摘要：The Reynolds stress model(RSM)outperforms the eddy viscosity model(EVM)when simulating complex flows and has increased demand for high-order ***,the complexity of the RSM equations results in poor numerical stability and weak convergence *** of the reasons is that the properties of Reynolds stresses are not fully considered in the design of the numerical *** response to this issue,this study develops an adaptive algorithm to adjustε_(β)values(an empirical parameter in nonlinear weights)according to the magnitude and smoothness of the Reynolds *** algorithm is introduced into the fifth-order weighted compact nonlinear scheme(WCNS)and is applied to the high-order discretization of the *** aeronautic test cases are simulated to investigate the performance of the *** numerical results show that,the adaptive algorithm can reduce the residual by up to 3 orders of magnitude and predict the correct weights for gradient *** results confirm that the application of theε_(β)-adaptive algorithm to the high-order discretization of the RSM is beneficial both for enhancing convergence and improving resolution.

摘要：Locality preserving projection (LPP) is a newly emerging fault detection method which can discover local manifold structure of a data set to be analyzed, but its linear assumption may lead to monitoring performance degradation for complicated nonlinear industrial processes. In this paper, an improved LPP method, referred to as sparse kernel locality preserving projection (SKLPP) is proposed for nonlinear process fault detection. Based on the LPP model, kernel trick is applied to construct nonlinear kernel model. Furthermore, for reducing the computational complexity of kernel model, feature samples selection technique is adopted to make the kernel LPP model sparse. Lastly, two monitoring statistics of SKLPP model are built to detect process faults. Simulations on a continuous stirred tank reactor (CSTR) system show that SKLPP is more effective than LPP in terms of fault detection performance.

摘要：针对飞机设计对于减小诱导阻力的需求,结合升力线理论中三维机翼诱导阻力的相关研究,提出机翼的几何扭转设计方法.此设计方法以总升力、机翼平面形状、翼型气动特性为输入参数,以机翼的几何扭转为输出.在低速情况下,利用此方法得到的机翼具有椭圆形升力分布,从而具有最小的诱导阻力.采用远场法计算诱导阻力,应用参数化方法和CATIA实现机翼的自动生成,应用网格生成工具ICEM的脚本语言实现气动网格自动生成,应用MATLAB的符号运算功能编制程序.该设计方法适用于低速有粘流中平直翼的几何扭转设计,算例的CFD(Computational Fluid Dynamics)计算结果表明:利用该方法设计的机翼展向升力分布为椭圆,并能有效降低机翼的诱导阻力.

摘要：为了让高精度数值格式在含间断和小尺度涡等复杂结构的超声速无粘可压缩流动情况下,仍能鲁棒地捕捉激波并快速得到流场高保真的模拟结果,研究了以子模板导数组合为基础的光滑度量算法,构造了精度与鲁棒性兼顾的新型间断探测器,使间断识别对小尺度涡也具有高分辨率;研究了混合加权紧致非线性格式(weighted compact nonlinear scheme, WCNS)方法,对流场中的光滑与间断区域分别使用线性与非线性加权格式求解,从而克服单一非线性格式在光滑区分辨率难以达到设计精度的问题。数值实验表明,使用新型间断探测器的混合WCNS格式对一维、二维Euler方程模拟结果良好,并且相比于在全流场使用局部特征分解的原始WCNS方法有计算效率的提高。

摘要：为了提高风扇外涵和核心机驱动风扇级外涵流体的掺混效率,提出一种采用射流掺混增强的前可调面积引射器设计方案。通过数值模拟的手段对流量特性、流动掺混和总压损失等方面进行了研究,并同基准模型进行了对比分析,结果表明:采用波瓣混合器结构的前可调面积引射器设计,显著地增加了较高出口背压工况下风扇外涵的流通能力;新的设计方案不仅没有增加低出口背压工况下的总压损失,还减小了高背压出口工况下的流动损失;流向涡的特征尺度是提高掺混效率的关键,可以进一步优化波瓣混合器几何轮廓,以满足调节机构对结构设计的要求。

摘要：摄像技术是广播电视编导专业学生必须掌握的基本技能之一,教师要精心进行教学设计,将摄像技术理论、摄像操作技能以及多方面艺术修养的培养综合加以考虑,巧妙地融入教学实践的各个阶段中去。

摘要：传统统计局部核主元分析(statistical local kernel principal component analysis, SLKPCA)在构造改进残差时未考虑样本的差异性,使得故障样本信息易于被其他样本所掩盖,针对该问题,提出一种基于加权统计局部核主元分析(weighted statistical local kernel principal component analysis, WSLKPCA)的非线性化工过程微小故障诊断方法。该方法首先利用KPCA获取过程的得分向量和特征值并构建初始残差。然后设计了一种基于测试样本与训练样本之间距离的加权策略构建加权改进残差,对含有较强微小故障信息的样本赋予较大权值,以增强故障样本的影响。最后,采用基于测量变量与监控统计量之间的加权互信息构建贡献图以识别故障源变量。在连续搅拌反应釜和田纳西伊斯曼(Tennessee Eastman, TE)化工过程上的仿真结果表明,所提方法具有良好的微小故障检测与识别性能。

摘要：传统核主元分析法(KPCA)是一种广泛应用的非线性化工过程故障检测方法,但是其未充分利用过程数据的概率分布信息,往往难以有效检测过程中的微小故障。针对传统KPCA方法的局限性,本文提出了一种基于加权概率相关核主元分析(WPRKPCA)的非线性化工过程微小故障检测方法。与传统KPCA方法监控核成分的变化不同,该方法利用Kullback Leibler散度(KLD)度量核成分的概率分布变化,进而建立基于KLD成分的统计监控模型,以充分挖掘过程数据所包含的概率信息。进一步考虑到不同KLD成分承载故障信息的差异性,该方法设计了一种基于核密度估计的指数加权策略,根据KLD成分描述故障信息程度的差异分配相应的权值,以加强监控模型对微小故障检测的灵敏性。在一个数值例子和连续搅拌反应器(CSTR)系统上的仿真结果表明,本文所提方法具有比传统KPCA方法更好的微小故障检测性能。

摘要：传统支持向量数据描述(SVDD)方法本质上采用浅层学习框架,难以有效监控非线性工业过程的复杂故障。针对此问题,提出一种基于加权深度支持向量数据描述(WDSVDD)的故障检测方法。该方法一方面在深度学习框架下重新定义SVDD优化目标函数,构建基于深度特征的深度SVDD监控模型(DSVDD),并利用核密度估计法计算监控指标的统计控制限;另一方面,考虑到深度特征的故障敏感度差异特性,在DSVDD监控模型中设计特征加权层,分别从静态和动态信息分析角度给出权重因子的计算方法,利用权重因子突出故障敏感特征的影响以提高故障检测率。应用于一个典型化工过程的测试结果表明,所研究的方法能够比传统SVDD方法更有效地监控过程中复杂故障的发生。

摘要：加热炉温度控制系统在工业生产过程中是非常典型的系统。设计了小型电阻加热炉作为控制对象,结合NI数据采集卡和LabVIEW开发的软件包组成小型的温控系统,让学生结合实际探索研究加热炉对象温度测量和控制的方法。通过多年实践表明,学生的综合能力得到了提高,设计达到了较为理想的预期效果。