微尺度甲烷扩散火焰特性的数值解析

以均匀空气流中圆管形成的甲烷扩散火焰为对象，用数值解析的方法研究了微尺度扩散火焰的火焰结构和燃烧特性．燃烧反应采用甲烷／空气一步总括反应，喷管壁面绝热．在Re一定的情况下，改变喷口尺寸和喷口流速，考察了微扩散火焰的结构和火焰熄灭的尺度效应．计算结果表明，Re=12条件下，喷口直径为0．07mm时达到熄灭极限；稳定燃烧区的最小总放热率约为0．5W；微尺度条件下，Da对火焰结构和火焰熄灭有显著影响，熄火附近的Da的数量级在0．01

微尺度扩散火焰特性的数值解析

本文以均匀空气流中圆管形成的甲烷射流扩散火焰为对象，用数值解析的方法研究了微尺度扩散火焰的火焰结构和燃烧特性。燃烧反应采用甲烷／空气一步总包反应，喷管壁面采用绝热条件。在Re一定情况下，改变喷口尺寸和喷口流速考察了微扩散火焰的结构和火焰熄灭的尺度效应。数值结果表明，随着喷口直径的增大，微火焰的上方出现回流；Re=12条件下，在喷口直径=0.07mm时存在熄灭极限；稳定燃烧区的最小发热率约为0．5w；微尺度条件下，Da数对火焰结构和火焰的熄灭有一定的影响

基于VIC模型与集合卡尔曼滤波的土壤水分同化研究

基于可变下渗能力水文模型(Variable Infiltration Capacity,VIC)和集合卡尔曼滤波(Ensemble Kalman Filter,EnKF)算法发展了一种土壤表层水分的数据同化方案,并在新疆维吾尔自治区的森林、高盖草和低盖草3种植被覆盖类型地区进行试验。在同化过程中,有强降水存在时,3种植被覆盖类型的同化值均比实际测量值高;降水较少时,高盖草和低盖草两种类型的同化值比实际测量值略低,而在森林地区,同化值比实际测量值略高。总体上,该同化方案得到的结果比VIC模拟得到的结果更接近于实际测量值,取得较好同化效果

Soil Moisture Assimilation Based on Variable Infiltration Capacity and Ensemble Kalman Filter

基于可变下渗能力水文模型(Variable Infiltration Capacity,VIC)和集合卡尔曼滤波(Ensemble Kalman Filter,EnKF)算法发展了一种土壤表层水分的数据同化方案,并在新疆维吾尔自治区的森林、高盖草和低盖草3种植被覆盖类型地区进行试验。在同化过程中,有强降水存在时,3种植被覆盖类型的同化值均比实际测量值高;降水较少时,高盖草和低盖草两种类型的同化值比实际测量值略低,而在森林地区,同化值比实际测量值略高。总体上,该同化方案得到的结果比VIC模拟得到的结果更接近于实际测量值,取得较好同化效果

一种降低滑坡涌浪对大坝危害的方法及装置

本发明公开了一种降低滑坡涌浪对大坝危害的方法及装置,本发明是在滑坡涌浪可能发生地1～2km处的水面上设置多道浮于水面的障碍物,通过浮于水面的障碍物削弱滑坡形成的涌浪水流势能；使滑坡涌浪的流速和高度降低至下游大坝可承受范围内,以确保滑坡涌浪不会对大坝造成危害。本发明的装置当滑坡涌浪过来时,涌浪从栅体通过,通过水流紊流掺混实现消能,降低滑坡涌浪速度和高度,通过多级悬栅后,可以将滑坡涌浪速度和高度降低为可接受的程度。这样到达大坝前的滑坡涌浪已经基本不对大坝造成危害。本发明具有消能效果好,投资较小,可以避免大规模的边坡治理和大坝加高或控制运行水位的发生,具有极大的经济效益

面向数据特点的合成核支持向量机的实现方法

本发明涉及一种面向数据特点的合成核支持向量机的实现方法，包括以下步骤：数据预处理；特征提取、选择与分组：完成数据从数据空间到特征空间的转换，所选择特征反映分类识别目标的特性；训练样本、验证样本以及待分类样本的选择；分类器的选择与实现：选择面向数据特点的合成核支持向量机分类器，计算得到合成核参数；分类器的训练：利用训练样本，开展对DOCKSVM分类器的学习训练；分类器性能验证：通过对验证样本分类检验其性能，获得验证满意的DOCKSVM分类器；待分样本的分类；分类结果输出。本发明方法考虑应用领域数据的特点，更加客观地将应用领域的数据生化特点融入到最终训练获得的支持向量机中，进而提高具体分类与识别问题的结果精度，应用广泛

Implementation method for data characteristic-oriented synthetic kernel support vector machine

本发明涉及一种面向数据特点的合成核支持向量机的实现方法，包括以下步骤：数据预处理；特征提取、选择与分组：完成数据从数据空间到特征空间的转换，所选择特征反映分类识别目标的特性；训练样本、验证样本以及待分类样本的选择；分类器的选择与实现：选择面向数据特点的合成核支持向量机分类器，计算得到合成核参数；分类器的训练：利用训练样本，开展对DOCKSVM分类器的学习训练；分类器性能验证：通过对验证样本分类检验其性能，获得验证满意的DOCKSVM分类器；待分样本的分类；分类结果输出。本发明方法考虑应用领域数据的特点，更加客观地将应用领域的数据生化特点融入到最终训练获得的支持向量机中，进而提高具体分类与识别问题的结果精度，应用广泛