基于Reactor模型的列车车载安全计算机网络通信系统优化研究

为满足列车网络数据传输的高实时性要求,探讨从车载安全计算机网络通信系统软件层面对数据传输的实时性进行优化。基于Reactor模型,利用操作系统的I/O多路复用机制,将车载安全计算机网络通信系统中的I/O事件、定时事件、信号事件的调用接口进行融合统一,简化应用层调用的复杂度;使用带有优先级的事件队列存储已激活事件,根据已激活事件的优先级动态调整线程池中工作线程的优先级,利用强实时操作系统的任务优先级抢占调度策略保证高优先级事件被优先执行;设计一种线程池水位动态扩容机制,保证高优先级事件始终被优先处理,避免出现事件优先级反转;设计一种线程池水位动态减少机制,高效管理线程池容量,避免出现线程池容量偏大浪费系统资源,或线程池容量偏小导致增加重复创建线程开销。

A Lumping Kinetic Model for Catalytic Reforming

ＡＬｕｍｐｉｎｇＫｉｎｅｔｉｃＭｏｄｅｌｆｏｒＣａｔａｌｙｔｉｃＲｅｆｏｒｍｉｎｇＣｈｅｎｇＧｕｏｘｉａｎｇ，ＴａｎＨａｎｓｈｅｎ，ＨｏｎｇＥｎｓｈａｎ（ＦｕｓｈｕｎＲｅｓｅａｒｃｈＩｎｓｔｉｔｕｔｅｏｆＰｅｔｒｏｌｅｕｍａｎｄＰｅｔｒｏｃｈｅｍｉｃ...

一种简化的高温热管启动模型

热管堆具有体积小、结构紧凑、功率密度高和固有安全性好等优点,被认为是深空和深海任务中最有前途的候选之一。为了研究其启动特性,建立兼顾计算精度及求解效率的热管启动模型至关重要。本文在充分考虑吸液芯区工质的熔化及气液界面处的蒸发和冷凝现象的基础上,建立了基于二维导热的热管壁和吸液芯区热阻网络模型。对于蒸汽区,基于尘气模型(DGM),研究分析了两种不同模拟方式的求解精度和计算效率。通过对不同碱金属热管实验的模拟,验证了模型的准确性。结果表明,模型能较好地模拟高温热管的启动特性,简化的等效热阻模型具有更高的计算效率,其更适合于热管堆系统的启动特性模拟。

基于BP神经网络的高通量铅铋反应堆中子通量最大化设计方法研究

优化设计高通量铅铋反应堆对于缓解快中子研究堆辐照资源稀缺难题、支撑先进核能系统的发展具有重要意义。本文以提升堆芯中子通量水平为目标,针对高通量铅铋反应堆复杂的多维非线性约束优化问题,依托反应堆蒙特卡罗程序RMC和子通道程序Subchanflow,构建了基于BP神经网络(Back Propagation Neural Network)算法的预测模型,并结合Sobol指数法开展堆芯设计参数的敏感性分析,提出了基于BP神经网络动态代理模型(Dynamic Surrogate Model,DSM)更新迭代的设计优化方法,开发了高通量铅铋反应堆设计优化平台。以多功能超高通量堆为例开展堆芯栅径比、燃料芯块直径、活性区高度、径向反射层厚度的多堆芯参数协同优化验证,结果表明:该优化方法对堆芯中子通量密度与有效增殖因数keff的预测精度误差在0.1%之内,在4组堆芯设计变量单独作用和共同作用下对于最大中子通量的影响程度都按照反射层厚度<栅径比<活性区高度<燃料芯块直径的递增顺序排列,优化后的中子通量密度相比原始设计方案提高了15.41%,表明开发的高通量铅铋反应堆设计优化平台有效可靠。

流化床-气流床耦合反应器中煤气化特性

利用化工动力学软件CHEMKIN建立了流化床-气流床耦合反应器等效网络模型,在300mm反应器中的煤气化实验结果基础上,充分考虑耦合反应器不同区域物料间两相流动、传质传热,对耦合反应器各部分流体力学特征以及耦合反应器中不同区域的化学反应进行了分析。利用模型对飞灰的碳转化率、耦合反应器的碳转化率、耦合反应器内温分布及物料停留时间进行计算,结果表明,流化床耦合气流床反应器后,气流床可将出口飞灰碳转化64.1%,实现了耦合反应器对飞灰的再气化;耦合反应器煤气化系统的碳转化率由单独流化床的84.9%提高到92.2%。

水煤浆气化炉异常工况动态模拟研究

水煤浆气化炉在操作参数大幅变化的异常工况下运行时,气化炉温度大幅波动,合成气中可能含有氧气,不利于工厂安全稳定运行。基于气化炉流场分布,在Unisim Hysys软件中建立了水煤浆气化炉的反应器网络模型,以此为基础开发了气化炉的动态模型,研究了煤浆流量和煤浆浓度大幅降低两种异常工况下,气化炉出口合成气温度和组成的动态响应过程。研究结果表明:当煤浆流量降低30%(wt)以上时,气化炉温度超过2000℃,同时合成气中氧气含量不断升高;当煤浆浓度降低到35%(wt)时,合成气中氧气含量达到0.2%(v)左右。实际生产过程中应尽量避免煤浆流量和煤浆浓度的大幅变化。

基于现场数据的SCR脱硝反应器建模

为了克服对SCR脱硝反应器进行机理建模的困难,基于现场数据,采用神经网络方法进行了脱硝反应器的建模方法研究。首先分析了脱硝反应器工艺流程和反应机理,确定出影响反应器出口NOx浓度的主要因素,然后建立了脱硝反应器的神经网络模型并利用经过数据预处理的现场实测数据进行训练和测试。结果表明:所建立的模型精度高,适应性强,受脱硝反应器内部结构的影响小,能够反映出反应器出口NOx浓度的实际变化情况。

基于贝叶斯网络的电抗器健康诊断

针对电抗器的特高压绝缘、局部过热、振动和噪声这3个问题,采用5级健康状态诊断法,并充分考虑电抗器预防性试验数据及其变化量。首先建立评估电抗器健康状态的分层模型,通过该模型评估电抗器的历史、当前状态,然后通过无偏GM(1,1)模型预测电抗器的未来状态,并确定分层模型中电抗器各个参数的阈值和分值,最终建立基于贝叶斯网络的电抗器健康诊断模型。实例验证了所提模型的正确性和可行性。

低排放燃烧室化学反应器网络模型的参数化

为了掌握低排放燃烧室的污染物排放情况,对其化学反应网络器(CRN)模型的参数化进行研究。对爬升工况下燃烧室CFD数值模拟结果进行分析,划分燃烧室的结构,得到燃烧室的CRN模型。再利用自编程软件对燃烧室的结构参数和进口参数进行参数化定义,并把参数化的CRN模型在不同工况下的模拟结果与试验结果分别比较。结果表明:在慢车工况下二者相差不大,在爬升工况下二者差异也在允许误差范围之内。验证了该模型可行性较好,该参数化CRN模型可用于预测低排放燃烧室的污染物排放量和出口温度。

给水管网生物膜反应器及分子生物学研究方法进展

饮用水在经管道输送到用户的过程中,微生物附着到管网内壁生长形成生物膜。生物膜的存在会引起一系列水质问题如病原菌的生长、色度和浊度的变化、管道的腐蚀等,对人类饮用水安全构成威胁。而且生物膜对消毒剂有顽强的抗性,一旦形成就难以控制。所以生物膜一直是给水管网研究的热点和难点。但是给水管网中生物膜的实际采样研究比较困难,而且实际取样无法连续监测生物膜形成的动态变化过程,因此用反应器实验模拟研究生物膜显得尤为重要。另外,随着技术的进步,研究给水管网生物膜不仅仅局限于传统的培养方法,还出现了一些新手段如现代分子生物学技术和显微镜图像分析技术,以便更加科学、合理地了解给水管网生物膜,从而保障城市供水的安全。文章重点介绍几种常见的用于研究给水管网生物膜的反应器及生物膜的研究方法,并对其原理及优缺点作了简要的讨论。

天然气非催化部分氧化转化炉模拟

O2/CH4比、操作压力和气化炉长度等因素对天然气非催化部分氧化转化炉的运行至关重要。研究建立了基于反应动力学的反应器网络模型和平衡模型。考察了O2/CH4摩尔比、压力与停留时间对合成气出口温度和组成的影响。结果表明,反应器网络模型的预测结果与工业运行数据吻合较好。随着O2/CH4摩尔比增大、压力的上升或停留时间的变长,两种模型模拟结果的差异逐渐变小。反应器网络模型模拟结果表明,O2/CH4摩尔比上升,合成气温度逐渐升高,出口甲烷含量逐渐降低,H2/CO摩尔比逐渐下降。在停留时间较短时,压力的上升会促进甲烷的转化,而在停留时间较长时,较高的压力会抑制甲烷的转化。

反应器网络综合三分布参数通用模型

提出了一种应用于反应器网络综合的三分布参数通用模型 .3个分布参数分别是侧线进料、侧线循环和侧线采出参数 ,这些参数能影响反应器网络内部的浓度和停留时间分布 ,所以由它们构成的通用模型具有简捷有效的特点 .基于此模型可将反应器网络集成转化成一个优化问题 ,通过有限元正交配置将原来含有微分方程的优化模型转化为非线性优化问题 ,优化计算后得到最优分布参数 .从案例研究可以看出 ,侧线进料、循环和采出策略能较全面地反映在不同动力学和优化目标函数下的最优反应器网络特征 。

基于神经网络的SBBR系统建模方法

针对序批式生物膜系统难以构建水质模型的问题,采用神经网络技术进行建模方法研究。根据拉伊达准则剔除异常数据,并用训练样本调整网络连接权值,用检验样本实时动态监控训练过程,用LM算法构建了一个7-12-3结构的BP神经网络模型。将模型输出结果与实测数据进行比较,其相关系数分别为RCOD=0.857,RNH4+-N=0.918,RPO43--P=0.942,能够满足污水处理过程建模的要求。

基于改进的递归神经网络的化工动态系统建模

在局部递归网络Elman,Jordan,SIRNN的基础上,构建一种改进的递归神经网络模型DHORNN,该模型在结构上将隐层的状态反馈、输出反馈以及时间序列延迟等有机地结合起来,并选用基于Levenberg-Marquardt优化理论的快速的L-M算法,大大提高了网络的训练速度.用该网络对一个多输入单输出的连续搅拌釜式化学反应器模型进行建模,并与其他递归网络模型建模方法进行比较,证明该网络结构对化工动态系统具有良好的动态建模能力.

切圆燃烧锅炉炉膛传热过程综合模型及模拟计算

本文针对大容量煤粉锅炉的特点，对炉内各过程的数值模拟提出切合实际的简化模型，用假想面有效辐射分析法模型计算炉内辐射传热，应用理想反应器的串并联网络模拟炉内宏观流动－燃烧过程，从而建立了适合于任意形状炉膛的传热计算综合模型。通过对一台６７０Ｔ／Ｈ锅炉进行的实例计算，对模型的准确性和实用性进行了初步验证，得到了较满意的结果。

CFB提升管等效反应器网络模型

对气固循环流化床(CFB)提升管内的非均相流动行为进行了计算流体力学(CFD)模拟。基于CFD时均流场数据与信息,搭建了用于描述提升管内非理想流动过程的等效反应器网络(ERN)模型。在ERN模型建立过程中提出了反应器网络的6个拓扑结构参数和一个等效判据,并系统地分析了等效反应器网络结构六参数的性质与确定方法,从而形成了一套CFB提升管流动模型建模方法。

人工神经网络在圆管临界热流密度数据处理中的研究

利用人工神经网络理论对均匀加热垂直上升圆管内的临界热流密度(CHF)进行了预测。分别采用进口条件、出口条件以及局部条件假设,利用收集到的6 941个CHF实验数据中的一半作为神经网络训练的样本,采用训练成功的网络预测CHF值可得到比常规方法更好的效果,其均方差分别为6.6%、10.39%和21.39%。

状态变量部分不可测的间歇反应器的智能建模

提出一种智能化的神经网络建模方法,建立状态变量部分不可测的间歇反应器模型。针对间歇反应是一个非线性、非稳态过程,根据化学反应的非线性分离特性,采用结构逼近式神经网络构建模型的拓扑结构。利用反应的先验知识优化网络结构,赋予网络节点实际的物理意义,并完善网络训练过程,使建模过程灰箱化;通过假想教师-人工免疫训练算法,解决不可测变量影响常规网络训练的问题;通过并行优化假想教师和网络权值,提高建模精度。以实际橡胶硫化促进剂制备的间歇缩合反应过程为实验对象,详细论述了建模和网络训练的过程,证明了方法的有效性。

电站锅炉炉膛传热数值计算方法的研究——反应器网络综合模型

文中介绍一种适合于工程应用的电站锅炉炉膛三维传热值计算的反应器网络综合模型；编制了煤粉炉膛三维综合燃烧——传热过程计算程序；通过若干不同设计和运行工况的计算，显示和验证了模型的基本功能，并得到了一些有意义的结论。

基于神经网络和多模型的非线性自适应PID控制及应用

针对一类未知的单输入单输出离散非线性系统,提出了基于神经网络和多模型的非线性自适应PID控制方法。该方法由线性自适应PID控制器、神经网络非线性自适应PID控制器以及切换机构组成。采用线性自适应PID控制器可保证闭环系统所有信号有界;采用神经网络非线性自适应PID控制器可改善系统性能;通过引入合理的切换机制,能够在保证闭环系统稳定的同时,提高系统性能。理论分析表明,该方法能够保证闭环系统所有信号有界,如果适当地选择神经网络的结构和参数,系统的跟踪误差将收敛于任意给定的紧集。将所提出的方法应用于连续搅拌反应釜,仿真结果验证了所提出方法的有效性。由于该方法基于增量式数字PID控制器,在工业过程中有着广阔的应用前景。