。研究结果表明:相比于ITD-MCKD方法,基于ITD-MOMEDA联合降噪方法的故障诊断准确率提高4.3%,能更有效地去除强噪声,并成功地检测出轴承的故障类型。

一种基于ITD和高阶累积量的OFDM识别算法

针对正交频分复用(OFDM)与单载波调制识别,提出了一种基于固有时间尺度分析(ITD)和高阶累积量的识别方法。通过ITD分解待识别信号,提取固有旋转分量的瞬时幅度,利用其复信号幅值高阶累积量区分OFDM和单载波信号,并利用改进和提出的特征参数识别单载波信号。通过MATLAB仿真表明在信噪比不小于5dB的情况下,OFDM信号的识别准确率达99%。

一种计算煤自燃耗氧速率的新方法（英文）

根据煤自燃的热量传导和传质特性、阿伦尼乌兹公式和Ranz-Marshall方程,提出了一种估算煤在高温自燃耗氧速率的新方法。与传统方法相比,该方法不仅考虑了煤的自燃动力学特性和温度,还包含了煤粉的环境气流特性和粒径,并通过煤自燃程序升温实验与理论结果的对比,表明该方法计算的氧耗速率与实验结果一致,验证了该方法的有效性。

燃煤初期碳烟生成的激光诱导白炽光LII诊断研究

本文基于光学可视化Hencken平焰燃烧器系统平台,采用激光诱导白炽光(LII)方法对煤粉燃烧初期碳烟生成过程进行诊断。结果表明,高阶PH煤在燃烧初期产生的碳烟量高于低阶准东(Zhundong)煤。化学渗透热解模型计算结果证明这主要由PH煤热解过程中更高的焦油产量所致。时间尺度分析表明,在1500 K, 20%O2燃烧条件下,PH煤碳烟生成的特征时间(约20 ms)滞后于煤粉点火特征时间(约10 ms)和挥发分燃烧特征时间(约12 ms).随着环境中氧气浓度的降低,碳烟生成的特征时间增加。通过建立简化的碳烟生成/氧化模型,进一步揭示了煤粉燃烧初期煤粉点火、挥发分燃烧和碳烟生成过程的内在联系。实验中还发现与常规条件相比,富氧条件对煤粉燃烧初期碳烟生成存在抑制作用。

燃煤初期“碳烟-矿物质”相互作用对超细颗粒物演化的影响研究

煤粉燃烧初期阶段碳烟与矿物质的相互作用对超细颗粒物演化的影响亟待阐明。本文基于颗粒群平衡模型,实现了碳烟"生成-氧化"及Na_2O-SiO_(2)体系"热解-核化-聚并"机理的模型耦合,研究了低阶煤准东煤燃烧初期超细颗粒物的演化特性。耦合模型预测的超细颗粒物粒径分布与实验测量数据吻合较好。结果表明,在1200 K和1500 K下,准东煤燃烧过程中碳烟单体、Na_(2)O单体和SiO_(2)单体的生成均具有十分相近的时间尺度(0.01~0.03 s)。因此,燃烧初期碳烟和矿物质的相互作用(主要是碰撞聚并过程)对超细颗粒物的粒径分布具有显著影响。而当停留时间超过0.1 s,碳烟占比达峰后大量氧化,导致碳质组分在超细颗粒物中的占比不断下降(低于13%),此后超细颗粒物粒径分布的演化则由矿物质组分来决定。