基于Hicks-Henne型函数的翼型参数化设计以及收敛特性研究

翼型参数化是风力机翼型优化设计中的重要环节。针对风力机翼型参数化中建立统一数学模型问题,研究HicksHenne型函数法及其改进算法在风力机翼型参数化中的应用。通过对Hicks-Henne型函数各项系数进行控制,避免出现翼型交叉与不光顺现象,保证了翼型整体形状的平滑。通过对关键点和设计变量的控制,研究设计空间覆盖性和设计变量对翼型的影响。分析了Hicks-Henne型函数法对翼型后缘设计的缺陷,并提出改进的Hicks-Henne算法改善尾缘夹角。Hicks-Henne型函数及其改进算法扩展了风力机翼型参数化表达方法,具有一定的工程实用价值。

土壤冻融过程中的水热参数化方案研究进展

冻土是陆地冰冻圈的重要组成部分,其冻融循环变化能够影响土壤结构、土壤水热传输以及土壤生物化学等过程,并通过陆-气相互作用影响局地甚至全球天气气候。因此,研究土壤冻融过程对冻土区人类生产生活和了解区域外天气气候变化具有重要的科学意义。本文回顾了土壤中的砾石、有机质对土壤冻融过程的影响及物理机制,总结了土壤冻融过程中水热参数化的相关研究成果,包括土壤导热率和水力学参数的计算、水热耦合方案以及冻融锋面计算方案等。相对于普通的矿物质土粒而言,砾石具有高导热率和低热容,有机质具有低导热率和高热容,他们对热量在土壤中的传输及土壤温度垂直分布有不同的影响。另外,砾石和有机质的存在改变了土壤孔隙度、土壤基质毛细作用与吸附作用,进而影响水分在土壤中的传输过程和垂直分布。已有研究表明:(1)当前大部分数值模式中土壤导热率采用Johansen方案及其派生方案进行计算,其中Balland-Arp方案考虑了砾石和有机质对土壤导热率的影响,该方案更好地刻画了土壤冻融过程中土壤导热率变化的连续性;综合考虑热-水-变形相互作用的导热率参数化方案可以较好地刻画土壤冻融过程中的水热耦合和土体冻胀的作用,对相变过程中土壤导热率变化特征的模拟更符合实际观测。(2)过冷水参数化方案刻画了土壤液态水在0℃以下存在的事实;相变温度方案描述了土壤相变温度低于0℃且不固定的事实;导水阻抗方案考虑了土壤冻结对土壤水分下渗的阻抗作用,改善了对冻土区水文过程的模拟效果。(3)土壤冻融过程伴随着水分的相变和能量的转化,水热耦合方案的发展能够较好地刻画土壤中热力-水文过程的协同变化特征,细化了对冻融过程中水分和能量相互作用的复杂物理机制的描述。(4)等温框架的数值模式通过模拟每层土壤中间深度的冻融过程代表该模式分层的整体特征,导致对冻融深度的严重高估或低估,尤其是对厚度较大的模式深层土壤,冻融锋面计算方案的提出和应用减小了这种模拟偏差。目前土壤冻融参数化方案的不足之处包括:绝大多数数值模式没有考虑土壤盐分导致土壤水的冰点降低这一事实;虽然大部分数值模式考虑了土壤有机质对土壤水、热传输的影响,但是模式中对土壤有机质含量及垂直分布的考虑与植被根系的生长状态脱节;模式模拟的土壤深度不足并且下边界通量为零的假定不符合实际情况。发展土壤溶质传输参数化方案以模拟盐分的分布、刻画植被根系生长过程和土壤有机质的分布特征、考虑深层土壤对浅层的热力学影响并完善数值模式中的下边界条件,这些是未来陆面模式改进土壤冻融过程模拟的可能方向。

装配式桥墩防冲刷装置参数化研究

河床底部泥沙在流水长期冲刷下不断流失,导致桥墩基础承载能力下降,对桥梁的稳定性造成严重影响,因此,针对桥墩基础冲刷的防护尤为重要。文章提出了一种便于安拆的装配式桥墩防冲刷装置,为研究此装置锥坡的倾斜度对其冲刷防护效果的影响,基于ANSYS-FLUENT建立水流-泥沙-桥墩三维数值模型,并通过与室内缩尺水槽试验以及Melville经典实验进行冲坑发展对比,验证了试验模型的可靠性。参数化研究结果表明:该装配式桥墩防冲刷装置能有效减小桥墩周围的冲刷深度,具有良好的防护能力,尤其是锥坡高宽比为2.0的装置效果最佳,在墩前迎水面及墩后锥坡段的流场改变效果优于其他装置,该装置在墩周的最大减冲率可达24.19%。本试验研究成果对于提高桥梁稳定性具有一定的理论和实践意义。

基于元胞自动机方法与景观参数化设计的近自然植物群落形态设计模拟

植物设计作为景观设计的重要组成部分,随着参数化设计的成熟与完善,形态设计模拟在景观设计中的应用价值逐步显现后,但对于植物景观参数化设计的研究仍寥寥无几。本研究提出将目前广泛应用在人流分析模拟、建筑外立面形态设计、景观空间形态分析中的元胞自动机与近自然植物设计有机结合,探索植物景观参数化设计的新途径。总结了近自然植物群落形态设计的研究进展、群落组成、空间关系、规划方法等内容;然后利用二维元胞自动机模拟方法,讨论在景观参数化设计中如何模拟近自然植物群落自然演替形态的技术方法,进而得出近自然植物群落设计的形态模拟;最后结合景观参数化设计将模拟结果进行设计表达。研究将植物群落形态设计与计算机技术耦合,以期提出一种更科学更直观的设计方式。

配合比参数对C30高性能混凝土抗碳化性能影响算法分析

基于配合比参数,对C30高性能混凝土抗碳化性能的影响进行了探讨,得出了随着矿粉用量的增加,21 d抗压强度随之提高;随着粉煤灰掺量的降低,21 d抗压强度随之提高;C30混凝土126 d的碳化深度明显小于21 d的碳化深度,C30各组试件的21 d的平均碳化深度为7.57 mm;126 d平均碳化深度为6.51 mm。随着矿物粉用量的增大,粉煤灰用量的减小,混凝土的抗碳化能力增强。以C30-07矿粉与水泥混合料的比例为38%时,C30水泥混合料的最佳混合比例为C30-07矿粉与水泥混合料的最佳混合比例。在龄期从21 d提高到126 d时,随粉煤灰掺量比例的下降,C30混凝土试件碳化深度下降值随之减小,从1.31 mm降低为0.91 mm。利用试验数据,对混凝土的碳化过程进行了预测,结果发现,影响粉煤灰混凝土的碳化的因素比较复杂,将各模型使用应和工程相结合,对混凝土的碳化深度更好预测。利用Matlab对水泥砂浆的碳化厚度进行了线性回归分析,得到了水泥砂浆21 d后碳化厚度的计算方法。

S135钻杆接头螺纹三维参数化建模及力学特性分析

S135钢级钻杆在矿井勘探、探放水、瓦斯抽采等钻孔施工中得到了广泛使用。然而,由于钻杆接头螺纹承受轴向拉压、扭转、弯曲及其复合载荷的循环作用,导致接头螺纹的使用寿命远远低于其设计寿命,是整个钻杆结构中最薄弱的环节。因此,通过万能拉伸试验获得钻杆接头材料的力学性能参数,经计算转化得到其本构参数,对钻杆接头进行有限元分析。为了提高有限元分析效率,推导垂直于钻杆接头轴线的螺纹截面轮廓几何表达式,基于旋转、抬升、缩径和连接节点的设计思路,提出了一种考虑钻杆接头锥度和台肩的三维螺纹参数化建模方法,并根据单元和节点之间的关系开发了钻杆接头连接的参数化三维六面体网格建模程序,通过与交互式建模方法计算结果的对比验证了其有效性和可行性。此外,对上扣扭矩、压扭及压弯扭复合载荷作用下接头外螺纹的力学特性进行了分析。结果表明:3种工况下钻杆接头外螺纹上的应力近似呈现“浴盆”形态,第1螺纹牙上的应力最大;随着圈次的增加,螺纹牙上的应力迅速下降,最后一圈螺纹牙上的应力呈现上升趋势;在弯矩的作用下,螺纹牙上的应力具有非对称特征。在接头螺纹设计时,必须考虑井眼曲率的影响并且需要重点关注接头压缩边第1螺纹牙上的应力。

轻量级重参数化的遥感图像超分辨率重建网络设计

针对当前基于深度学习的遥感图像超分辨率重建模型部署时对硬件要求较高,本文设计了一种轻量级基于重参数化的残差特征遥感图像超分辨率重建网络。首先,采用重参数化方法设计了一种残差局部特征模块,以有效地提取图像局部特征;同时考虑到图像内部出现的相似特征,设计了一个轻量级的全局上下文模块对图像的相似特征进行关联以提升网络的特征表达能力,并通过调整该模块的通道压缩倍数来减少模型的参数量和改善模型的性能;最后,在上采样模块前使用多层特征融合模块聚合所有的深度特征,以产生更全面的特征表示。在UC Merced遥感数据集上进行测试,该算法在遥感图像3倍超分辨率下的参数量为539 K,峰值信噪比为30.01 dB,结构相似性为0.8449,模型的推理时间为0.010 s;而HSENet算法的参数量为5470 K,峰值信噪比为30.00 dB,结构相似性为0.8420,模型的推理时间为0.059 s。实验结果表明,该算法相比HSENet算法,参数量更少,运行速度较快,且峰值信噪比与结构相似性也有一定的提高。在DIV2K自然图像数据集上进行测试,该算法的峰值信噪比和结构相似性相比其他算法也有一定的优势,表明该算法的泛化能力较强。

冰上运动建筑曲面光伏参数化集成设计研究

2022年冬奥会成功举办,国内掀起了冰上体育运动的热潮,冰上运动建筑需求量和能源消耗量随之增长。光伏建筑一体化(Building Integrated Photovoltaic,BIPV)作为建筑节能的主要手段之一,在体育建筑屋面具有较大的集成潜力。通过建立寒冷地区曲面冰上运动建筑典型模型进行集成设计研究,基于Grasshopper参数化平台实现新型柔性CIGS薄膜光伏组件沿屋面曲线形态的优化布置,从两个层级出发,提出参数化设计方法与构造措施。通过Honeybee进行能耗模拟,结果表明,该柔性光伏系统全年可以为冰上运动建筑降低15.82%的能量消耗,进而验证了该方案的节能性,为建筑师进行寒冷地区曲面冰上运动建筑设计的节能优化设计提供数据支撑及科学依据。

LNG低温复合软管疲劳特性及参数化分析研究

LNG低温复合软管具有强度高、重量轻、柔韧性好等优点,可以满足恶劣海况下LNG的输送需求,但其结构复杂,且面临多种耦合载荷作用下的疲劳失效问题。首先建立了LNG低温复合软管的有限元模型,研究了复合软管在弯曲和内压载荷下的力学响应和弯曲疲劳寿命特性;然后改变螺旋钢丝直径、预紧间距、导程和纤维层数及摩擦系数等参数,对软管的弯曲疲劳寿命进行了参数化分析。结果表明预紧间距、导程和纤维层数对复合软管的疲劳损伤影响显著:预紧间距增大时,复合软管疲劳损伤先增大后减小;导程减小或者层数增加时,复合软管的疲劳损伤会明显减小。摩擦系数对疲劳损伤几乎没有影响。研究成果可为低温复合软管的结构设计提供理论参考。

基于Revit二次开发的渡槽正向参数化智能建模方法

针对渡槽工程在前期设计阶段单纯依靠Revit软件进行三维翻模,难以与渡槽工程实际建造节奏相匹配的问题,对Revit软件进行定制化开发,提出渡槽正向参数化智能建模方法,包括渡槽正向设计智能管理平台、渡槽构件模型参数化创建和渡槽钢筋参数化建模三部分。该方法的建立实现了对渡槽水力参数、结构参数等的设计与分类管理,简化了繁琐的建模步骤,缩短了设计人员建模时间,提高了设计效率。结合具体渡槽工程实例,对渡槽正向参数化智能建模方法的准确性及实用性进行验证,前期设计阶段的工作效率得到显著提高,为BIM正向设计在水利工程领域进行推广应用提供了新的解决方案。

基于参数自适应SVR和VMD-TCN的水电机组劣化趋势预测

针对水电机组难以利用实时监测数据对机组劣化状态进行有效评估,以及水电机组不同运行工况对运行状态指标趋势预测模型参数影响显著的问题,提出一种基于参数自适应支持向量回归机(SVR)、变分模态分解(VMD)和时间卷积网络(TCN)的水电机组劣化趋势预测方法;首先按照功率和水头将机组运行工况细化为若干典型工况,在此基础上采用改进天鹰算法建立SVR模型,对各个工况下的预测参数进行寻优,建立起工况与最优参数的数据;再通过神经网络对工况和最优预测参数进行拟合,构建出映射两者复杂关系的非线性函数,然后将构建出的映射关系加入到传统的SVR中,实现适应于水电机组工况变化的自适应SVR健康模型;其次,根据健康模型输出的标准值和监测数据,计算出劣化趋势序列;最后,考虑到劣化趋势序列的非线性因素,建立了一个基于VMD-TCN的时间序列预测模型,以实现对劣化趋势的准确预测。并设计多组对比实验,验证所提出模型的精度更高,时间更快。

CO_(2)原位矿化选址关键参数及其封存潜力评估研究进展

温室气体特别是二氧化碳的大量排放,是导致全球变暖的主要原因之一。根据国际能源署的报道,碳捕集利用和封存(CCUS)技术是缓解全球气候变化的重要措施之一,约占累计碳减排量的15%。原位矿化封存技术基于快速CO_(2)矿化机制,以镁铁质岩石和超镁铁质岩石(玄武岩、橄榄岩等)地层为碳封存位点,利用CO_(2)与富含Ca、Mg元素矿物的矿化反应,转变为稳定的碳酸盐,从而达到永久且高效封存CO_(2)的目的。冰岛和美国的中试项目已经证明了该技术的可行性,但中国尚未进行相关示范项目。本文介绍了原位矿化封存技术的机理、CO_(2)封存潜力的评估手段及其面临的风险与挑战,讨论了已开展的案例项目及其技术细节,梳理了实施该技术所必需的选址关键参数(包括源-汇距离、矿物类型、注入性、封闭性等),并基于目前研究对其前景进行展望,以期提高我国对原位矿化技术的认识和重视,为推动该领域进一步发展提供理论指导。

水稻秸秆拆解工艺参数优化及纤维自交织结构

大尺寸高长径比纤维是影响非织造秸秆纤维生态毯质量的关键。机械揉搓是获得高长径比纤维的最佳处理技术工艺。该研究探究了揉丝机主轴转速和锤齿间隙对不同含水率秸秆纤维拆解揉丝的影响,其工艺参数为主轴转速、锤齿间隙及物料含水率,指标输出为秸秆丝化率与标定单位生产率,并对纤维自交织结构特性进行评价。结果表明,采用Box-Behnken响应面法(response surface method,RSM)开发了一个可确定输入和输出参数间的函数,2种评价指标模型均具有较高的可信度,决定系数分别为R^(2)>0.95,R^(2)>0.84。优化数学模型工艺参数:含水率41.2%,主轴转速2498 r/min,锤齿间隙12.84 mm组合下秸秆丝化率达96.93%,标定单位功率生产率为29.33 kg/(kW?h)。大尺寸高长径比秸秆纤维长度>70 mm和长宽比>80比例增幅分别达120.55%和16.01%,有效改善纤维自交织能力,所开发的RSM模型秸秆的实际揉搓拆解丝化率达96.27%,加工成本降低27.50元/t,可广泛应用于生产大尺寸纤维秸秆基高值农用制品。该研究为生物质秸秆的有效循环利用和高值化材料产业的绿色可持续发展提供重要依据和技术支撑。

基于分片参数化的保特征结构化网格生成方法

在数值模拟仿真中,四边形结构化网格具有稳定性好、精度高、收敛速度快等优势,因此四边形网格的生成和优化具有重要意义.针对保特征的高质量四边形结构化网格生成困难的问题,提出一种基于分片参数化的保特征结构化网格生成方法.首先提取模型特征信息,并使用特征信息和亏格数量分解模型,获取一组三维面片;然后通过参数化方法将三维面片投影到二维参数域,并在二维参数域利用标架场方法进行结构化分区;再将二维分区反投影到原模型以获取三维分区,并基于整数规划方法求解边界离散段数模型;最后在二维参数域生成四边网格模型,并通过迭代光顺优化网格质量,将网格反投影到原模型,得到最终的高质量表面结构化网格.实验结果表明,所提方法能保持模型特征信息,且生成网格质量比现有方法高.

基于参数化设计的金秀瑶绣图案传承创新研究

目的为了促进金秀瑶绣的传承发展,使传统瑶绣更好地融入现代生活,符合现代功能与审美需求,从设计学的角度探讨非遗文化与现代设计的传承创新问题,为瑶绣非遗的保护与发展提供新的思路和策略。方法通过文献分析和田野调查,对金秀瑶绣图案进行梳理分析;借助形状语法,对图案进行纹样基元提取归类;依据镶嵌几何进行二维参数化衍生;结合NURBS曲面,生成三维参数化模型,实现二维向三维参数化的转化。结果构建了金秀瑶绣图案参数化设计路径,阐述了瑶绣非遗文化传承创新的新模式。结论在非遗数字化发展背景之下,技术的进步为传统手工艺的传承与发展提供了更多可能性,将传统瑶绣图案与参数化设计结合,既涵养了设计的内涵,又促进了瑶绣文化的可持续发展,为瑶绣在现代社会的传承创新提供合理参考,对民族文化的保护和继承具有重大价值。

基于隐式参数化模型的地铁车体轻量化设计

为实现地铁新车型前期快速的概念设计和性能评估,引用“分析驱动设计”理念对重庆6号线地铁的MP车体进行了隐式参数化建模;并录入车体的17个主要钣金件进行设计分析。以板厚为设计变量,筛选出模态和刚度对质量相对灵敏度较大的7个车体钣金件,进行基于响应面法的多目标轻量化优化设计;车体的刚度、模态等多项性能指标达到了良好的轻量化效果。研究结果表明:所引入“分析驱动设计”理念的车体隐式参数化建模及基于响应面法的多目标优化方法能应用于车体结构的轻量化设计,具有较好的工程指导意义。

TPMS骨组织多孔结构参数化设计方法研究

三周期极小曲面(Triply Periodic Minimal Surface,TPMS)曲率为零,具有相连通的高孔隙率结构,能够更好地适应细胞增长、营养物输送和代谢物排出。基于传统CAD的TPMS多孔结构设计,孔隙率、孔径大小与TPMS曲面参数未建立明确的对应关系,设计缺乏灵活性。通过探究阈值和周期对孔隙率的影响关系,提出一种TPMS多孔结构参数化设计方法。基于TPMS设计孔单元,研究发现阈值与孔隙率基本呈线性关系,周期与孔隙率无关,但周期的改变会显著影响模型的孔径大小。由此将阈值和周期作为参数化设计的主要参数输入,可自动生成孔隙率和孔径大小可控的多孔结构。该方法实现于Rhinoceros的Grasshopper(GH)插件,并进行实例验证。

一种构建参数化量子线路的区块环拓扑结构

在变分量子算法中,参数化量子线路拓扑结构的选择对算法性能具有重要意义.目前已有的拓扑结构存在一些问题,如全连接拓扑结构所需量子门数量较多,环型拓扑结构的表达能力与纠缠能力略有欠缺.为了解决以上问题,本文提出了一种新型的区块环(Block-Ring,BR)拓扑结构,在保障良好性能的同时减少参数规模(即量子门数量),降低线路复杂度.在BR拓扑中,n个量子比特被等分为多个区块,每个区块包含m个量子比特,区块内部所有量子比特两两连接,区块之间采用环型结构进行连接.为了构造BR拓扑结构的参数化量子线路,设计了一种多层线路生成算法,可自动生成由单量子比特门Rx、Rz和双量子比特门CRx或CRz构成的量子线路.IBM Q模拟实验表明,相较于环型拓扑结构,无论单层、双层以及三层BR拓扑结构的表达能力和纠缠能力均有不同程度的提升;相较于拥有最高表达能力与纠缠能力的全连接拓扑结构,BR拓扑结构呈现接近的性能指标,且线路复杂度显著降低,即参数数量与双量子比特门数量均从O(n^(2))降低为O(mn),线路深度从O(n^(2))降低为O(n/m+m^(2)).

基于声学均一化模型的锂离子电池力学特性参数估计与荷电状态表征

锂离子电池力学特性参数可作为电池循环充放电导致的内部结构变化、损伤与性能衰退的评估依据,然而现有检测方法难以无损获取实际工况下的电池力学特性参数。超声波形特征能够反演电池内部结构的微小变化,与电池力学特性参数变化密切相关,可准确表征电池力学特性参数。该文提出一种基于锂离子电池声学均一化模型与粒子群优化算法的电池力学特性参数估计方法。基于均匀化理论对电池多层结构进行简化,建立电池声学均一化模型。搭建电池超声检测平台,获取超声实验数据,为力学特性参数估计提供数据支撑。基于粒子群优化算法联合声学均一化模型进行仿真优化,利用仿真波形逼近实验波形,不断迭代优化模型,反推出此时电池整体有效杨氏模量与整体有效密度等力学特性参数。最后,通过高斯过程回归算法建立融合力学特征的锂离子电池荷电状态(state of charge,SOC)估计模型,对比融合不同特征对SOC估计精度的影响。实验结果表明,融合力学特征可以有效提高SOC估计精度。在动态工况下,SOC估计值的均方根误差为1.92%,平均绝对误差在1.68%,验证了利用力学特性参数进行SOC估计的可靠性与准确性。

基于注意力与密集重参数化的目标检测算法

针对目标检测任务中背景复杂、目标尺寸差异大等因素导致目标检测结果较差的问题,本文提出基于注意力和密集重参数化的目标检测算法。首先,基于CSP-DarkNet提出高效的特征提取网络,主要包括密集重参数化模块和CASA模块2个设计。前者利用密集连接保留浅层特征,又通过重参数化结构降低网络复杂度;后者CASA模块用于获取需要的目标信息。其次,特征融合在特征金字塔(FPN)和路径聚合网络(PAN)的基础上,引入内容感知特征重组(CARAFE)进行上采样,有效解决了邻近插值法等未能捕捉丰富语义信息的问题;提出更高效的C3-G模块,获取丰富的梯度信息,增强模型表达能力和感知能力;同时,引入深度可分离卷积提升运算效率。最后,检测输出采用在更大范围上跨领域正负样本匹配策略扩充正样本数量,提升检测效果。该算法在MS COCO和PASCAL VOC数据集上的mAP@0.5分别达到了57.5%和83.0%,充分说明了本文算法的先进性。